知识和工业机理模型的关系是什么

⑴ 什么是建模

建模指的是：

建模，就是建立模型，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。建立系统模型的过程，又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。

因描述的关系各异，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。可以通过对系统本身运动规律的分析，根据事物的机理来建模;也可以通过对系统的实验或统计数据的处理，并根据关于系统的已有的知识和经验来建模。还可以同时使用几种方法。

建模的应用：

建模主要用于分析和设计实际系统。例如工程界在分析设计一个新系统时，通常先进行数学仿真和物理仿真实验，最后再到现场作实物实验。数学仿真比物理仿真简单、易行。用数学仿真来分析和设计一个实际系统时，必须有一个描述系统特征的模型。

对于许多复杂的工业控制过程，建模往往是最关键和最困难的任务。对社会和经济系统的定性或定量研究也是从建模着手的。例如在人口控制论中，建立各种类型的人口模型，改变模型中的某些参量，可以分析研究人口政策对于人口发展的影响。

⑵ 什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法

知识是符合文明方向的，人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。知识，至今也没有一个统一而明确的界定。但知识的价值判断标准在于实用性，以能否让人类创造新物质，得到力量和权力等等为考量。

有一个经典的定义来自于柏拉图：一条陈述能称得上是知识必须满足三个条件，它一定是被验证过的，正确的，而且是被人们相信的，这也是科学与非科学的区分标准。

由此看来，知识属于文化，而文化是感性与知识上的升华，这就是知识与文化之间的关系。有关于知识的悖论是：知识如果不能改变行为，就没有用处；但是知识一旦改变了行为，知识本身就立刻失去意义——《未来简史》。

经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使用较多的知识表示方法主要有以下几种知识表示方法。

（1）逻辑表示法

逻辑表示法以谓词形式来表示动作的主体、客体，是一种叙述性知识表示方法。利用逻辑公式，人们能描述对象、性质、状况和关系。它主要用于自动定理的证明。逻辑表示法主要分为命题逻辑和谓词逻辑。

（2）产生式表示法

产生式表示，又称规则表示，有的时候被称为IF-THEN 表示，它表示一种条件-结果形式，是一种比较简单表示知识的方法。IF 后面部分描述了规则的先决条件，而THEN 后面部分描述了规则的结论。规则表示方法主要用于描述知识和陈述各种过程知识之间的控制，及其相互作用的机制。

（3）框架表示

框架(Frame)是把某一特殊事件或对象的所有知识储存在一起的一种复杂的数据结构。其主体是固定的，表示某个固定的概念、对象或事件，其下层由一些槽(Slot)组成，表示主体每个方面的属性。

（4）面向对象的表示方法

面向对象的知识表示方法是按照面向对象的程序设计原则组成一种混合知识表示形式，就是以对象为中心，把对象的属性、动态行为、领域知识和处理方法等有关知识封装在表达对象的结构中。

（5）语义网表示法

语义网络是知识表示中最重要的方法之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。它通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。从图论的观点看，它是一个“带标识的有向图”。

语义网络利用节点和带标记的边构成的有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。带标记的有向图能十分自然的描述客体之间的关系。

例：用语义网络表示下列知识：中南大学湘雅医学院是一所大学，位于长沙市，建立时间是1914 年。

（6）基于XML 的表示法

在XML(eXtensible Markup language，可扩展标记语言)中，数据对象使用元素描述，而数据对象的属性可以描述为元素的子元素或元素的属性。XML 文档由若干个元素构成，数据间的关系通过父元素与子元素的嵌套形式体现。

在基于XML 的知识表示过程中，采用XML 的DTD(Document Type definitions，文档类型定义)来定义一个知识表示方法的语法系统。

(2)知识和工业机理模型的关系是什么扩展阅读：

从一般意义上讲，知识表示就是为描述世界所做的一组约定，是知识的符号化、形式化或模型化；从计算机科学的角度来看，知识表示是研究计算机表示知识的可行性、有效性的一般方法，是把人类知识表示成机器能处理的数据结构和系统控制结构的策略。

一个完整知识表示过程是:首先是设计者针对各种类型的问题设计多种知识表示方法；然后表示方法的使用者选用合适的表示方法表示某类知识;最后知识的使用者使用或者学习经过表示方法处理后的知识。

所以，知识表示的客体就是知识；知识表示的主体包括3 类：表示方法的设计者、表示方法的使用者、知识的使用者。具体来说，知识表示的主体主要指的是人(个人或集体)，有时也可能是计算机。

假设有这样一个知识需要表示：小潘是计科系的学生，但他不喜欢编程。我们用一阶谓词逻辑来表示它就需要采用如下的步骤：首先，定义谓词。

Computer(x)：x是计科系的学生

Like(x，y)：x喜欢y

其次，用谓词公式表示之：

Computer(xiaopan)∧¬Like(xiaopan，programing)

产生式规则：在条件、因果等类型的判断中所采用的一种对知识进行表示的方法。其基本的形式是P→Q，或者是if P then Q。

这里这个产生式规则与刚才的谓词逻辑中的“蕴涵（→）式”表示还是有区别的，后者是一种精确的匹配，即如果x，则100%的会是y，而前者则可以表示 一种模糊匹配，有一定的置信度，即发生概率。

例如：if “咳嗽 and 发烧”，then “感冒”，置信度80%。这里if部分表示条件部，then部分表示结论部，置信度表示当满足条件时得到结论的发生概率。这整个部分就形成了一条规则，表示的就是这样一类因果知识：“如果病人发烧且咳嗽，则他很有可能是感冒了”。

因此，针对比较复杂的情况，我们都可以用这种产生式规则的知识表示方式形成一系列的规则。

⑶ 徐工信息汉云工业互联网怎样跟5G融合

在“5G商用与深化工业互联网创新发展研讨会”上，徐工信息总经理张启亮说，5G与工业互联网等新兴技术的融合发展为制造业带来新的变革。徐工将持续推进AI、5G、工业安全等技术与汉云工业互联网平台融合发展，以场景为核心为客户创造价值。该企业的汉云工业互联网平台沉淀大量工业知识和算法、机理模型，并将平台通用能力开放给合作伙伴。张启亮说，汉云工业互联网平台也在5G智能工厂的应用实践中不断尝试突破。通过5G实现智能工厂一网到底、无线能力全覆盖，来降低数据的丢包率。为未来更好实现PLC从有线到无线化、工业AR应用、机器视觉应用、工厂设备预测性维护奠定基础。

⑷ 徐工信息汉云和华为鲲鹏计划是怎么合作的

华为今年提出携手产业合作伙伴一起构建鲲鹏计算产业生态,徐工信息作为华为云解决方案伙伴,已率先加入华为鲲鹏凌云伙伴计划,并基于鲲鹏计算平台构建应用解决方案。徐工信息汉云携手华为鲲鹏计算发布工业互联网解决方案。面向工业互联网场景的合作,华为将为徐工信息汉云提供5G链接、AI智能、鲲鹏计算以及ROMA集成等关键能力,徐工信息汉云在面向企业应用侧将为华为提供更贴近业务的行业know how能力以及应用聚合能力。徐工信息汉云工业互联网平台,基于徐工76年的制造业的经验,平台上沉淀了大量工业知识和算法、机理模型,并将平台通用能力开放给合作伙伴,打造基于汉云工业互联网平台的智能生产、智能服务、智能运营新模式。

⑸ 为什么要进行知识建模,知识建模的方法是什么

1.为什么要进行知识建模:因为知识建模通常是知识的逻辑体系化过程,主要指应用知识来解决各种工程问题，自动完成工程中各种繁琐和重复的工作。

2.知识建模的方法:

一、主成分分析

降维，找到数据中的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。

1. 对样本数据进行中心化处理；

2. 求样本协方差矩阵；

3. 对协方差矩阵进行特征值分解，将特征值从大到小排列；

4. 取特征值前 n 个最大的对应的特征向量 W1, W2, …, Wn ，这样将原来 m 维的样本降低到 n 维。

通过 PCA ，就可以将方差较小的特征给抛弃，这里，特征向量可以理解为坐标转换中新坐标轴的方向，特征值表示在对应特征向量上的方差，特征值越大，方差越大，信息量也就越大。这也是为什么选择前 n 个最大的特征值对应的特征向量，因为这些特征包含更多重要的信息。

PCA 是一种线性降维方法，这也是它的一个局限性。不过也有很多解决方法，比如采用核映射对 PCA 进行拓展得到核主成分分析(KPCA)，或者是采用流形映射的降维方法，比如等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射等，对一些 PCA 效果不好的复杂数据集进行非线性降维操作。

二、线性判别分析：还需要一个投影方向，适合带类别信息。

三、独立成分分析：PCA特征转换降维，提取的是不相关的部分，ICA独立成分分析，获得的是相互独立的属性。ICA算法本质寻找一个线性变换 z = Wx，使得 z 的各个特征分量之间的独立性最大。

四、随机森林：集成思想，涉及到决策树和集成学习，将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择，从而组成一个强分类器。

随机森林的既可以用于回归也可以用于分类任务，并且很容易查看模型的输入特征的相对重要性。随机森林算法被认为是一种非常方便且易于使用的算法，因为它是默认的超参数通常会产生一个很好的预测结果。超参数的数量也不是那么多，而且它们所代表的含义直观易懂。随机森林有足够多的树，分类器就不会产生过度拟合模型。由于使用大量的树会使算法变得很慢，并且无法做到实时预测。一般而言，这些算法训练速度很快，预测十分缓慢。越准确的预测需要越多的树，这将导致模型越慢。在大多数现实世界的应用中，随机森林算法已经足够快，但肯定会遇到实时性要求很高的情况，那就只能首选其他方法。当然，随机森林是一种预测性建模工具，而不是一种描述性工具。也就是说，如果您正在寻找关于数据中关系的描述，那建议首选其他方法。

五、FP-growth算法：FP代表频繁模式（Frequent Pattern）。
这里有几点需要强调一下：
第一，FP-growth算法只能用来发现频繁项集，不能用来寻找关联规则。
第二，FP-growth算法发现频繁集的效率比较高，Apriori算法要对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集来判定是否频繁，FP-growth算法只需要对数据集进行两次扫描。这种算法的执行速度要快于Apriori，通常性能要好两个数量级以上。
第三，FP-growth算法基于Apriori算法构建，在完成相同任务的时候采用了一些不同技术。
发现频繁项集的基本过程：
1、构建FP树
2、从FP树中挖掘频繁项集
优点：一般要快于Apriori
缺点：实现比较困难，在某些数据集上性能会下降。
适用数据类型：标称型数据。

六、粒子群算法：优化、最优解

七、灵敏度分析：线性规划问题

八、层次分析法：主要用于决策、确定权重

九、模拟退火算法：在解空间随机寻找目标函数的全局最优解

十、遗传算法：最优解，将方程求解问题转化为生存问题。

十一、几种问题：

P问题：P类问题就是所有复杂度为多项式时间的问题的集合。

NP问题：可以在多项式时间内验证一个解是否正确的问题称为NP问题。（它包括P问题）

十二、机理分析法：机理分析是根据对现实对象特性的认识，分析其因果关系，找出反映内部机理的规律。机理分析建模常用：常微分方程、偏微分方程、逻辑方法、比例方法、代数方法

建立微分方程模型时应用已知物理定律，可事半功倍。也可利用平衡与增长式微元法或者分析法。

求解常微分方程模型的常用方法：微分方程的数值解、微分方程的定性分析。

常微分方程数值解的定义：

在生产和科研中所处理的微分方程往往很复杂,且大多得不出一般解。而实际问题中对初值问题的求解，一般是要求得到在若干个点上满足规定精确度的近似值，或者得到一个满足精确度要求的便于计算的表达式。

建立数值解法的一些途径：

Ø 用差商代替导数

Ø 使用数值积分

Ø 使用泰勒公式，以此方法为基础，有龙格-库塔法、线性多步法等方法。

Ø 数值公式的精度

欧拉法是一阶公式，改进的欧拉法是二阶公式．

龙格-库塔法有二阶公式和四阶公式．

线性多步法有四阶亚当斯外插公式和内插公式．

虽然动态过程的变化规律一般要用微分方程建立的动态模型来描述，但是对于某些实际问题，建模的主要目的并不是要寻求动态过程每个瞬时的性态，而是研究某种意义下稳定状态的特征，特别是当时间充分长以后动态过程的变化趋势。譬如在什么情况下描述过程的变量会越来越接近某些确定的数值，在什么情况下又会越来越远离这些数值 而导致过程不稳定。

为了分析这种稳定与不稳定的规律常常不需要求解微分方程，而可以利用微分方程稳定性理论，直接研究平衡状态的稳定性就行了。

十三、动态规划： 动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化的一种数量方法。其特点在于，它可以把一个n 维决策问题变换为几个一维最优化问题，从而一个一个地去解决。

需指出：动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是一种算法。必须对具体问题进行具体分析，运用动态规划的原理和方法，建立相应的模型，然后再用动态规划方法去求解。

多阶段线性规划典型为：1、生产决策问题2、机器负荷分配问题

能用动态规划方法求解的多阶段决策过程是一类特殊的多阶段决策过程，即具有无后效性的多阶段决策过程。

十四、有限差分方法：有限差分法求解流动控制方程的基本过程是：首先将求解区域划分为差分网格，用有限个网格点代替连续的求解域，将待求解的流动变量（如密度、速度等）存储在各网格点上，并将偏微分方程中的微分项用相应的差商代替，从而将偏微分方程转化为代数形式的差分方程，得到含有离散点上的有限个未知变量的差分方程组。求出该差分方程组的解，也就得到了网格点上流动变量的数值解。

十六、几种特征工程技巧：

（1） 数据分箱

（2） 独热编码

（3） 特征哈希

（4） 嵌套法

（5） 取对数

（6） 特征缩放与标准化

（7） 特征交互

⑹ 工业互联网的应用技术包括什么

工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。

工业互联网的关键核心技术主要涵盖“一硬(工业控制)+一软(工业软件)+一网(工业网络)+一安全(工业信息安全)”四大基础技术，“边缘智能+工业大数据分析+工业机理建模+工业应用开发”四大关键技术，以及“开源平台+开源社区”两大杀手锏技术。

工业互联网首先是全面互联，在全面互联的基础上，通过数据流动和分析，形成智能化变革，形成新的模式和新的业态。互联是基础，工业互联网是工业系统的各种元素互联起来，无论是机器、人还是系统。

互联解决了通信的基本，更重要的是数据端到端的流动，跨系统的流动，在数据流动技术上充分分析、建模。伯特认为智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上，通过数据流动和分析，形成新的模式和新的业态。

这是工业互联网的基理，比现在的互联网更强调数据，更强调充分的连接，更强调数据的流动和集成以及分析和建模，这和互联网是有所不同的。工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。

工业互联网平台可以参考SAP思爱普提出的工业4.0解决方案，作为ERP的鼻祖，德国公司SAP在工业管理数字化方面的创新走在非常前沿。SAP 将为企业提供所需的简化、创新和加速功能，帮助他们制定数字化业务战略。在 SAP 的协作式价值与创新框架内，企业将能充分利用这些功能。

⑺ 图计算和知识图谱有什么关系求解

图计算经常用于构建网页链接关系、社交网络、商品推荐。比如某信的社交网络，是由节点（个人、公众号）和边（关注、点赞）构成的图；淘宝的交易网络，是由节点（个人、商品）和边（购买、收藏）构成的图。如此一来，抽象出来的图数据构成了研究和商用的基础。阿里巴巴GraphScope 就是图计算系统，已经证明在多个关键互联网领域实现价值，其代码当前已在githubgraphscope 上开源。

知识图谱是知识计算的一部分，并在知识建模中起到了非常重要的作用。知识计算是华为在2020年全联接大会上发布的全生命周期知识计算解决方案。知识计算可以将行业知识与AI相结合，是AI深入行业核心生产系统，通往第三代人工智能的必经之路，知识计算包含知识获取，知识建模，知识管理，知识应用四个标准步骤，为机理模型与AI的融合提供了一条全新的路径。

⑻ 工业互联网的核心价值是什么

市场规模

工业互联网核心产业保持稳步增长，为工业互联网发展提供坚实基础。测算数据显示，2018 年、2019 年我国工业互联网核心产业增加值规模分别为4386
亿元、5361 亿元，同比分别增长30.1%和22.2%。预计2020 年，我国工业互联网核心产业增加值规模将达到6520
亿元，同比增长21.6%。2017-2020 年期间，工业互联网核心产业增加值规模增长超过93%，年复合增长率达24.6%。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

⑼ 机理建模是啥啊啊数学建模的东西

其实就是利用物理规律等知识分析问题，不是从实验数据中找规律，数据只是用来验证前面的分析。

而数据建模是不用考虑内存规律，只通过数据之间的关系找到规律，再通过其它数据检验。

⑽ 中国工业互联网为什么爆发

政策频发 推动工业互联网上升至国家战略高度
2007年政府提出 “两化融合”，为我国工业升级和转型奠定了政策基础。2015年国务院提出 “中国制造2025”，是中国政府实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，提出了中国版智能制造的概念。而2017年年底国务院明确提出工业互联网发展目标——到2025年，形成3-5个达到国际水准的工业互联网平台，培育百万工业APP，实现百万家企业上云，形成建平台和用平台双向迭代、互促共进的制造业新生态。在中央政策支持的条件下，地方政府也相继出台相关政策文件，如江苏发布《关于推进制造业与互联网融合发展的实施意见》，为产业发展创造了积极的环境，有望引导和驱动我国工业互联网发展再加速。工业互联网被推上了“史无前例的高度”，跃升为“中国制造2025”的主攻方向之一。
此外，中央和地方政府共同促进相关政策的落地。工信部相继与上海市、浙江省、广东省政府合作建设工业互联网示范基地。政府鼓励示范基地发挥资源聚集的优势，为产业链上下游企业提供创业创新环境和专业化服务，构建资源集聚、创新活跃、高效协同的产业链"双创"新生态。江苏省省经信委联合阿里云启动实施首批江苏“1+30+300”工程，主要是推进阿里云与省内30家两化融合服务机构、300家制造业企业开展深度合作，构筑全服务链体系，支持企业互联网化转型。目前徐工集团、吉利等大型制造企业均已加入该工程，与阿里云合作进行产业升级。
制造业智能化的内生需求和新兴技术兴起 驱动工业互联网快速崛起
制造业企业对工业互联网的需求具备内生需求驱动力。首先是工业数据的爆发式增长需要新的数据管理工具：随着工业数据采集范围不断扩大，数据的类型和规模都呈指数级增长，需要一个全新数据管理工具，实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。其次是企业智能化决策需要新的应用创新载体：数据的丰富性为制造企业开展精准化管理创造了前提，但工业场景高度复杂，行业知识千差万别，传统由少数大型企业驱动的应用创新模式难以满足不同企业的差异化需求，迫切需要一个开放的应用创新载体，通过工业数据、工业知识与平台功能的开放调用，降低应用创新门槛，实现智能化应用的爆发式增长。三是新型制造模式需要新的业务交互手段：为快速响应市场变化，制造企业间在设计、生产等领域的并行组织与资源协同日益频繁，要求企业设计、生产和管理系统都要更好支持与其他企业的业务交互，这就需要一个新的交互工具，实现不同主体、不同系统间的高效集成。
近年来，互联网的高速发展尤其是新兴技术的兴起，为整个工业互联网平台的发展打下了相应的技术基础。首先是云技术的成熟大幅降低制造企业IT化的运营成本和部署的成本;其次是物联网、大数据和人工智能等技术的发展带来进一步的优势：物联网实现研究、设计、生产和销售各种资源的动态配置以及产品全程跟踪检测，获得大量数据;大数据和人工智能挖掘数据的价值，强化制造企业的数据洞察能力，实现智能化的管理和控制。