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智能制造专家系统——亿点智图

  • 其他竞赛作品——智能制造专家系统——亿点智图

    作品名称:智能制造专家系统——亿点智图
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:王鸿宇、文亚、谢欢、闫婉婷、陈玉超
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2022年参赛作品
    作品描述:

               针对亿点智图智能专家系统的构建,知识图谱作为一种有着高契合度有希望的工具出现了,它可以引出、融合、处理和利用嵌入在产品和服务中的众多实体和关系,以及它们的利益相关者,为此我们将专家系统和知识图谱相结合,建立了基于知识图谱的专家系统。通过利用自然语言处理、知识图谱、主题模型等新一代技术,对智能制造知识工程中出现的“问题”和“技术方案”进行发现和标准化。首先, 我们采用自顶向下构建方法,利用 protégé 进行本体建模;其次,通过自然语言处理和机器学习从半结构化或非结构化知识资源中自动提取实体、关系与属性,对收集到的多种不同形式的原始数据进行文本挖掘,形式化知识图谱的


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    作品名称:智能制造专家系统——亿点智图
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:王鸿宇、文亚、谢欢、闫婉婷、陈玉超
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

               针对亿点智图智能专家系统的构建,知识图谱作为一种有着高契合度有希望的工具出现了,它可以引出、融合、处理和利用嵌入在产品和服务中的众多实体和关系,以及它们的利益相关者,为此我们将专家系统和知识图谱相结合,建立了基于知识图谱的专家系统。通过利用自然语言处理、知识图谱、主题模型等新一代技术,对智能制造知识工程中出现的“问题”和“技术方案”进行发现和标准化。首先, 我们采用自顶向下构建方法,利用 protégé 进行本体建模;其次,通过自然语言处理和机器学习从半结构化或非结构化知识资源中自动提取实体、关系与属性,对收集到的多种不同形式的原始数据进行文本挖掘,形式化知识图谱的


  • 其他竞赛作品——智能制造专家系统——亿点智图

    作品名称:智能制造专家系统——亿点智图
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:王鸿宇、文亚、谢欢、闫婉婷、陈玉超
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

               针对亿点智图智能专家系统的构建,知识图谱作为一种有着高契合度有希望的工具出现了,它可以引出、融合、处理和利用嵌入在产品和服务中的众多实体和关系,以及它们的利益相关者,为此我们将专家系统和知识图谱相结合,建立了基于知识图谱的专家系统。通过利用自然语言处理、知识图谱、主题模型等新一代技术,对智能制造知识工程中出现的“问题”和“技术方案”进行发现和标准化。首先, 我们采用自顶向下构建方法,利用 protégé 进行本体建模;其次,通过自然语言处理和机器学习从半结构化或非结构化知识资源中自动提取实体、关系与属性,对收集到的多种不同形式的原始数据进行文本挖掘,形式化知识图谱的


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    作品名称:智能制造专家系统——亿点智图
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:王鸿宇、文亚、谢欢、闫婉婷、陈玉超
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

               针对亿点智图智能专家系统的构建,知识图谱作为一种有着高契合度有希望的工具出现了,它可以引出、融合、处理和利用嵌入在产品和服务中的众多实体和关系,以及它们的利益相关者,为此我们将专家系统和知识图谱相结合,建立了基于知识图谱的专家系统。通过利用自然语言处理、知识图谱、主题模型等新一代技术,对智能制造知识工程中出现的“问题”和“技术方案”进行发现和标准化。首先, 我们采用自顶向下构建方法,利用 protégé 进行本体建模;其次,通过自然语言处理和机器学习从半结构化或非结构化知识资源中自动提取实体、关系与属性,对收集到的多种不同形式的原始数据进行文本挖掘,形式化知识图谱的


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    作品名称:智能制造专家系统——亿点智图
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:王鸿宇、文亚、谢欢、闫婉婷、陈玉超
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

               针对亿点智图智能专家系统的构建,知识图谱作为一种有着高契合度有希望的工具出现了,它可以引出、融合、处理和利用嵌入在产品和服务中的众多实体和关系,以及它们的利益相关者,为此我们将专家系统和知识图谱相结合,建立了基于知识图谱的专家系统。通过利用自然语言处理、知识图谱、主题模型等新一代技术,对智能制造知识工程中出现的“问题”和“技术方案”进行发现和标准化。首先, 我们采用自顶向下构建方法,利用 protégé 进行本体建模;其次,通过自然语言处理和机器学习从半结构化或非结构化知识资源中自动提取实体、关系与属性,对收集到的多种不同形式的原始数据进行文本挖掘,形式化知识图谱的



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