制造业多价值链协同数据空间产品知识属性与销量预测关联性研究

制造业领域多价值链协同数据空间知识引擎在本体建模的过程中，通常会出现由于产品知识不完备所导致的部门间知识管理与知识共享效率低下的问题。因而，需要系统地分析本体、属性与特征之间的关联与约束关系，提出结合产品生产、销售、供应、服务等多价值链数据协同的智能本体构建模型。制造业多价值链协同数据知识引擎本体的构建，是知识引擎应用场景的关键环节之一。针对数据空间中特征关联性挖掘的需求，本文构建了基于轻量梯度提升机、极度梯度提升与随机森林的树集成销量预测模型，并提出了以销量预测任务为中心的制造业多价值链协同数据空间的特征关联分析方法。对企业网上销售平台的销售数据进行预测实验。在树集成销量预测模型实验结果基础上，计算SHAP值，分析各项特征与预测结果之间关联性，并在消融实验中验证了SHAP值获得的特征关联性对树集成销量模型的影响。本文提出的树集成销量预测模型与SHAP值的特征关联度分析法为制造业知识引擎的建模过程的本体与属性的自动化筛选提供了可靠的理论与数据支撑。     

郭象成圣观再探

先秦时期产生了天生圣人和积学成圣两种观念。汉代受谶纬与王权因素影响，天生圣人观成为主流。曹魏时期王弼基本延续了汉代以来的观念。西晋郭象则不单认为圣人之迹可学，还提出了具体的为学方式，这与以往学界基于其“圣人无迹”说推论出郭象持天生圣人观的结论存在一定差异。可以说郭象对汉代天生圣人观进行了一定调整，具体表现为：一方面具备圣性之人也需要通过后天积学才可成圣；另一方面不具备圣性之人通过后天努力也有可能达到与圣人相似的境界。这些调整重新凸显出后天积学的重要性，对之后成圣工夫论的完善也产生了一定影响。