Resumen

La información en el entorno de trabajo del Internet industrial se caracteriza por la diversidad, la semántica, la jerarquía y la relevancia. Sin embargo, los métodos de representación existentes de la información ambiental mayormente enfatizan los conceptos y relaciones en el entorno y tienen un entendimiento insuficiente de los elementos y relaciones a nivel de instancia. También existen algunos problemas como la baja visualización de la representación del conocimiento, la escasa capacidad de interacción humano-máquina, la insuficiente capacidad de razonamiento del conocimiento y la lenta velocidad de búsqueda del conocimiento, que no pueden satisfacer las necesidades de un servicio inteligente y personalizado. Basado en esto, este artículo diseña un modelo de representación de información cognitiva basado en un grafo de conocimiento, que combina la información perceptual de la ontología de robots industriales con información descriptiva semántica como atributos funcionales obtenidos de Internet para formar un grafo de conocimiento cognitivo estructurado y lógicamente razonado que incluye una capa de percepción y una capa de cognición. Con el objetivo

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Información; Internet industrial; Grafo de conocimiento; Cognitivo; Representación; Fusión semántica
• Keywords:Information; Industrial internet; Knowledge graph; Cognitive; Representation; Semantic fusion