發(fā)布時間：2020-04-08 21:42

【摘要】：數(shù)控機床技術作為裝備制造業(yè)的工作母機,是衡量一個國家裝備制造業(yè)發(fā)展水平的重要標志,正確識別數(shù)控機床技術領域的新興技術對國家發(fā)展戰(zhàn)略布局具有重大意義。本文對數(shù)控機床技術領域新興技術識別方案進行了研究。通過傳統(tǒng)文獻計量學、機器學習分類、引用網(wǎng)絡分析幾個不同的方法進行了探究,最終提出了兩種不同角度的識別方案,并對方案的有效性進行了驗證。本文首先從傳統(tǒng)文獻計量學出發(fā)通過專利指標的提取與計量,基于計量結果進行了新興技術的劃分。經(jīng)過文獻計量分析本文發(fā)現(xiàn)其存在劃分標準不夠明確,樣本特征表達能力有限的問題。針對上述問題,本文提出了結合數(shù)據(jù)增強模型與深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型相結合的實驗方案。GAN數(shù)據(jù)增強模型用于解決訓練樣本較少的問題,使用增強后的訓練集訓練的DNN分類器取得了很好的分類效果,驗證了模型的有效性。技術融合作為新興技術的產(chǎn)生與發(fā)展的典型模式引發(fā)了廣泛的研究與關注,本文從技術發(fā)展路徑分析的角度,提出了基于引用網(wǎng)絡分析的融合型新興技術識別方法。通過引用網(wǎng)絡分析,研究技術的發(fā)展路徑,從而對其未來的發(fā)展趨勢進行預測。并以數(shù)控機床領域中云平臺技術為例進行了分析,證明了方案的可行性。
【圖文】：

專利指標分析工具

圖 3-3 GAN-DNN 模型框架3.2 實驗方案設計上節(jié)介紹了 GAN 與 DNN 模型的結構及原理，搭建了整個模型的框架，本節(jié)識別模型框架的基礎上進行總體實驗方案的設計。該方案的流程圖如下圖所示，，主要包含以下幾個步驟。開始實驗數(shù)據(jù)獲取特征指標提取構建訓練樣本訓練GAN模型生成增強訓練集數(shù)據(jù)增強構建數(shù)據(jù)集
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TG659

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10 上海財經(jīng)大學人文學院講師、博士 周Q

本文編號：2619861