基于大數據的知識挖掘技術在航天領域應用展望

胡胤杰

摘 要：近年來，我國運載火箭技術研究院重新對以往工作中所涉及的知識進行了整理，根據不同標準建立了知識數據庫。通過不斷地完善相關知識庫，可以有效地為航天事業帶來更長遠的發展。要想有效地利用知識庫進行航天事業的發展，知識挖掘技術一定是其中非常關鍵的一項，特別是在航天事業中，會涉及許多不同的專業領域和部門，所涉及的知識范圍同樣非常廣闊，只是依靠人工找出最適合的知識是不可能的，所以需要借助人工智能、大數據和語義網絡作為基礎，構建知識挖掘技術，從而保證可以更加有效地利用現有技術完成研究工作。本文對其中的內容進行了一定的闡述，首先討論了基于大數據的知識挖掘技術的相關內容，討論了知識挖據技術的含義和知識挖掘技術的關鍵核心所在，并探討了航天領域大數據需求和應用的模式，希望通過本文可以有效促進相關方面的發展，使我國航天領域有更加卓越的建設。

關鍵詞：大數據 知識挖掘技術 航天領域

中圖分類號：F426.5；TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）10（a）-0147-02

1 知識挖掘技術的概述

1.1 知識挖掘的概念

作為實現知識管理相關工作的基本技術之一，通過知識挖掘技術可以使相關工作更加簡單方便，也可以促進相關專業的進一步發展。知識挖掘技術中比較常見的技術主要有兩種，第一種是通過對數據庫中的內容進行分析，找到各種看似沒有關聯的知識之間的內在聯系，通過相關技術對數據庫中內容進行非人工解析。第二種方式是尋找數據庫中被忽視的知識，尤其是一些因為某種特殊原因很難通過現有方式進行表達的內容。

大數據對我國目前一些行業有非常重要的影響，例如政府、醫療、教育等方面，其都可以起到一定的作用。只是進行簡單挖掘知識的過程可以叫做一次挖掘，這一挖掘過程相對簡單，沒有對其中各項內容進行深入分析，所挖掘的知識利用價值也比較小，還需要將其與主觀知識相結合，形成更有用的內容，而這一過程就是二次挖掘，這兩者之間的關系與量與質之間的關系類似。通過主觀知識的加工使粗糙知識出現轉變，成為結構化和非結構化的智能知識，而智能知識就是大數據研究最本質的內容。

現階段常見的知識挖掘技術主要包括數據挖掘、語義處理和大數據技術。大數據技術包括另兩種技術中的一些內容，加之與之相匹配的IT技術逐漸被研究更新，使知識挖掘系統的構建更加完整，進行知識挖掘各項工作更加有效，進一步促進相關行業的發展[1]。

1.2 知識挖掘的關鍵技術

大數據的概念簡單來說是在網絡上每時每刻所產生的數據的集合體，因為其中所包含的內容數量太過龐大，所以在使用過程中，需要相當多的時間進行查找，而且這些內容進行交替的速度非常快，所以如果沒有經過一定的處理，這些數據很難對相關工作起到促進作用。但是如果可以通過有效的方式對其中的內容進行利用就可以對航天行業發展可以起到促進作用。

數據挖掘技術主要使用統計分析和人工智能等手段，對某一類型的關聯數據進行系統的分析和研究，通過相關的處理，從大數據中獲得隱含但是具有非常大的潛在價值的知識和信息。

語義處理技術可以將信息轉變為人與設備，或者設備之間可以進行傳遞的內容，使其可以進行傳播。現階段這一技術在日常生活中經常被使用，如語音交換技術、眼球控制等都是以這一技術作為基礎進行設計的[2]。

2 航天領域大數據技術需求和應用模式

2.1 專業維度知識挖掘

我國的航天研究院建立了非常專業的知識分類體系，并完成了各專業知識資源的整理與收集。通過相關工作建立的知識庫所包含的內容非常豐富，如何有效地利用這一知識庫已經成為現階段主要的研究方向，因為在進行航天研究中，會涉及很多方面知識的應用，還有很多復合知識的穿插，需要通過一定的方式才能保證有效地儲存管理相關內容，現階段我國研究院通過語義處理技術有效地解決了這一問題，使相關內容的管理工作的效率有效提高[3]。

2.2 工程維度知識挖掘

航天事業是一項系統的工程，在這一過程中所使用的時間會比較長，崗位設置也比較多，要想實現工程維度的知識挖掘，必須通過對航天科研等工作進行辨別，下面從兩個方面進行討論。

第一方面是在知識挖掘角度研發設計方法，這一方式在當今相關研究中經常使用，可以以知識為核心進行產品的創新設計，在縮短設計時間的同時降低產品生產投入。這一方式是根據以往經驗，并將這些經驗轉化為航天產品定量化知識，形成融合各項優點的知識庫，使產品研發的各個環節都更有保障。

第二方面是根據知識的故障診斷進行知識庫的建設，故障診斷經常會與設計、制造、裝配和維修等環節相融合，其最基本內容是對特定模型進行描述和總結形成的故障模式集合。這一集合具備多種形式，可以從多個角度進行故障分析。一般情況下，檢驗知識與設備故障的設備功能模型都會過于簡單或者復雜，在實際中可以以邏輯規則集為主。

故障診斷規則集的挖掘過程主要有兩種形式，第一種主要用在挖掘隱性知識，一般是用在產品應用前。另一種則是更注重顯性知識，采用統計等知識挖掘模型歸納知識庫[4]。

2.3 管理維度知識挖掘

航天產品在進行研制等過程中會涉及很多設計、實驗、制造等多維度的數據，如何使相關數據更加有效地支撐航天產品管理工作是現階段面臨的主要問題之一。在實際管理過程中，需要使用大數據技術準確地進行預研、設計工作對商品和運維的進度和質量的影響。

成本管理在航天項目管理中有非常重要的作用，所以通過這一方面進行舉例。在航天產品的研制中，用戶需要通過一定的手段完成更有效的價格審核與成本限制工作。生產者需要通過成本工程建設，完成更加有效的成本管理。航天產品是需要通過多方協作，共同完成的項目，不同的系統之間的成本有很大的區別，但是其中有存在一定的關聯，使得完成成本控制具有很大的困難。只有建立一個異構協同的成本體系，才能良好地完成這一工作，使相關工作可以更加出色地完成。

在進行成本體系構建的過程中，會涉及到很多不同的工作方，而且其中所涉及的數據也比較多，在相關研究工作中的各項成本有關數據都需要詳細的記錄，為接下來的工作提供保證。記錄下來的所有數據需要經過系統的整理對其中的各項內容的變化規律進行詳細的分析，完成通過航天產品方面預估成本計算等內容，建立知識挖掘計算法，對產品的價值進行更深入的評估，為維修項目負責人在成本控制上提供更加有用的數據，加強相關決策的準確性和可執行性[5]。

3 結語

隨著知識挖掘技術與大數據的逐漸融合，可以有效地促進我國航天知識庫具有更加快速的反應，所包含的知識內容更加廣泛，挖掘更加有效。通過相關方面的發展，可以有效地促進航天科研一些已經不被重視的知識重新煥發活力，對產品的研制起到促進作用，將其成本有效降低，在技術使用上可以更加準確，使航天事業從各個方面都有更加有效地進步。

參考文獻

[1] 唐遠洋，黃爾嘉.知識挖掘技術與網絡教育資源的組織[J].電化教育研究，2003（6）：53-55.

[2] 榮麗卿，程中華，劉志勇，等.裝備安全管理隱性知識挖掘技術研究[J].物流科技，2014，37（8）：29-31.

[3] 趙昌葆，王俊彪，魏生民.基于集族的工藝知識挖掘技術研究[J].組合機床與自動化加工技術，2006，（9）：78-81.

[4] 胡大敏，樸詠男，呂欣，等.VR技術在隱性知識挖掘與轉化中的機理研究[J].現代情報，2012，32（10）：19-22.

[5] 范鐵兵，寧秋萍，楊志旭，等.基于數據挖掘技術的中醫學隱性知識顯性化分析[J].中國實驗方劑學雜志，2017，23（10）：221-226.endprint