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[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈亮 张志强
基于专利中术语共现关系,采用同质块建模方法对连续时间段术语共现网络的变化情况进行聚类,以识别技术演化过程中的新兴技术系统构成,并且以硬盘驱动器领域磁头技术为例进行实证分析。实证结果表明,该方法能够对技术系统构成进行有效识别。
[期刊] 情报学报
[作者]
周源 刘宇飞 薛澜
基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效的嵌入技术专家领域知识与判断,使得适用性和有效性受到限制。因此,本文提出一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法,通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理,挖掘论文与专利的语义信息,从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性;在此基础上,将预见专家组的领域知识与判断,融入机器学习过程中,从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力,同时,使用论文与专利每年引用率作为指标,分析技术领域下细分技术的潜在新兴模式。本研究以机器人技术为例,提取Web of Science(Wo S)论文数据库和Thomson Innovation(TI)专利数据库的十余万全领域海量数据,识别出机器人领域的新兴技术簇群,并进一步甄别全新技术颠覆和跨领域技术融合驱动等两种新兴技术出现模式,为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。
关键词：
主题模型 机器学习 新兴技术 机器人技术
[期刊] 情报学报
[作者]
窦永香 开庆 王佳敏
识别潜在颠覆性技术有助于国家和企业加强颠覆性技术供给，使其在国际科技竞争中赢得竞争优势或实现变轨超车。传统基于文献计量的颠覆性技术识别方法通常利用论文和专利数据先构建关键词网络或关键词集，然后人工构造高阶数据特征进行分析。这种人工构造高阶特征的方法容易使关键词网络等的结构信息表达不充分，导致识别的准确性降低。本文提出一种基于图表示学习的半监督潜在颠覆性技术识别方法。首先，基于科技文献数据库数据，利用关键词共现频率和期刊影响力构建技术关键词加权网络；然后，通过反向传播算法基于匿名游走序列学习获得关键词网络的向量表示；接着，通过比较待识别技术关键词网络的向量序列与公认颠覆性技术关键词网络的向量序列之间的相似程度，反映技术演化特征的相似性，从而识别出潜在的颠覆性技术；最后，从近年来国内外与颠覆性技术有关的战略规划、预测报告中选取10项技术作为实验对象，采集WoS (Web of Science)数据对本文提出的方法进行实验验证，发现在预给定5项颠覆性技术的条件下，本文方法能较好地将其中潜在的3项颠覆性技术识别出来，并能够将2项伪颠覆性技术判断为非颠覆性技术。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
［目的 ／意义］作者身份识别是语言文体学的重要研究方向，利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。［方法 ／过程］将复杂网络理论引入该研究领域，在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法，使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合，通过计算文本间风格相似度进行作者识别。［结果 ／结论］基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征，提高识别的精度，与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王衍喜 周津慧 王永吉 肖永红 郝丹
提出一种基于科技文献的学科团队成员挖掘与识别方法,应用社会网络技术,借助领域专家知识导航平台,构建团队成员挖掘、团队成员识别及其科技文献产出为一体的识别方法,同时以国内某研究单位人机交互学科团队成员的构建为例,验证此方法的可行性和有效性,拓展科研机构评估及分析方法。
关键词：
识别方法 社会网络 科技文献 机构评估
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 吴佳琳 吴海婷
[目的/意义]专利文本是技术演化分析的可靠知识来源。利用领域多层本体和Sentence-BERT深度学习预训练模型可分别从词和句子两个角度挖掘多粒度深层文本语义信息，提升专利文本语义挖掘的全面性，进而提高技术演化路径识别的准确性。[方法/过程]以深度学习、基于本体的相似度计算及谱聚类算法等大数据和人工智能技术为基础，实现准确、高效、全面的技术演化路径智能识别。构建领域词典和领域本体，根据领域词典抽取专利摘要中的领域术语，根据领域本体中不同术语的最近共同祖先节点的深度，从词语级别计算专利摘要间的语义相似度；利用Sentence-BERT对专利摘要进行向量化表示，计算句子层面的语义相似度；结合两种相似度的计算结果构建相似度矩阵并进行谱聚类，根据谱聚类结果和专利时序特征识别技术演化路径。文章以光刻领域专利数据为例进行实证研究。[结果/结论]实验结果表明，谱聚类得到的技术类别划分结果的准确率、精确率、召回率和F1值的平均值均达到了85%以上，说明文章提出的基于专利文本多粒度深层语义的技术演化路径智能识别方法是有效的，其有助于科研人员、企业决策者和政府决策者探究技术发展历程，研判技术创新方向，推动关键技术研发。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
冯立杰 曾小红 王金凤 张珂
精准识别技术创新机会对于企业在复杂多变的市场竞争环境中立于不败之地至关重要。首先,基于SAO(Subject-Action-Object,主语-谓语-宾语)语义分析,从专利文本中抽取SAO结构;其次,以多维技术创新地图创新维度为导航,构建具象技术创新维度初始词典,利用SAO语义相似度计算和主题聚类,进一步构建基于创新维度的三级语义知识库;再次,运用多维技术创新地图的创新法则及维法耦合原理对基于创新维度的三级语义知识库进行迭代变换,实现技术形态、创新子维、创新维度三级技术机会识别;最后,以3D打印机领域为例验证研究方法的可行性和有效性,可为企业高效、精准识别技术创新机会提供参考依据。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
彭继东 谭宗颖
介绍了专利相似度测量的现状及其局限性;在此基础上提出了基于文本挖掘技术,以专利标题、摘要、权利要求和说明书4个文本元素的加权相似度作为专利相似度的测量方法;最后讨论了该方法的应用价值,并以碳纳米管技术领域为例作了实证研究。
关键词：
专利 文本挖掘 测量方法 应用
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张敏 李贤均 王瑞琦 张则强
间歇过程数据上呈现出较强的非线性、高维性以及耦合性等特点，故障识别难度较大，而弱故障又具有幅值低，易被噪声干扰的特点，当间歇过程中出现弱故障时，更加大了检测人员对故障识别的困难。为解决该问题，提出一种基于时空融合特征的间歇过程弱故障识别方法，该方法设计一种并行时空特征提取网络对数据进行特征提取，通过对特征进行识别来判断故障类别。并行时空特征提取网络由卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory， LSTM)并行构成，同步计算，网络的输出端由一定尺寸的卷积核对各网络提取的特征进行深度融合，最后通过一个全连接层将特征输入分类器，进行故障识别。利用青霉素发酵仿真实验数据进行实验，验证了方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 冷伏海 廖君华
[目的/意义]提升科技文献语义理解,提高科学研究前沿识别的前瞻性和细化识别主题粒度。[方法/过程]利用蕴含更多前瞻价值信息的科技规划、基金项目数据,运用语义挖掘技术实现文本内容的深度语义理解。通过对科技规划文本和基金项目数据文本两种不同数据源中蕴含的科学研究前沿主题相似度对比分析,采用新兴度和热点度两个指标,识别出新兴研究前沿主题和热点研究主题两类科学研究前沿主题,进而揭示出前沿领域竞争态势。[结果/结论]利用文章提出的方法对碳纳米管研究领域研究前沿进行识别,对识别结果分别采用专家咨询和论文数据证据方法进
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐路路 王效岳 白如江
[目的/意义]由于传统以论文分析数据源的科学研究前沿方法存在主题探测的时滞性及方法的局限性,为了更加准确识别出蕴含更多前瞻价值信息的基金项目数据中的研究前沿主题,细粒度识别科学研究前沿主题类型。[方法/过程]提出一种基于TDT模型的基金项目科学研究前沿识别方法,借鉴TDT模型中多要素融合分析及归一化处理的思想,分析基金项目的资助强度、时间维度、主题维度等项目特征属性,构建基金项目科学研究前沿探测公式,识别出热门研究前沿主题、新兴前沿主题及未来前沿主题3种科学研究前沿主题,从而揭示前沿领域竞争态势。[结果/
[期刊] 林业科学
[作者]
汪杭军 汪碧辉
提出通过横切面显微图像对针叶材树种进行计算机识别的方法。该方法通过提取图像的PCA特征,生成"特征树",然后采用SVM对样本进行分类。使用8种针叶材,每种12个样本,并采用留一交叉验证,对图像的分割方法、最近邻与SVM分类算法和不同范数距离下的识别效果进行试验。结果表明通过部分木材微观的纹理结构进行木材识别的可能性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
索玮岚 樊治平 冯博
针对合作研发中的风险因素识别问题,本文提出了一种风险因素识别方法。首先构建了合作研发风险因素体系,然后在此基础上,考虑到专家针对风险因素之间的直接影响程度给出的语言区间判断信息,提出了一种考虑风险因素相互影响的合作研发风险因素识别方法,该方法是基于决策试验和评价实验室(DEMATEL)报告中的思想与方法,利用近年来发展的二元语义信息处理方法对语言区间判断信息进行处理和集结,进而对合作研发风险因素进行排序与归类。最后,通过一个算例说明了该方法的应用。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘拥民 刘翰林 石婷婷 欧阳金怡 黄浩 谢铁强
为了及时准确的识别番茄叶片病害，提高番茄产量，提出了一种优化的Swin Transformer番茄病害识别方法，该模型利用Transformer的自注意力结构获得更加完备的番茄病害图像的高层视觉语义信息；结合Mixup混合增强算法，在预处理阶段对图像特征信息进行增强；并采用迁移学习在增强番茄叶片病害数据集上进行训练和优化Swin Transformer模型，以此实现精准的番茄叶片病害识别。结果表明：1)优化的Swin Transformer模型对番茄叶片病害识别准确率达到98.40%;2)在相同训练参数下，本研究模型比原Swin Transformer、VGG16、AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、MobileNetV2、ViT和MobileViT模型准确率提高了0.70%～1.91%,且能快速收敛；3)本研究模型中加入的Mixup混合增强算法极大地提高了番茄叶片病害的识别准确率，比现有的常见方法性能更加优越，并且鲁棒性强。因此，本研究提出的新模型能够更加准确的识别番茄叶片病害。
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