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文献类型:期刊文章
Qiu Ling;Zhang Ansi;Li Shaobo;Zhang Yizong;Shen Mingming;Zhou Peng(School of Computer Science&Technology,Guizhou University,Guiyang 550025,China;State Key Laboratory of Public Big Data,Guizhou University,Guiyang 550025,China;School of Mechanical Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China;Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology of the Ministry of Education,Guizhou University,Guiyang 550025,China;School of Mechanical&Electrical Engineering,Guizhou Normal University,Guiyang 550025,China)
机构地区:[1]贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳550025 [2]贵州大学公共大数据国家重点实验室,贵阳550025 [3]贵州大学机械工程学院,贵阳550025 [4]贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵阳550025 [5]贵州师范大学机械与电气工程学院,贵阳550025
基 金:国家重点研发计划资助项目(2020YFB1713300);贵州省高等学校集成攻关大平台资助项目(黔教合KY字[2020]005);贵州省高等学校人才培养基地资助项目(黔教合KY字[2020]009);贵州省科技计划资助项目(黔科合重大专项字[2019]3003,黔科合人才[2015]4011,黔科合平台人才[2017]5788)。
年 份:2022
卷 号:39
期 号:4
起止页码:968-977
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:目前航空装备制造企业在设计、制造相关流程中积累了大量数据,基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理,对不断更新的制造知识进行挖掘,为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱在航空制造领域的理论支撑体系与实际应用情况,通过文献调研分析航空制造知识图谱架构、定义及特点。阐明知识图谱领域构建过程中的核心技术并进行研究综述,对比航空制造知识图谱与通用知识图谱构建技术上的异同,并提出了三个切合实际的航空制造知识图谱应用方向及其解决方案。最后对未来航空制造知识图谱的挑战进行了分析及展望,为后续该领域的研究提供一些思路。
关 键 词:航空制造 知识图谱 知识抽取 知识推理 知识融合
分 类 号:TP3[计算机类]
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