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(gòu)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(zhuǎn)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(jié)構(gòu) 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(jié) 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(lǐng)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(guān)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)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(shù)流程 73
4.1.4 通用知識圖譜和領(lǐng)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(gòu)建 81
4.3 科技知識圖譜方法與工具 85
4.3.1 科技領(lǐng)域數(shù)據(jù)源 85
4.3.2 相關(guān)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(shù)據(jù)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(shè)計結(jié)構(gòu) 111
5.1 創(chuàng)新方法新系統(tǒng)總體設(shè)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(jié)構(gòu)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(wǎng)站 115
5.3 數(shù)據(jù)資源設(shè)計 116
5.3.1 原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 116
5.3.2 通用學術(shù)知識圖譜 120
5.3.3 領(lǐng)域知識圖譜 120
5.4 系統(tǒng)場景設(shè)計 122
5.4.1 創(chuàng)新方法要素分析設(shè)計 122
5.4.2 創(chuàng)新方法系統(tǒng)場景功能設(shè)計 123
參考文獻 126
第6章 開放網(wǎng)絡環(huán)境下的創(chuàng)新方法知識庫建設(shè) 127
6.1 創(chuàng)新方法知識庫體系架構(gòu) 127
6.2 創(chuàng)新方法原始數(shù)據(jù)建設(shè) 128
6.2.1 原始數(shù)據(jù)資源采集與獲取 128
6.2.2 原始數(shù)據(jù)表示模型設(shè)計 129
6.2.3 原始數(shù)據(jù)存儲技術(shù)平臺設(shè)計 130
6.2.4 原始數(shù)據(jù)治理流程及結(jié)果 131
6.3 創(chuàng)新方法增值數(shù)據(jù)建設(shè) 134
6.3.1 增值數(shù)據(jù)類型設(shè)計 134
6.3.2 增值數(shù)據(jù)表示模型設(shè)計 137
6.3.3 增值數(shù)據(jù)計算流程與結(jié)果 138
6.4 創(chuàng)新方法知識庫構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù) 138
6.4.1 基于規(guī)則與專家經(jīng)驗的多來源數(shù)據(jù)集成融合技術(shù) 139
6.4.2 基于深度學習的細粒度知識的智能化識別技術(shù) 141
6.4.3 基于知識圖譜的知識表示和存儲技術(shù) 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(shù)架構(gòu)設(shè)計 145
7.1.1 基于微服務架構(gòu)的知識服務簡要設(shè)計 145
7.1.2 微服務平臺功能建設(shè) 146
7.2 數(shù)據(jù)服務介紹 151
7.2.1 科技論文數(shù)據(jù)服務 151
7.2.2 專利數(shù)據(jù)服務 154
7.2.3 領(lǐng)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(lǐng)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(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建 159
8.1.1 面向創(chuàng)新方法新系統(tǒng)的領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建技術(shù)路線 159
8.1.2 創(chuàng)新實體、關(guān)系和屬性抽取 160
8.1.3 面向動態(tài)領(lǐng)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(shù)據(jù)管理方法 163
8.1.6 基于微服務架構(gòu)的創(chuàng)新方法新系統(tǒng)構(gòu)建特征 166
8.2 創(chuàng)新方法新系統(tǒng)功能實現(xiàn) 167
8.2.1 創(chuàng)新方法工具集成 170
8.2.2 創(chuàng)新方法領(lǐng)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(shù) 180
參考文獻 181
第三部分
第9章 科技領(lǐng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(lǐng)域創(chuàng)新方法案例 213
10.1 面向氨基酸產(chǎn)業(yè)技術(shù)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(jié) 222
10.2 面向產(chǎn)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(jié) 229
10.3 面向智能制造的機器人產(chǎn)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(lǐng)域創(chuàng)新方法案例 238
11.1干細胞與再生醫(yī)學領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)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(jié) 248
11.2 面向?qū)W科知識發(fā)現(xiàn)的疾病關(guān)聯(lián)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(jié) 259
11.3 基于多元數(shù)據(jù)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
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