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期刊文章详细信息

知识图谱在智能制造领域的研究现状及其应用前景综述  ( EI收录)  

A Review on Knowledge Graph and Its Application Prospects to Intelligent Manufacturing

  

文献类型:期刊文章

作  者:张栋豪[1] 刘振宇[1] 郏维强[1,2] 刘惠[1] 谭建荣[1]

ZHANG Donghao;LIU Zhenyu;JIA Weiqiang;LIU Hui;TAN Jianrong(State Key Laboratory of CAD&CG,Zhejiang University,Hangzhou 310027;Key Research Institute for Big Data of Zhejiang Province,Sunyard System Engineering Co.,Ltd.,Hangzhou 310053)

机构地区:[1]浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,杭州310027 [2]信雅达系统工程股份有限公司浙江省重点大数据研究院,杭州310053

出  处:《机械工程学报》

基  金:国家自然科学基金(51935009,51805473);浙江省重点研发计划(2021C01008)资助项目。

年  份:2021

卷  号:57

期  号:5

起止页码:90-113

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:数据和知识是新一代信息技术与智能制造深度融合的基础。然而,当前产品设计、制造、装配和服务等过程中,数据及知识的存储大多以传统关系型数据库为基础,这导致了数据及知识的冗余性和搜索及推理的低效性。近年来,知识图谱技术飞速发展起来,它本质上是基于语义网络的思想,可以实现对现实世界的事物及其相互关系的形式化描述。该技术为智能制造领域数据及知识的关联性表达和相关性搜索推理问题的解决带来了可能性,因此其在智能制造的实现过程中扮演着越来越重要的角色。为了给知识图谱在智能制造领域的应用提供理论支撑,总结了知识图谱领域的研究进展;同时探索了知识图谱在智能制造领域的3大类应用方向,共15小类应用前景,分析了在各个应用前景上与传统方法的不同之处,应用过程中所需要使用的知识图谱相关技术以及实施过程中所待突破的关键技术,希望可以为进一步展开针对知识图谱在智能制造领域的研究提供启发,同时为相关企业针对知识图谱的实际应用提供参考;最后以数控车床故障分析为案例,验证了知识图谱在智能制造领域应用的有效性。

关 键 词:知识图谱 研究综述  语义网络 智能制造  

分 类 号:TP301]

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