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基于類比設(shè)計(jì)的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)及其實(shí)現(xiàn)路徑構(gòu)建研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-20 03:53
  技術(shù)機(jī)會(huì)作為技術(shù)創(chuàng)新及市場(chǎng)創(chuàng)新活動(dòng)的基礎(chǔ),為技術(shù)創(chuàng)新提供了諸多的契機(jī)和可能性。如何發(fā)現(xiàn)潛在技術(shù)機(jī)會(huì),把握正確的研究方向,一直是相關(guān)機(jī)構(gòu)和企業(yè)的重點(diǎn)關(guān)注問(wèn)題。當(dāng)前潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)的有關(guān)研究大多通過(guò)對(duì)某個(gè)領(lǐng)域自身相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘分析來(lái)進(jìn)行,往往具有一定的時(shí)滯性,且不適用于研究數(shù)據(jù)較少的最新領(lǐng)域。實(shí)際上,類似領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也能夠用于目標(biāo)領(lǐng)域的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn),如果能夠協(xié)同利用類比目標(biāo)領(lǐng)域和類比源領(lǐng)域的有關(guān)數(shù)據(jù),建立合適的類比關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上形成技術(shù)機(jī)會(huì)的定量分析方法,就能夠盡早發(fā)現(xiàn)類比目標(biāo)領(lǐng)域更多的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)。與此同時(shí),如果能夠在發(fā)現(xiàn)潛在技術(shù)機(jī)會(huì)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步結(jié)合語(yǔ)義信息構(gòu)建其實(shí)現(xiàn)路徑,就能夠豐富和完善技術(shù)機(jī)會(huì)研究體系,并且能夠?yàn)槠髽I(yè)提供技術(shù)支持信息,以便更好地實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新。基于以上問(wèn)題,本文提出了一種基于類比設(shè)計(jì)的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)及其實(shí)現(xiàn)路徑構(gòu)建方法,主要包括潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)和潛在技術(shù)機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)路徑構(gòu)建這兩部分研究?jī)?nèi)容。在潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)部分,本文改進(jìn)傳統(tǒng)潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)的方法,將類比設(shè)計(jì)的方法引入潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)研究中,以期更有效地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)領(lǐng)域的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)。首先,選擇進(jìn)行類比時(shí)技術(shù)機(jī)會(huì)有...

【文章頁(yè)數(shù)】:69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖3.6詞向量訓(xùn)練結(jié)果

圖3.6詞向量訓(xùn)練結(jié)果

3基于類比設(shè)計(jì)的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)研究碩士學(xué)位論文263.4.3技術(shù)機(jī)會(huì)有關(guān)的類比知識(shí)單元抽取結(jié)果本次實(shí)驗(yàn)借助開源標(biāo)注工具doccano從4G和5G專利中隨機(jī)選取500數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)注過(guò)程如圖3.5所示,可以通過(guò)對(duì){B,I,O}標(biāo)簽集設(shè)置不同的標(biāo)注顏色進(jìn)行人工標(biāo)注,500條數(shù)據(jù)全....


圖3.7模型訓(xùn)練好模型后,就可以利用該模型預(yù)測(cè)

圖3.7模型訓(xùn)練好模型后,就可以利用該模型預(yù)測(cè)

out層。另外,本次模型訓(xùn)練的優(yōu)化器選擇了Adam算法,Adam算法是一種可以替代傳統(tǒng)隨機(jī)梯度下降過(guò)程的一階優(yōu)化算法,它能基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)迭代地更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。對(duì)于BiLSTM層和CRF層,經(jīng)多次訓(xùn)練調(diào)參后,各個(gè)重要的參數(shù)設(shè)置如表3.2所示。表3.2模型中的主要參數(shù)設(shè)置參數(shù)含義設(shè)定....


圖3.8專利功效短語(yǔ)TF-IDF加權(quán)歸一化向量表示結(jié)果

圖3.8專利功效短語(yǔ)TF-IDF加權(quán)歸一化向量表示結(jié)果

3基于類比設(shè)計(jì)的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)研究碩士學(xué)位論文28數(shù)據(jù)可能存在遺漏或者匹配錯(cuò)誤的情況。表3.3專利功效短語(yǔ)抽取結(jié)果ID功效短語(yǔ)1theinfluencecausebythereceiverforMIMOantennabeavoid;2improvenetworkcommunic....


圖3.9專利功效短圖中,每個(gè)專利層次的功效短語(yǔ)對(duì)應(yīng)的

圖3.9專利功效短圖中,每個(gè)專利層次的功效短語(yǔ)對(duì)應(yīng)的

碩士學(xué)位論文基于類比設(shè)計(jì)的潛在技術(shù)機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)及其實(shí)現(xiàn)路徑構(gòu)建研究29圖3.9專利功效短語(yǔ)聚類結(jié)果可視化圖中,每個(gè)專利層次的功效短語(yǔ)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽由其ID和所屬的類別號(hào)構(gòu)成。從所有類簇中隨機(jī)選取兩個(gè)類簇,可以看到大部分的相似度較高的專利都合理地劃分到了同個(gè)類別里,并且聚集在一起,只有少部....



本文編號(hào):3903799

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