創(chuàng)新方法新系統(tǒng)

目錄
前言
部分
第1章 創(chuàng)新方法新系統(tǒng)概述 3
1.1 建構創(chuàng)新方法新系統(tǒng)的背景 3
1.1.1 時代發(fā)展與國家戰(zhàn)略需求 3
1.1.2 科研及成果轉化需求 4
1.1.3 科技創(chuàng)新挑戰(zhàn) 6
1.2 創(chuàng)新方法新系統(tǒng)的服務對象及應用場景 7
1.2.1 服務對象及范圍 7
1.2.2 應用場景探討 9
參考文獻 12
第2章 基于 TRIZ理論的創(chuàng)新方法概述 13
2.1 TRIZ創(chuàng)新理論體系 13
2.1.1 TRIZ發(fā)展歷史 13
2.1.2 TRIZ的體系結構 15
2.1.3 TRIZ應用流程 23
2.2 創(chuàng)新案例分析 23
2.2.1 背景描述 23
2.2.2 問題分析 24
2.2.3 矛盾分析與解決方案 24
2.2.4 小結 27
2.3 TRIZ的應用和發(fā)展 28
2.3.1 TRIZ理論和應用 28
2.3.2 TRIZ在科技領域的創(chuàng)新發(fā)展 28
參考文獻 29
第3章 基于群智理論的創(chuàng)新方法系統(tǒng)原理概述 32
3.1 群智理論 32
3.1.1 群體智能基本概念 32
3.1.2 基于群智理論的主要算法 33
3.2 群智理論方法 36
3.2.1 眾包 37
3.2.2 移動群智感知 38
3.3 群智理論應用實例——基于移動群智感知的社交媒體突發(fā)信息感知 40
3.3.1 背景描述 40
3.3.2 相關領域發(fā)展現狀 44
3.3.3 模型描述：基于社會感知的突發(fā)信息檢測方法框架 46
3.3.4 實驗分析 58
參考文獻 66
第4章 基于科技知識圖譜的創(chuàng)新方法概述 70
4.1 知識圖譜理論 70
4.1.1 知識圖譜基本概念 70
4.1.2 知識圖譜發(fā)展歷史 72
4.1.3 知識圖譜的技術流程 73
4.1.4 通用知識圖譜和領域知識圖譜 78
4.2 科技知識圖譜理論 79
4.2.1 科技知識圖譜的發(fā)展歷程 79
4.2.2 科技知識圖譜的構建 81
4.3 科技知識圖譜方法與工具 85
4.3.1 科技領域數據源 85
4.3.2 相關工具及系統(tǒng) 87
4.3.3 典型科技知識圖譜 88
4.4 科技知識圖譜實踐應用探究 89
4.4.1 基于科技知識圖譜的分析與挖掘 89
4.4.2 計算機科學與人工智能大數據知識管理與服務平臺開發(fā)實例 94
參考文獻 105
第二部分
第5章 創(chuàng)新方法新系統(tǒng)整體設計結構 111
5.1 創(chuàng)新方法新系統(tǒng)總體設計原則 111
5.1.1 整體性原則 111
5.1.2 層次性原則 112
5.1.3 開放性原則 112
5.1.4 可擴展性原則 113
5.1.5 自組織原則 113
5.2 系統(tǒng)結構組成 114
5.2.1 基于知識圖譜的創(chuàng)新方法新系統(tǒng)開放平臺 114
5.2.2 基于創(chuàng)新方法新系統(tǒng)的應用推廣網站 115
5.3 數據資源設計 116
5.3.1 原始基礎數據 116
5.3.2 通用學術知識圖譜 120
5.3.3 領域知識圖譜 120
5.4 系統(tǒng)場景設計 122
5.4.1 創(chuàng)新方法要素分析設計 122
5.4.2 創(chuàng)新方法系統(tǒng)場景功能設計 123
參考文獻 126
第6章 開放網絡環(huán)境下的創(chuàng)新方法知識庫建設 127
6.1 創(chuàng)新方法知識庫體系架構 127
6.2 創(chuàng)新方法原始數據建設 128
6.2.1 原始數據資源采集與獲取 128
6.2.2 原始數據表示模型設計 129
6.2.3 原始數據存儲技術平臺設計 130
6.2.4 原始數據治理流程及結果 131
6.3 創(chuàng)新方法增值數據建設 134
6.3.1 增值數據類型設計 134
6.3.2 增值數據表示模型設計 137
6.3.3 增值數據計算流程與結果 138
6.4 創(chuàng)新方法知識庫構建的關鍵技術 138
6.4.1 基于規(guī)則與專家經驗的多來源數據集成融合技術 139
6.4.2 基于深度學習的細粒度知識的智能化識別技術 141
6.4.3 基于知識圖譜的知識表示和存儲技術 143
參考文獻 144
第7章 支撐創(chuàng)新方法新系統(tǒng)的知識庫服務 145
7.1 知識庫服務的技術架構設計 145
7.1.1 基于微服務架構的知識服務簡要設計 145
7.1.2 微服務平臺功能建設 146
7.2 數據服務介紹 151
7.2.1 科技論文數據服務 151
7.2.2 專利數據服務 154
7.2.3 領域細粒度創(chuàng)新知識查詢與推理服務 155參考文獻 158
第8章 基于微服務與領域知識圖譜的創(chuàng)新方法新系統(tǒng) 159
8.1 面向創(chuàng)新方法新系統(tǒng)的領域知識圖譜構建 159
8.1.1 面向創(chuàng)新方法新系統(tǒng)的領域知識圖譜構建技術路線 159
8.1.2 創(chuàng)新實體、關系和屬性抽取 160
8.1.3 面向動態(tài)領域知識圖譜的表示學習 161
8.1.4 多尺度場景下知識圖譜動態(tài)更新的檢測 162
8.1.5 基于開放環(huán)境知識庫的海量數據管理方法 163
8.1.6 基于微服務架構的創(chuàng)新方法新系統(tǒng)構建特征 166
8.2 創(chuàng)新方法新系統(tǒng)功能實現 167
8.2.1 創(chuàng)新方法工具集成 170
8.2.2 創(chuàng)新方法領域智能問答 174
8.2.3 創(chuàng)新方法知識挖掘功能 176
8.2.4 高精度立體多維專家畫像技術 180
參考文獻 181
第三部分
第9章 科技領域創(chuàng)新方法案例 185
9.1 基于知識圖譜的科技合作智能化管理服務案例 185
9.1.1 問題提出 185
9.1.2 解決路徑/問題分解 185
9.1.3 系統(tǒng)方法 186
9.1.4 創(chuàng)新進展 195
9.2 基于空間科學大數據管理與應用服務平臺案例 195
9.2.1 問題提出 195
9.2.2 解決路徑/問題分解 196
9.2.3 系統(tǒng)方法 197
9.2.4 創(chuàng)新進展 204
9.3 基于知識圖譜與專家畫像系統(tǒng)的大數據知識管理與服務案例 204
9.3.1 問題提出 204
9.3.2 解決路徑/問題分解 205
9.3.3 系統(tǒng)方法 205
9.3.4 創(chuàng)新進展 212
第10章 工業(yè)領域創(chuàng)新方法案例 213
10.1 面向氨基酸產業(yè)技術創(chuàng)新的知識服務案例 213
10.1.1 問題提出 213
10.1.2 解決路徑/問題分解 213
10.1.3 系統(tǒng)方法 214
10.1.4 服務效果與創(chuàng)新點 221
10.1.5 小結 222
10.2 面向產業(yè)發(fā)展的石墨烯知識服務平臺案例 222
10.2.1 問題提出 222
10.2.2 解決路徑/問題分解 223
10.2.3 系統(tǒng)方法 223
10.2.4 服務效果與創(chuàng)新點 229
10.2.5 小結 229
10.3 面向智能制造的機器人產業(yè)知識服務案例 230
10.3.1 問題提出 230
10.3.2 解決路徑/問題分解 230
10.3.3 系統(tǒng)方法 230
10.3.4 服務效果與創(chuàng)新點 236
參考文獻 237
第11章 生物醫(yī)藥領域創(chuàng)新方法案例 238
11.1干細胞與再生醫(yī)學領域專利技術挖掘知識服務案例 238
11.1.1 問題提出 238
11.1.2 解決路徑/問題分解 238
11.1.3 系統(tǒng)方法 238
11.1.4 服務效果與創(chuàng)新點 248
11.1.5 小結 248
11.2 面向學科知識發(fā)現的疾病關聯知識服務案例 248
11.2.1 問題提出 248
11.2.2 解決路徑/問題分解 249
11.2.3 系統(tǒng)方法 249
11.2.4 服務效果與創(chuàng)新點 258
11.2.5 小結 259
11.3 基于多元數據的食源性疾病實時預警應用案例 259
11.3.1 問題提出 259
11.3.2 解決路徑/問題分解 259
11.3.3 系統(tǒng)方法 260
11.3.4 創(chuàng)新進展 275
參考文獻 275
附錄一 TRIZ40條發(fā)明原理 276
彩圖