设计知识全文(5篇)
第1篇：设计知识范文
［关键词］微课;教学设计;“知识元”;高职院校
一、基于“知识元”的微课教学设计流程
微课设计应属于网络教学设计的范畴。网络学习环境下的教学和以往传统学习环境下的教学模式有很多区别，我们根据网络环境自身特点，可将网络教学设计结合网络教学的要点划分为以下几点:设计教学目标，分析学习者特征，设计教学内容，设计学习环境，设计学习资源，选择教学模式与策略，设计教学评价。
二、“数控机床急停故障排除方法”微课教学设计
(一)教材处理
“数控机床急停故障诊断”课程是在学习完数控机床急停控制原理基本知识后的一门提升综合能力的课程。这对学生的要求较高，需要学生具有比较全面的急停控制的基础知识。但在教材中，急停故障诊断这部分内容相对比较零散，缺乏完整性。因此，在设计整个教学过程时，为了让教学系统化、简单化，在学习的过程中结合FANUCOi系统维修手册，让学生从中获取相关的信息资料，与教材加以整合，进行工作任务的实施。这样既给学生减轻了压力，也给学生创造了一个与实际工作相接近的工作情景，达到了理实一体的教学效果。
(二)教学内容分析
急停控制的目的是在紧急情况下，使机床上的所有运动部件制动，并在最短的时间内停止运行。数控机床急停是数控机床安全性的重要内容。一台机床在验收和使用时肯定会设计这方面内容，能否及时正确处理数控机床急停故障将直接影响到机床操作是否安全及加工效率的高低。同时，数控机床急停故障诊断是机床维修作业的一项内容，熟悉整个诊断流程、规范地检测与排除故障是一名机床维修从业人员所必备的技能。本次课通过案例引入、观察故障现象、故障原因分析、制定维修方案、排除故障、故障总结的流程和理实一体的教学模式来完成机床急停故障诊断的教学。需要强调的是，不同类型机床的急停控制方式会有一些差异，本节课只针对FANUCOi系统机床展开学习和讨论。
(三)教学目标分析
本次课是数控机床急停故障的诊断，最终目的是排除故障，让机床正常工作。故障诊断前，要求学生必须有扎实的理论基础，在知识目标的设计上主要考虑此因素，主要包括急停控制回路的组成及工作原理、急停PMC梯形图的控制原理、故障诊断基本流程。故障诊断中，需要学生有过硬的诊断技术和缜密的思维，这也是作为一名专业的机床维修人员所必备的专业技能。因此，在技能目标的设计上主要考虑学生的关键能力的培养，动脑(分析控制电路、PMC梯形图，确定故障原因，制定诊断方案)和动手(急停按钮的正确操作、实际机床故障诊断、急停控制回路各部件的拆装)相结合。贯穿在整个教学过程中的是学生的学习态度，态度决定成败。树立良好的态度观是达到本次课教学效果的灵魂所在，培养学生的小组合作学习意识、安全规范操作意识，锻炼学生的关键能力，并让这种学习态度延伸到学生所有的学习中去，延伸到工作中去。
(四)重难点分析
重点分析:故障诊断的最终目的是排除故障，但排除故障需要有一个完整的过程，过程对了，结果就容易出来。而在该机床急停故障诊断的过程中，故障原因的分析和制定故障诊断方案是整个故障诊断的关键所在，因此将其设为本次课的重点内容。该部分内容反映了维修的思路、维修的方向，能引导学生该如何去解决这个故障，同时培养学生的思维能力和分析能力，让学生的关键能力得以体现，并得以迁移。难点分析:由于学生平时对实际机床故障接触较少，对急停控制回路各部件在实际机床上的位置及部件各针脚比较陌生，这会使学生在对实际机床进行故障诊断时显得紧张，不知从何下手，如果出现错误，更加无所适从。所以，在实际机床进行故障诊断的教学过程中，采用小组合作的学习模式，让更多的学生能够参与其中，零距离与实际机床故障接触，消除学生的陌生感，增强学生的学习兴趣。最重要的是让学生在排除故障时能享受到成功的喜悦，增强学生的自信心。
(五)学情分析
学生心理分析:数控机床急停故障比较常见，学生在操作机床的过程中，经常会出现急停报警现象，并且引发急停报警现象的原因很多，学生经常需要教师协助排除。由于所学专业的影响，很多学生对这个问题有强烈的好奇心，在课间经常有学生会问“为什么在修改参数的时候按下了急停按钮?为什么数控机床在开机关机的时候都要进行急停按钮相关操作?为什么机床运行过程中有时会出现急停报警，这个故障如何排除?……”显然，学生有亲手把故障排除的愿望。只要教学方法得当，学生的这种好奇心和愿望完全可以转化成本次课的学习动力。学生知识结构及能力分析:学生在学习“数控机床急停故障排除”之前已经学习了“PLC及数控机床电气控制”、“数控机床安装调试”、“数控系统安装调试”等专业课，同时也学习了“机床基本控制线路故障的诊断与维修”等内容。在学生的知识结构方面，已经具备了对数控机床急停故障原因进行分析的能力。值得注意的是，学生在校期间不可能学习所有机床急停故障的诊断排除方法，也没有必要这样做。只要学生掌握造成数控机床急停故障的主要原因，学会如何对原因进行正确的分析，掌握数控机床急停故障诊断与排除的思路，随着今后机床设备维修时间的增加、经验的积累，就能够举一反三、触类旁通，从而提高他们分析问题、解决问题的能力。同时，必须注意到高职院校大部分学生的文化理论基础并不是很好，逻辑思维能力还比较差。所以，在教学实施过程中教师要由浅入深，增加实践环节，引导学生积极地参与到教学过程当中来，在师生的互动交流中实现教学目标。
(六)教学策略分析
1．教学过程组织以故障诊断的基本流程为主线，把理论和实践结合起来，以达到教学目标为终极体现。在教学各个环节中，采用分组教学，共分为四组，每组4人，自荐一位组长，负责小组内的分工(记录员1名、考核员1名、资料员1名、操作员1名)及工具的正确使用等。通过这样的分组活动，让每一位学生都能参与其中，提高学生学习的积极性，同时培养学生的安全、规范操作意识。各小组故障现象一致，但故障点不同，这样在便于教学的同时，可以全面、系统地进行故障诊断思路的培养。
2．教学方法设计为了让教学与实际工作接轨，教学采用任务驱动法，以案例引入，创设工作情景。在教学过程中，为了激发学生的学习兴趣和调动学生的学习积极性，教师采用分组学习法，充分体现“以学生为主体、以教师为主导”的教学理念，让学生发挥出更大的潜能。
3．教学资源利用本次课采用理实一体的教学模式，需要利用多媒体、FANUCOi维修手册、FANUCOi数控机床PMC手册、万用表、讨论展示板、卡片等资源辅助教学，便于教学的开展，达到更好的教学效果。
4．教学情景创设案例引入:学校新购置一批数控机床故障诊断与维修技术综合实训装置，教师安排学生小李对电路接线，小李接完电路后开机发现急停报警不可解除，这下可急坏了小李同学，小李找来了教师帮助解决，你知道教师是如何帮助小李解决问题的吗?那么就让我们一起走进现场，解决问题吧!教师让学生进行角色扮演，营造轻松、愉快的学习氛围，同时让学生模拟以上情境，让学生培养自己“职业人”的同时进一步加深对自己专业的认识。
(七)教学评价设计
学生自评(20%):针对本次课自己的表现及任务完成情况进行评价。小组互评(30%):立足于学生的参与程度、工作强度、合作满意度进行评价。教师评价(50%):阶段性评价，对每一学习环节学生的表现进行累计评价，最后进行汇总。说明:评价用表格的形式和具体完成情况来体现，评价时要淡化具体得分，可用等级来代替分数(如分为A、B、C、D四个等级)。讲评中应以鼓励建议为主，强化教师讲评与意见建议，便于学生纠正错误。微课有时间短、主题小、重点突出、资源众多、随时学习和功能强大等特点，在高职“数控机床故障诊断与维修”课程中实施微课教学设计，改变了传统的教学模式，有效地激发了学生学习兴趣，促进了学生自主学习能力的提高，让学生真正在一种比较轻松愉快的氛围中学习，符合学生的认知规律和职业成长规律。这种灵活、有选择性和个性化的学习方式越来越被人们所接受。在课程改革不断深入的高等职业学校，其微课应该与普通、中等教育有所不同，要根据高职学生的实际情况，站在学生的角度去开发与设计，这样才能体现课改的价值和作用，彰显高职教育特色。
参考文献:
［1］李玉平．微课程———走向简单的学习［J］．中国信息技术教育，2012(11)．
［2］胡铁生，黄明燕，李民．我国微课发展的三个阶段及其启示［J］．远程教育，2013(4)．
［3］张琛，刘正．微课的设计与制作———以《火车过桥问题》为例［J］．教育理论与实践，2014(34)．
［4］李飞．基于移动学习的微课设计与开发———以“穿孔书签设计”教学设计为例［J］．工业和信息化教育，2015(2)．
［5］王曦．高职电子商务专业“淘宝商品图片制作”微课程设计［J］．职教通讯，2014(24)．
［6］熊银花．基于空间(微课)的《汽车底盘拆装与调整》教学改革研究［J］．装备制造技术，2017(4)．
第2篇：设计知识范文
关键词：中小型企业；知识型企业；协同办公；知识管理
知识管理是对知识获取、整合、共享、应用、创新与保护的全过程的管理。现代管理学学者彼得•德鲁克认为：管理从本质上是用智慧代替鲁莽、用知识代替习惯、用合作代替强制，并预测大约在2030年左右，人们将逐渐进入“知识社会”。他认为知识管理中的复杂问题需要用协同的思想来解决，即通过协同知识管理（CollaborativeKnowledgeManagement，CKM），帮助企业传递工作经验，降低人才流失成本，防止出现人才断档，最终实现对企业运作成本的控制。知识管理软件系统是企业实现有效知识管理的重要技术手段与强有力的支撑，使用知识管理软件系统管理知识，会要求人们按照规定的管理方法和管理流程管理知识和获取知识，促进企业更加科学化、流程化地对知识进行管理1，从而降低企业内部项目工作成本，加快企业对外界需求变化的反应速度，并提升企业创新能力与竞争力。
一、协同知识管理产品现状分析
现有协同知识管理软件主要分为：针对大型企业的IaaS产品与针对小型组织的SaaS产品，两类产品在知识管理方式、产品功能架构以及适用场景方面具有显著区别。（一）IaaS企业协同产品的特点及优劣势。目前主流的IaaS（InfrastructureasaService，基础设施即服务）企业协同产品有蓝凌、泛微、金和、点击科技等，此类产品的功能包括知识管理、项目管理、工作流程管理、协同工作、信息管理等十余种，一般适用于中型或大型企业，其优点包括可根据不同企业具体需求开发，软硬件私有部署，安全性高，功能丰富，能满足企业各类工作场景需求。但目前市场上的协同产品更注重协同与办公自动化，对于知识管理的重视程度不足，只作为产品中的一个子功能模块进行开发。此类产品的知识管理方式有建立知识库、进行档案管理、数据中心、考试管理、知识排名等。虽然此类产品设置了知识管理功能模块，但在实际操作中该模块利用率较低，主要问题表现在：1.功能庞杂、用户体验差。系统功能复杂冗余，在界面和交互上缺乏吸引力，导致除了必要的工作流程外，用户并不愿意主动尝试其余模块；2.激励性不高、使用被动。系统没有设置相应的奖励机制或其他促进员工进行知识管理与共享的措施，导致用户之间互动性差；3.智能化管理程度低。企业信息与知识的管理局限于单纯存储与简单分类排序，知识内容难以被再次利用，用户需要搜索大量文件，并且逐一挑选，管理系统智能化不足，知识再利用效率低下；4.投资大、见效慢且定制化成本高。企业建设此类知识管理系统，需要从采集、整理知识开始，建立完备的知识管理平台周期长，成本高。（二）SaaS企业协同产品特点及优劣势。主流的SaaS（SoftwareasaService，软件即服务）产品有印象笔记企业版、Thoughs、语雀、石墨文档、有道云笔记等，其产品的主要特点是以数据资料的记录为主，只提供软件服务。且产品量级较轻、购买成本低、操作简单，但同样存在以下缺陷：1.知识管理与协同工作分裂。上述产品需要与多家三方软件进行联动，以达到协同工作与知识管理的衔接；2.功能较为局限。产品功能以文档的编辑与管理、共享为主，知识管理的功能模块不深入，使用范围受限；3.此类产品比较适合小型组织使用，随着企业规模扩大，知识管理和任务流程的日渐复杂，其管理的效率与有效性也将降低。同时，公有云端存储的方式也存在安全隐患。综合两类产品，发现IaaS产品主打软硬件一体，多为大型企业定制化开发，其较高的经济成本投入与较长的开发周期，都不适用于中小知识型企业灵活多变、资本有限的特点。而SaaS产品，虽然体量轻，功能精简，但对于知识管理的专业性不足，管理流程不完善，不足以支撑中小知识型企业的管理需求。
二、中小知识型企业的知识管理问题与需求
知识型企业是指以知识或知识型员工的智力资本为输入，以知识加工、知识创新和知识传播为主要活动，通过提供知识产品或知识服务来满足顾客的需求，进而实现知识价值最大化和追求可持续发展的有机体2。获取知识、降低知识管理成本、实现知识整合的标准化是影响此类企业发展的重要因素。（一）中小知识型企业知识管理问题。从客观角度来讲，中小知识型企业自身规模较小、人员较少、资源有限。而知识管理工作需要投入大量时间、人力与物力成本，且短时内收益不显著，企业难以认识到知识管理工作对于企业发展的重要性，或者即便认识到了，市面上现有产品也很难满足此类企业的特殊需求，从而导致企业内部知识财产分布散乱、管理工作无系统性以及知识再利用效率低等问题。从主观角度讲，由于企业在知识管理方面的认知局限，企业内的知识管理工作与项目工作分离。常表现为企业在某特定时间段内，对前期项目工作进行集中整理，容易因为结果导向的思维，出现项目工作细节的丢失的问题。因此在后续知识再利用环节，回溯过程困难，经验性的知识难以被标准化地利用。另一方面，企业内部的业务竞争与利己主义，也是知识共享难以实行的一大重要原因。在知识经济时代，企业的兴衰已不再单纯取决于其拥有的物质资本，还在于对知识和有效信息的积累和运用3。因此，开发一款面向中小知识型企业，且能为此提供轻量、专业、系统、平价、有针对性的协同知识管理产品成为迫切需求。（二）中小知识型企业知识管理需求分析。根据中小知识型企业相关的文献研究，选取中小知识型企业中具有代表性的三类进行研究，分别是设计创意类企业、教育培训企业、咨询服务企业。笔者对三类企业高层、中层、基层人员进行实地观察、问卷与访谈，总结得到以下共性需求：1.组织架构权限需求。根据企业内部组织架构特点，对不同层级成员进行相应的权限设置，以便于不同成员获取相应的知识内容；2.人力资源管理需求。包括成员能力水平评估，成员工作时间统计等，便于管理者快速调动人力，提升管理效率；3.工作进程与内容协同管理的需求。成员之间通过协同系统进行经验交流，并在规范化工作流程中实时对项目知识进行管理；4.精细化知识管理的需求。知识管理应从不同维度进行分类，达到精细化管理。一是对“人”，知识输入者、管理者、分享者等多种角色的精细化分；二是对“内容”，包含专业知识、经验、案例、外部资料等具体内容进行分类整理，从而形成一个多方参与、实时互动、结构清晰、形式灵活的知识管理体系；5.知识存储与智能化管理的需求。搭建企业专有知识库，知识库根据企业规模、业务特点、人员结构进行组建，一般由高层管理者进行构想与审核，由中层管理者进行落实，由员工层进行完善。最后形成专属于企业自身的知识库。
三、协同知识管理系统设计策略
（一）通过模块化功能架构，实现共性需求基础上的个性化方案。进行系统设计时，在架构层面打造具有共性的内核结构，并根据企业业务特点，提供个性化、模块化选项，实现产品低成本，短周期的适应性调整，以更加灵活的产品组合方式满足不同的细分需求。例如针对以项目制为主要管理方式的设计创意类企业，可添加项目组管理模块；针对业务渠道分散的教育培训类企业可提供层级清晰的课程管理模块；而对于隐性知识密集的咨询服务类企业可以添加知识交流共享版块，将个人隐性的、经验性的知识转化为公共性的、显性的知识。（二）在管理系统内建立线上事业组，实现知识管理与协。同工作的同步结合协同管理平台可以为知识管理系统构建一个良好的实施平台环境，可以整合数据、流程、人员等信息，结合结构化数据与非结构化数据，让知识管理系统可以在这个平台更好的获得相关信息。因此在设计系统时需要从协同与知识管理结合的角度出发，将企业知识管理与协同工作中的工作流相联系，以协同为手段，在协同过程中实现知识管理功能，减少额外的人力管理成本。最终达到知识管理过程与协同工作业务紧密结合，在协同工作中进行知识的获取、存储、共享、应用、创新。（三）树立知识共创原则，系统依靠自治监督机制引导作者与读者参与知识创新。在知识获取与存储阶段，原作者将知识成果书面化并共享，读者根据自身经验或项目获得的新认知，对原文内容进行修改、补充。修改内容以文字、图片、视频等形式上传。原作者对上传内容进行审核，审核通过的内容将依据准确性，以内容替换、修改或补充等形式直接更新至文档，形成多人共创的知识文档，为之后的知识应用提供全面性参考。共同创造的途径区别于以个人为中心的创作方式，起到激发用户参与度，促进知识交流、知识创新的积极作用。例如，Wiki系统就采用面向社群的协作式写作方式，社群内成员皆对Wiki文本进行浏览、创建及更改，这种方式调动了广大网民参与网络创造和互动的积极性，发挥了群体智慧。（四）将知识与人才标签化，通过智能分类与追踪进行匹配将工作时形成的经验与知识进行标签化分类，标签维度包括知识维度属性、权限属性、用户属性等，并纳入系统，形成知识图谱。在相关项目的实行中，系统能够实时智能匹配，在权限范围内根据用户需要的内容，给出相关知识、准则、经验、技巧、案例，并可在层级上向上、向下进行查询，获得较为全面而非单一的知识。例如张立雷指出，嵌入知识管理的业务系统能够基于科学知识和实践经验，来辅助用户的思维，即提示和帮助人们进行分析、思考、判断、决策等5。对于员工，可根据员工的技能特长、参与项目、取得成果进行标签化标注。在项目成立之初，系统可快速匹配成员，从而降低人才管理成本。（五）通过团队贡献值可视化的方式，促进用户间的相互激励。在鼓励员工参与知识交流与共享、营造崇尚创新的企业文化氛围方面，企业应采取相对灵活的方法，通过强调团队绩效而非个人绩效。对分享工作经验方法、参与知识交流、促进知识创新的团队进行记录，系统对知识管理参与度与贡献度进行可视化反馈。例如通过颜色、图形、级别数字对知识内容有效性、团队成果贡献性进行标注，并将此作为贡献激励的参考标准，从而提高员工对于知识管理的积极性与参与感。（六）系统运用参与式设计方法，引导多层次用户培养企业内知识管理形态。从高层管理者、中层管理者、基层人员三类不同需求的用户出发，结合管理方、执行方等多方需求进行系统设计。高层管理者应重点参与系统整体架构的设计以把控系统侧重点，中层管理者应重点参与系统管理与审批管理的设计，如角色管理、知识目录管理，而基层人员，则应重点参与知识门户的设计，如个人知识管理、知识搜索、知识交流等，来打造更符合用户体验的产品。考虑不同类型用户在不同知识管理流程发挥的作用，区别于市场上现有的重管理逻辑，轻用户体验的IssA产类产品，同时也能与重文档存储与共享，轻协同与知识再利用的SaaS类产品形成市场差异化，形成自己的特色。
四、总结
本文对目前市场上的协同知识管理产品进行了分析，主要分析了IaaS类产品与SaaS类产品，并总结了两者的特点及优劣势。在对三类典型中小知识型企业问题及需求分析的基础上，根据企业知识获取、存储、共享、应用与创新五个阶段，从模块化产品架构、同步式协同管理机制、共创性知识建立原则、智能化信息匹配手段、可视化的团队激励方法以及参与式设计方法六个角度，提出了针对中小知识型企业协同知识管理系统的设计策略。
参考文献：
[1]闫彬，刘红星，沈洪才.应用先进信息技术支持航空工业知识管理[J].航空制造技术，2011（Z1）：99-102.
[2]霍国庆，康鑫.知识型企业的生存与发展战略[J].管理评论，2007（08）：37-42+28+64.
[3]聂丹丹.中小企业知识管理：战略与方法[J].中国管理信息化，2010，13（24）：64-65.
[4]李虹霞.基于协同管理平台的企业知识管理系统的设计与实现[D].北京交通大学，2013.
第3篇：设计知识范文
机械结构设计过程中，设计过程首先受到设计规范知识的制约，所有的设计必须遵循国家、行业、部门的规范。在结构的设计与调优过程中，还应充分领用领域知识引导设计与调优，从而提高设计效率与优化质量。专家经验知识是结构设计过程中必不可少的知识，丰富的专家经验知识引导能够缩短设计周期，保证结构的性能。此外，借鉴历史实例，从成功实例中挖掘吸取精华，充分利用历史实例知识引导设计，也是提高设计效率的有效手段。在设计方案成形后，还应采用强度评价知识、刚度评价知识、外观评价知识等对结构进行评价。若结构满足评价要求，则设计过程结束；否则，应重新利用领域知识、设计规范知识、专家经验知识等引导设计过程对设计方案进行修改，直至结构的评价满足要求。因此，从知识构成上，结构设计过程中的知识包含领域知识、设计规范知识、专家经验知识、历史实例知识、强度评价知识、刚度评价知识、外观评价知识等。各知识构成贯穿整个设计周期，且在不同的设计阶段，角色不尽相同。为便于结构设计知识的表达、处理和重用，提出复杂机械结构设计知识模型。设计知识模型包含符号知识、样本知识和评价知识等3部分。设计知识模型的符号知识是指用规范化的符号语言进行描述的知识，主要包括领域知识、设计规范知识和专家经验知识。符号知识不仅便于经验的总结和归纳，也便于计算机实现。符号知识的求解依靠基于规则推理的求解技术，这种求解技术属于逻辑思维，具有简单、灵活和易于理解、解释机制良好、便于实现知识库和推理机相分离等优点，但同时也存在知识的任务依赖性较强、知识难以维护、推理耗时长等缺点。设计知识模型的样本知识是对历史成功样本的规范化描述，能够表达符号知识难以描述的知识。样本知识的处理采用基于实例推理的求解机制进行求解，推理过程与设计人员的类比思维过程相吻合，推理效率高，且能实现知识的自动获取，知识库创建简单、快速，维护方便，能够弥补基于规则推理求解机制的不足。设计知识模型的评价知识主要包含用于评价结构的数学模型和逻辑规则。评价知识用于结构设计过程中，评价结构的外观、刚度、强度等性能，主要包含外观评价知识、刚度求解知识、强度求解知识。通过评价知识的评价，保证结构在具有足够的刚度、强度的同时，外形美观。
2设计知识重用机制
设计知识贯穿于整个设计过程中，设计知识的处理、重用机制不仅影响着设计质量，也决定了设计效率。设计知识模型的样本知识包含了历史成功实例，应用基于实例推理的处理机制能够模仿人类专家设计的类比思维，设计效率高，因此用于设计初期快速生成初始设计方案。设计知识模型的领域知识、设计规范知识、专家经验知识等符号知识处理效率较低，主要用于类比设计后的结构合理化微调及类比设计失败时的重新设计。设计知识模型的评价知识作为评价结构性能的主要手段，实现在结构初始方案设计完成后对结构性能进行评价并给出改进依据。评价知识主要为结构强度、刚度评价模型和结构外观评价模型。其中，刚度、强度主要通过有限元分析方法进行计算，外观采用符号推理的方式实现。基于上述分析，构建复杂机械结构设计知识重用机制。设计时，设计人员通过系统人机界面对设计任务进行描述，将相关设计要求传递给系统。系统获取设计任务后，首先调用基于实例推理的推理模块，在样本知识库的基础上，模拟设计专家的类比思维，从历史成功实例中，查找与设计任务最匹配的历史实例。如果查找成功，则基于成功的历史实例对设计任务要求的结构进行类比设计，并在设计完成后调用基于规则推理的模块，在符号知识库的基础上对设计方案进行微调，是结构更加符合设计任务要求，从而生成初始设计方案。若查找失败，则在符号知识库的基础上调用基于规则推理的模型根据设计任务从头开始进行结构方案设计，生成初始设计方案。当初始设计方案生成后，系统调用结构性能评价模块，基于评价知识库对结构进行刚度、强度和外观评价。若评价结构满足设计要求，则输出设计方案。若评价结果不满足设计要求，则重新调用基于规则推理的符号知识处理机制，对结构方案进行微调直至结构方案满足设计要求。
3小结
第4篇：设计知识范文
关键词：元数据；信息知识；信息检索；系统设计
1信息知识组织智能检索系统
1..1总体设计思想
依据元数据的设计思想，为形态不同的资源集合和数字化信息单元做规范的保存、描述、保护、确认、管理、检索和选择适当的元数据标准构建数据库，通过对数据库的控制，达到数据库系统互通的目的，实现信息知识组织智能检索系统的设计。依据设计思想将检索系统框架分为人机交互层、信息处理层和信息收集层，分析系统层次的交互过程，并阐述存储管理模块、用户接口模块、搜索引擎和索引模块、通信管理模块和特征提取模块的主要功能。
11.2检索系统设计
（1）人机交互层：该层是信息知识组织智能检索系统中用户可见的部分。信息知识组织检索系统和用户之间的唯一连接是人机交互层，用户通过该层接收检索系统的服务，检索系统通过人机交互层传送请求。交互Agent的主要功能是与用户交互，在系统中为用户提供交互界面，帮助用户收集信息，通过检索系统中存在的内部模型生成查询任务，获取查询结果。将人机交互层作为独立的一层，可以根据用户各自的爱好设计检索系统中的查询界面。该层主要由用户接口模块、通信管理模块构成，其主要功能分别为：①用户接口模块。通过模糊描述和示例查询等形式为用户提供查询信息知识的接口。用户接口可以让用户向数据库中提交查询结果、输入查询以及插入信息。信息知识查询有时是模糊的、有时也是多样的，用户可以通过不同类型的信息和多种方式查询，存在多样性；但用户有时无法准确地描述需要检索的信息，因此存在模糊性。为满足上述要求，需要提供查询、浏览和搜索优化的工具【8】。②通信管理模块。由客户端和服务器端构成，包括QoS服务和传输协议服务。（2）信息处理层：检索系统的主体部分是信息处理层，各任务Agent在信息处理层中都是协同工作的。通过信息处理层将信息传送给Agent执行信息查询任务。在信息处理层中存在的Agent具有问题求解、信息分类的知识，还具有信息收集层中Agent具有的知识。信息处理层的主要任务如下：①接收上一层中发送的请求任务。②分析接收的请求任务并对其包装，传送到信息收集层中。③过滤处理返回的信息，并抽取返回信息中存在的重要信息，在半结构化数据库中存入重要的相关信息。该层主要由特征提取模块构成，其主要功能可对全局或者是目标对象进行特征提取。（3）信息收集层：信息知识组织智能检索系统的基础是信息收集层。通过用户收集层可以连接网络服务器，收集信息空间中存在的信息资源。在信息收集层中存在信息资源，可以选择需要的信息资源，实现信息资源的收集。信息收集层的主要功能是连接网络中的服务器，负责与网络中的服务器和搜索引擎之间的交互，采集相关信息。该层主要由索引引擎和检索模块、存储管理模块共同构成，其主要功能分别为：①索引引擎和检索模块。检索是通过特征之间存在的距离函数实现相似性匹配。类型不同的数据对应的相似性测度选法也不同，在检索引擎中存在相似性测度函数集。通过索引机制检索引擎可以实现信息检索的目标。②存储管理模块。包括数据存储和压缩。由媒体库、特征库和知识库构成。在媒体库中存在类型不同的多种媒体，特征库中存在提取的信息特征和用户输入检索系统的注释内容，在知识库中存在各个领域中的知识以及通用知识。
11.3检索系统过程
（1）数据输入过程：用户可以利用用户接口定义、标记、说明新输入的信息知识。利用特征提取器提取信息知识的特征和内容。根据系统的相关程序将采集的信息和对应的特征传送到服务器中。（2）信息获取过程：用户可以通过用户接口定义查询，通过查询系统数据库中存在的内容，将获取的信息当作查询条件。利用特征提取器在数据库中提取查询信息的特征。通过通信程序将提取得到的特征传送到服务器中，在数据库中利用搜索引擎或索引特征获取相似度最高的信息。
2实现技术
22.1自配置机制
通过语义类别在本地文件中定义节点的兴趣偏好，利用文本分类法确定语义类别，通过向量模型表示出来，节点之间的兴趣相似度越高，成为重要节点的优先权越高。设S(Pi,Pj)代表的是节点Pi和节点Pj之间的优先权，其计算公式如下：S(Pi,Pj)=C(Pi)⋅C(Pj)|C(Pi)|×|C(Pj)|=∑s=1tws,i×ws,j∑s=1tw2s,i×∑s=1tw2s,j（1）式中：S(Pi,Pj)用来描述节点Pi和节点Pj之间的兴趣相似度；C(Pi)、C(Pj)分别代表的是两个节点对应的兴趣特征向量；C(Pi)|、|C(Pj)|分别代表的是兴趣特征向量对应的模；ws,i、ws,j分别代表第s个特征词在节点Pi和节点Pj中的权值。确定重要节点优先权过程中较为重要的因素之一是行为相似性。如果两个节点没有同时在线，但之间存在相似的兴趣偏好，则两个节点之间在网络中成为邻居节点不存在任何意义。设Si(Pi,Pj)代表的是两个节点之间的行为相似性，其表达式如下：Si(Pi,Pj)=Con(Pi)⋂Con(Pj)24N×3600（2）式中：Si(Pi,Pj)用来描述两个节点在网络中的行为相似度；Con(Pi)⋂Con(Pj)代表的是两个节点在N天中同时在线的总时长。在行为相似性和兴趣的基础上实现信息知识组织智能检索系统的动态自配置机制，结合网络因子、时间因素和节点之间在网络中交互的历史信息数据。设AP(Pi,Pj)代表的是节点Pj在动态自配置过程中成为节点Pi的重要节点对应的优先权，其计算公式如下：P(Pi,Pj)=ω∗[α∗∑tHit(Pj)Hop(Pj)+β∗∑t-1Hit(Pj)Hop(Pj)]（3）式中：∑tHit(Pj)Hop(Pj)代表的是在节点Pi提供的答案在当前配置周期中与逻辑距离之间商的和；∑t-1Hit(Pj)Hop(Pj)代表的是节点Pi提供的答案在上一个配置周期中与逻辑距离之间商的和；α、β代表的是递进系数；ω代表的是网络因子。在行为相似性和兴趣相似性的基础上检索系统中存在的节点会构成不同的簇，在相同簇内，两个节点的行为和偏好越相似，则两个节点之间的逻辑距离越小【9】。
22..2查询机制
为了实现信息知识的共享和检索，用向量空间表示每个节点在检索系统中维护用户提交的查询和文件。节点维护用户提交的查询和文件的索引项在向量空间模型中用权重表示，上述权重可以用来确定查询和文件的相似度，可以通过权重计算文件在检索过程中的排序。设权重ωij代表的是在文件dj中索引项ki(ki,q)的重要程度(ki,dj)；权重ωiq代表的是在用户提交查询q中索引项ki的重要程度。设dj代表文件dj的向量，其表达式如下：dj=(w1f,w2f,⋯,wtf)（4）式中：t代表的是索引项在文件中的总数。设q代表的是用户提交查询对应的向量，其表达式如下：q=(w1q,w2q,⋯,wtq)（5）设sim(dj,q)代表的是节点维护文件dj和查询q之间的相似度，其计算公式如下：sim(dj,q)=dj⋅q|dj|×|q|=∑i=1twij×wiq∑i=1tw2ij×∑i=1tw2iq（6）式中：||q、||||dj分别代表文件和查询向量对应的模。首先采用本地节点Pi解析用户提交的查询，并以并行方式处理：如果本地有存在答案的可能，则对本地数据库进行搜索，并将查询传送到重要节点中，在重要节点中进行上述处理【10】。
22.3自适应路由机制
当前大部分信息知识组织检索系统存在查全率低的问题，为了解决上述问题，基于元数据的信息知识组织智能检索系统设计方法基于系统的拓扑特性，使用自适应的查询路由策略，将节点在网络中的兴趣偏好作为依据，将查询传送到目标节点簇中，具体步骤如下：（1）查询-提交，利用本地节点对查询作解析处理，然后通过重要节点和本地节点之间的兴趣统计信息判断节点是否落在目标节点簇中，再根据判断结果进行下一步处理。（2）如果目标节点簇中不存在该查询，则根据邻居节点在网络中的偏好完成信息的统计，并向目标节点簇中转发查询，接收到查询信息的邻居节点进行相同决策，直到目标节点中存在查询为止。（3）当目标节点簇中存在查询，且不能在第一时间内获取合格答案时，将路由历史记录作为依据，当前节点可以将查询传送到最有可能存在合格答案的节点中；如果查询经过上述节点，且处理节点中不存在符合要求的答案，查询终止。
3实验结果与分析
Ma=AbM×100%（7）式中：Ma代表查全率，Ab代表检索出的相关信息量，M代表检索出的信息总量。利用Mulan平台，设置定向检索内容，并设定检索系统每隔0.2s自动进行一次检索，共进行6次迭代。分别记录应用本文方法、文献【5】方法和文献【6】方法系统的所需检索时间及数据查全率。通过上述步骤验证基于元数据的信息知识组织智能检索系统设计方法、文献【5】方法和文献【6】方法的有效性。采用基于元数据的信息知识组织智能检索系统设计方法检索信息时所用的时间均少于文献【5】方法和文献【6】方法检索信息所用的时间，主要因为是所提方法通过查询统计数据、信息行为和信息偏好确定并调整重要节点对应的机制，缩短了检索信息所用的时间，提高了所提方法的检索效率。基于元数据的信息知识组织智能检索系统设计方法、文献【5】方法和文献【6】方法的查全率。在多次迭代中基于元数据的信息知识组织智能检索系统设计方法的查全率远远高于文献【5】方法和文献【6】方法的查全率，因为该方法根据信息知识组织检索系统的拓扑特性，通过自适应查询路由策略实现信息知识的检索，提高了基于元数据的信息知识组织智能检索系统设计方法的查全率。
4结语
针对当前信息知识组织检索系统设计方法存在检索效率低和查全率低的问题，为了高效、准确地实现信息的检索，本文提出了基于元数据的信息知识组织智能检索系统设计方法，实验结果表明，本文方法解决并优化了当前信息知识组织检索系统设计方法中存在的问题，并可在较短的时间内准确的实现信息知识的检索。
参考文献
1何泰伯.基于大数据分析的多媒体信息检索系统设计[J].现代电子技术,2018,41(3):111-114.
第5篇：设计知识范文
1.1基于逻辑式的规则表示技术
变量和规则模型可以对对象的知识进行规则的表示。在对象领域内的各种参数建模中都需要用到变量，例如，在设计注塑模时，利用浇注系统对象能建立2两个变量，分别为浮点型分流道长度与字符串型形状。在传统知识的处理工具中，采用字符串方式进行规则匹配，只有当规则前件中字符串与事实库中表示事实的字符串相等时，才可表示规则匹配。但是在实际应用中，这种处理方式还存在一些问题，例如当计算中存在变量数值时，就无法采用字符串匹配的方式进行判断，也就无法得知该变量是否大于其他数值。由于对象中存在变量，因此需要从逻辑上对变量的取值进行判断，确定其是否符合规则要求，逻辑式的规则表示技术使规则匹配方法更加便捷。这种表示技术不仅使传统知识处理工具获得了有效的拓展，还在极大程度上满足了知识推理过程在运算时的多样性需求。基于逻辑式的规则表示技术的构建从真正的逻辑意义方面达到了专家判断能力的目标。
1.2基于广义表的函数计算语言
在工程设计领域中，需要运用到较多的理论与公式，简单的知识表示规则并不能满足工程设计中众多理论的描述需要。因此应建立基于广义表的函数计算语言，才能使知识建模阶段的理论与公式集成更加丰富。
2面向工程设计的知识推理方法
面向工程设计的知识推理方法能充分利用规则系统进行前向推理与反向推理：首先将工程设计中需要进行求解的子对象搜索出来，然后尽量将系统推理集中在每一个子对象中进行，大大缩小推理范围，当每一个子对象的推理全部完成之后，再综合总体工程的设计。基于对象的知识推理算法范围涉及较多，包括查找求解对象、查找与应用求解知识、合并推理中间与结论的事实等。工程设计知识求解的子对象名称与求解方法都集中于该算法的工程设计层次结构的根节点中，并且具体子对象中还包含了该领域中的设计知识与变量，这不仅能有利于知识推理对工程设计的目标进行定位，包括总体目标与分目标，还可以尽量避免由于相关子对象的繁多复杂造成在知识应用于求解过程中的组合爆炸问题。由此可见，基于对象的知识推理算法有着十分明显的良好效果，适用于工程设计领域中的层次结构。
3基于逻辑式的规则推理方法
在建立知识推理方法后应建立规则的推理方法，由于规则是基于逻辑式的表示方法，致使其与常规推理方法存在一定的差距。规则的推理方法中，变量计算是由逻辑推理、计算方式、询问方式的有效结合共同实现的，其中，计算方式是由广义表中的函数语言计算得出，这一变量与其他变量是息息相关的，存在一定的经验关系；询问方式主要是由用户输入后得出的变量值。基于逻辑式的规则推理过程中，针对规则前件中各节点进行计算；如有未解的变量，应采用前述方式来求解；如节点变量已求解，应根据操作符逻辑进行真实性计算；若规则推理方法中的前件部分通过了真实性检测，而不确定值超过阈值且规则匹配，应计算后件节点的不确定度，并将真实性验证数据保存到事实库中，作为其他规则推理的理论依据。反之，作为规则无法进行匹配处理。
4结束语
