發(fā)布時間：2021-05-23 12:45

　　隨著國家加大力度推進(jìn)科學(xué)儀器設(shè)備的自主創(chuàng)新研發(fā)，科學(xué)儀器領(lǐng)域的信息服務(wù)支撐工作受到更廣泛的關(guān)注。目前我國現(xiàn)有的信息化服務(wù)平臺在信息共享和提高資源利用率方面取得了顯著成效，但針對科學(xué)儀器領(lǐng)域的適用性、服務(wù)深度以及信息數(shù)據(jù)處理能力方面仍有所欠缺。本文依托國家科技部創(chuàng)新方法工作專項“科學(xué)儀器設(shè)備自主創(chuàng)新方法體系構(gòu)建和保障研究”項目，針對上述問題，開展科學(xué)儀器領(lǐng)域知識服務(wù)的理論及技術(shù)方法研究，構(gòu)建基于該領(lǐng)域的知識服務(wù)體系，整合、組織相關(guān)信息資源，以求推動領(lǐng)域知識服務(wù)工作的研究進(jìn)展，為科學(xué)儀器設(shè)備自主創(chuàng)新提供全面的、高效的信息服務(wù)�？茖W(xué)儀器知識服務(wù)主要包含三個方面的內(nèi)容：一是知識體系框架的搭建，為知識服務(wù)提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型；二是知識內(nèi)容的挖掘與組織技術(shù)，為知識服務(wù)體系框架提供準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)資源，豐富框架內(nèi)容；三是高效的分布式計算框架，支撐整個知識服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與挖掘。因此，本文圍繞上述三個主要內(nèi)容展開研究。（1）科學(xué)儀器領(lǐng)域知識服務(wù)體系研究知識體系框架的構(gòu)建是知識服務(wù)的核心內(nèi)容，直接決定所提供服務(wù)的全面性和準(zhǔn)確性。針對當(dāng)前科學(xué)儀器領(lǐng)域知識服務(wù)體系研究相對薄弱的現(xiàn)狀，構(gòu)建科學(xué)儀器知識服務(wù)的體系... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：137 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 知識服務(wù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 云計算的研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 科學(xué)儀器領(lǐng)域知識服務(wù)體系研究
    2.1 引言
    2.2 科學(xué)儀器知識服務(wù)研究概述
    2.3 科學(xué)儀器領(lǐng)域體系研究
    2.4 科學(xué)儀器知識體系框架建設(shè)研究
        2.4.1 科學(xué)儀器信息資源概述
        2.4.2 科學(xué)儀器知識關(guān)聯(lián)的方法
        2.4.3 科學(xué)儀器知識庫模型建設(shè)
        2.4.4 科學(xué)儀器設(shè)備庫模型建設(shè)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 儀器知識領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)技術(shù)方法研究
    3.1 引言
        3.1.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述
        3.1.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研究意義
        3.1.3 深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀
    3.2 深度學(xué)習(xí)理論及模型
        3.2.1 深度置信網(wǎng)絡(luò) Deep Belief Nets
        3.2.2 自動編碼器 AutoEncoder
        3.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Convolutional Neuron Networks
    3.3 基于深度學(xué)習(xí)的 OCR 技術(shù)研究
        3.3.1 OCR 技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        3.3.2 文字區(qū)域定位技術(shù)
        3.3.3 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的文字區(qū)域定位研究
        3.3.4 實驗結(jié)果及分析
    3.4 基于深度學(xué)習(xí)的中文分詞技術(shù)研究
        3.4.1 中文分詞研究現(xiàn)狀
        3.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.3 字表示模型的構(gòu)建與訓(xùn)練
        3.4.4 實驗結(jié)果及分析
    3.5 基于深度學(xué)習(xí)的統(tǒng)計語言模型構(gòu)建研究
        3.5.1 統(tǒng)計語言模型的研究現(xiàn)狀
        3.5.2 無監(jiān)督模型詞向量訓(xùn)練
        3.5.3 有監(jiān)督模型詞向量訓(xùn)練
        3.5.4 實驗結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 儀器知識領(lǐng)域云計算技術(shù)方法研究
    4.1 引言
        4.1.1 云計算概述
        4.1.2 云計算技術(shù)研究現(xiàn)狀
    4.2 云計算平臺的搭建
    4.3 內(nèi)存分布式計算框架的研究
        4.3.1 分布式計算框架研究現(xiàn)狀
        4.3.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.3.3 分布式內(nèi)存計算結(jié)構(gòu)
        4.3.4 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行結(jié)構(gòu)
        4.3.5 實驗結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 科學(xué)儀器知識服務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺的設(shè)計及應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
        5.2.1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求
        5.2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計
        5.2.3 系統(tǒng)功能模塊
        5.2.4 系統(tǒng)部署
    5.3 系統(tǒng)功能應(yīng)用
        5.3.1 儀器專題多維度展示
        5.3.2 文獻(xiàn)資源的挖掘與結(jié)構(gòu)化
        5.3.3 百科資源的整合
        5.3.4 系統(tǒng)成果應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
第6章 全文總結(jié)
    6.1 主要研究成果及創(chuàng)新性工作
    6.2 存在問題及下一步工作建議
參考文獻(xiàn)
作者攻讀博士期間的所獲成果
參與科研項目
致謝



本文編號：3202545