【摘要】：新興技術(shù)對(duì)企業(yè)的發(fā)展具有深遠(yuǎn)的影響,它可以引導(dǎo)企業(yè)跟上技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。眾所周知利用新興技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)可以幫助企業(yè)做出重要的技術(shù)和業(yè)務(wù)決策。因此完成新興技術(shù)的識(shí)別工作就顯得尤為重要,而現(xiàn)有的模型大多數(shù)是針對(duì)某些特定的技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行識(shí)別,這通常會(huì)帶有一定的局限性,無法滿足實(shí)際的要求。鑒于此,本研究重點(diǎn)如下:首先,對(duì)美國1975-2009年的專利引用數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的分析,提取了一些對(duì)新興技術(shù)識(shí)別具有代表性的特征項(xiàng)。根據(jù)以上提取的所有特征對(duì)專利引用數(shù)據(jù)進(jìn)行了索引和聚類的預(yù)處理,接下來應(yīng)用本研究提出的新興技術(shù)和非新興技術(shù)類別自動(dòng)標(biāo)注算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明類別自動(dòng)標(biāo)注算法取得了較好的效果。然后結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)和邏輯斯蒂克回歸模型構(gòu)建了本研究提出的基于深度學(xué)習(xí)的新興技術(shù)識(shí)別算法。其次,使用了美國專利商標(biāo)局提供的專利引用數(shù)據(jù)來測(cè)試和評(píng)估基于深度學(xué)習(xí)的新興技術(shù)識(shí)別算法。該算法通過自動(dòng)選取專利引文數(shù)據(jù)中最佳的特征組合來進(jìn)行新興技術(shù)的識(shí)別。測(cè)試表明,該方法能夠準(zhǔn)確和穩(wěn)定地識(shí)別新興技術(shù),通過與其它算法進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)新算法的準(zhǔn)確率比其它算法要高1.05%。
[Abstract]:Emerging technology has a profound impact on the development of enterprises, it can guide enterprises to keep up with the trend of technological development. It is well known that the use of emerging technology trends can help enterprises to make important technical and business decisions. Therefore, it is very important to complete the identification of emerging technologies, and most of the existing models are aimed at some specific technical fields, which usually have some limitations and can not meet the actual requirements. In view of this, the focus of this study is as follows: firstly, the patent citation data from 1975 to 2009 in the United States are analyzed in depth, and some representative features for the identification of emerging technologies are extracted. According to all the features extracted above, the index and clustering of patent reference data are preprocessed, and then the automatic labeling algorithm of emerging and non-emerging technology categories is applied in this paper. The experimental results show that the algorithm is effective. Then a new technology recognition algorithm based on deep learning is constructed by combining depth belief network and logical Steak regression model. Secondly, the patent reference data provided by the U.S. Patent and Trademark Office is used to test and evaluate the emerging technology recognition algorithm based on in-depth learning. The algorithm automatically selects the best feature combination in patent citation data to identify emerging technologies. The test results show that the new algorithm can identify the emerging technology accurately and stably, and by comparing with other algorithms, the accuracy of the new algorithm is 1.0555% higher than that of other algorithms.
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP181;TP311.13

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本文編號(hào)：2335810