胡胤杰
摘 要：近年来，我国运载火箭技术研究院重新对以往工作中所涉及的知识进行了整理，根据不同标准建立了知识数据库。通过不断地完善相关知识库，可以有效地为航天事业带来更长远的发展。要想有效地利用知识库进行航天事业的发展，知识挖掘技术一定是其中非常关键的一项，特别是在航天事业中，会涉及许多不同的专业领域和部门，所涉及的知识范围同样非常广阔，只是依靠人工找出最适合的知识是不可能的，所以需要借助人工智能、大数据和语义网络作为基础，构建知识挖掘技术，从而保证可以更加有效地利用现有技术完成研究工作。本文对其中的内容进行了一定的阐述，首先讨论了基于大数据的知识挖掘技术的相关内容，讨论了知识挖据技术的含义和知识挖掘技术的关键核心所在，并探讨了航天领域大数据需求和应用的模式，希望通过本文可以有效促进相关方面的发展，使我国航天领域有更加卓越的建设。
关键词：大数据 知识挖掘技术 航天领域
中图分类号：F426.5；TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）10（a）-0147-02
1 知识挖掘技术的概述
1.1 知识挖掘的概念
作为实现知识管理相关工作的基本技术之一，通过知识挖掘技术可以使相关工作更加简单方便，也可以促进相关专业的进一步发展。知识挖掘技术中比较常见的技术主要有两种，第一种是通过对数据库中的内容进行分析，找到各种看似没有关联的知识之间的内在联系，通过相关技术对数据库中内容进行非人工解析。第二种方式是寻找数据库中被忽视的知识，尤其是一些因为某种特殊原因很难通过现有方式进行表达的内容。
大数据对我国目前一些行业有非常重要的影响，例如政府、医疗、教育等方面，其都可以起到一定的作用。只是进行简单挖掘知识的过程可以叫做一次挖掘，这一挖掘过程相对简单，没有对其中各项内容进行深入分析，所挖掘的知识利用价值也比较小，还需要将其与主观知识相结合，形成更有用的内容，而这一过程就是二次挖掘，这两者之间的关系与量与质之间的关系类似。通过主观知识的加工使粗糙知识出现转变，成为结构化和非结构化的智能知识，而智能知识就是大数据研究最本质的内容。
现阶段常见的知识挖掘技术主要包括数据挖掘、语义处理和大数据技术。大数据技术包括另两种技术中的一些内容，加之与之相匹配的IT技术逐渐被研究更新，使知识挖掘系统的构建更加完整，进行知识挖掘各项工作更加有效，进一步促进相关行业的发展[1]。
1.2 知识挖掘的关键技术
大数据的概念简单来说是在网络上每时每刻所产生的数据的集合体，因为其中所包含的内容数量太过庞大，所以在使用过程中，需要相当多的时间进行查找，而且这些内容进行交替的速度非常快，所以如果没有经过一定的处理，这些数据很难对相关工作起到促进作用。但是如果可以通过有效的方式对其中的内容进行利用就可以对航天行业发展可以起到促进作用。
数据挖掘技术主要使用统计分析和人工智能等手段，对某一类型的关联数据进行系统的分析和研究，通过相关的处理，从大数据中获得隐含但是具有非常大的潜在价值的知识和信息。
语义处理技术可以将信息转变为人与设备，或者设备之间可以进行传递的内容，使其可以进行传播。现阶段这一技术在日常生活中经常被使用，如语音交换技术、眼球控制等都是以这一技术作为基础进行设计的[2]。
2 航天领域大数据技术需求和应用模式
2.1 专业维度知识挖掘
我国的航天研究院建立了非常专业的知识分类体系，并完成了各专业知識资源的整理与收集。通过相关工作建立的知识库所包含的内容非常丰富，如何有效地利用这一知识库已经成为现阶段主要的研究方向，因为在进行航天研究中，会涉及很多方面知识的应用，还有很多复合知识的穿插，需要通过一定的方式才能保证有效地储存管理相关内容，现阶段我国研究院通过语义处理技术有效地解决了这一问题，使相关内容的管理工作的效率有效提高[3]。
2.2 工程维度知识挖掘
航天事业是一项系统的工程，在这一过程中所使用的时间会比较长，岗位设置也比较多，要想实现工程维度的知识挖掘，必须通过对航天科研等工作进行辨别，下面从两个方面进行讨论。
第一方面是在知识挖掘角度研发设计方法，这一方式在当今相关研究中经常使用，可以以知识为核心进行产品的创新设计，在缩短设计时间的同时降低产品生产投入。这一方式是根据以往经验，并将这些经验转化为航天产品定量化知识，形成融合各项优点的知识库，使产品研发的各个环节都更有保障。
第二方面是根据知识的故障诊断进行知识库的建设，故障诊断经常会与设计、制造、装配和维修等环节相融合，其最基本内容是对特定模型进行描述和总结形成的故障模式集合。这一集合具备多种形式，可以从多个角度进行故障分析。一般情况下，检验知识与设备故障的设备功能模型都会过于简单或者复杂，在实际中可以以逻辑规则集为主。
故障诊断规则集的挖掘过程主要有两种形式，第一种主要用在挖掘隐性知识，一般是用在产品应用前。另一种则是更注重显性知识，采用统计等知识挖掘模型归纳知识库[4]。
2.3 管理维度知识挖掘
航天产品在进行研制等过程中会涉及很多设计、实验、制造等多维度的数据，如何使相关数据更加有效地支撑航天产品管理工作是现阶段面临的主要问题之一。在实际管理过程中，需要使用大数据技术准确地进行预研、设计工作对商品和运维的进度和质量的影响。
成本管理在航天项目管理中有非常重要的作用，所以通过这一方面进行举例。在航天产品的研制中，用户需要通过一定的手段完成更有效的价格审核与成本限制工作。生产者需要通过成本工程建设，完成更加有效的成本管理。航天产品是需要通过多方协作，共同完成的项目，不同的系统之间的成本有很大的区别，但是其中有存在一定的关联，使得完成成本控制具有很大的困难。只有建立一个异构协同的成本体系，才能良好地完成这一工作，使相关工作可以更加出色地完成。
在进行成本体系构建的过程中，会涉及到很多不同的工作方，而且其中所涉及的数据也比较多，在相关研究工作中的各项成本有关数据都需要详细的记录，为接下来的工作提供保证。记录下来的所有数据需要经过系统的整理对其中的各项内容的变化规律进行详细的分析，完成通过航天产品方面预估成本计算等内容，建立知识挖掘计算法，对产品的价值进行更深入的评估，为维修项目负责人在成本控制上提供更加有用的数据，加强相关决策的准确性和可执行性[5]。
3 结语
随着知识挖掘技术与大数据的逐渐融合，可以有效地促进我国航天知识库具有更加快速的反应，所包含的知识内容更加广泛，挖掘更加有效。通过相关方面的发展，可以有效地促进航天科研一些已经不被重视的知识重新焕发活力，对产品的研制起到促进作用，将其成本有效降低，在技术使用上可以更加准确，使航天事业从各个方面都有更加有效地进步。
参考文献
[1]唐远洋，黄尔嘉.知识挖掘技术与网络教育资源的组织[J].电化教育研究，2003（6）：53-55.
[2]荣丽卿，程中华，刘志勇，等.装备安全管理隐性知识挖掘技术研究[J].物流科技，2014，37（8）：29-31.
[3]赵昌葆，王俊彪，魏生民.基于集族的工艺知识挖掘技术研究[J].组合机床与自动化加工技术，2006，（9）：78-81.
[4]胡大敏，朴咏男，吕欣，等.VR技术在隐性知识挖掘与转化中的机理研究[J].现代情报，2012，32（10）：19-22.
[5]范铁兵，宁秋萍，杨志旭，等.基于数据挖掘技术的中医学隐性知识显性化分析[J].中国实验方剂学杂志，2017，23（10）：221-226.endprint
