第1章 分布式科技資源的概念與體系結(jié)構(gòu)
1.1 分布式科技資源形成的背景 / 1
1.1.1 科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀 / 1
1.1.2 科技資源的提出 / 3
1.1.3 科技資源的特點(diǎn) / 4
1.1.4 科技資源的開放共享現(xiàn)狀 / 6
1.1.5 分布式科技資源的形成 / 8
1.2 分布式科技資源的概念 / 9
1.2.1 分布式科技資源的概念 / 9
1.2.2 分布式科技資源的構(gòu)成 / 9
1.3 分布式科技資源的體系結(jié)構(gòu) / 11
1.3.1 分布式科技資源體系的組織模型 / 11
1.3.2 分布式科技資源體系的物理架構(gòu) / 12
1.3.3 分布式科技資源體系整體解決方案 / 12
參考文獻(xiàn) / 15



第2章 分布式科技資源服務(wù)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的需求分析
2.1 城市群產(chǎn)業(yè)對科技服務(wù)的需求 / 16
2.1.1 城市群產(chǎn)業(yè)對科技資源集成的需求 / 16
2.1.2 城市群實(shí)體產(chǎn)業(yè)管控能力增強(qiáng)的需求 / 17
2.1.3 城市群產(chǎn)業(yè)間協(xié)同創(chuàng)新的需求 / 18
2.1.4 區(qū)域科技服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)形成的需求 / 19
2.2 分布式科技資源服務(wù)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的新模式 / 20
2.2.1 分布式科技資源的服務(wù)要素 / 20
2.2.2 綜合科技服務(wù)平臺(tái) / 21
2.2.3 分布式科技資源服務(wù)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的新模式 / 23
2.3 分布式科技資源服務(wù)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的難點(diǎn) / 25
2.3.1 分布式多源異構(gòu)科技資源的整合 / 25
2.3.2 分布式科技資源服務(wù)模式 / 25
2.3.3 分布式科技資源按需服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù) / 27
參考文獻(xiàn) / 28
第3章 分布式科技資源服務(wù)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的技術(shù)體系
3.1 分布式科技資源服務(wù)技術(shù)體系框架 / 30
3.1.1 分布式科技資源體系的多層構(gòu)建模式 / 30
3.1.2 分布式科技資源體系的多鏈協(xié)同模型 / 31
3.1.3 分布式科技資源體系構(gòu)建的技術(shù)框架設(shè)計(jì) / 32
3.2 分布式科技資源體系的資源匯聚與融合技術(shù) / 33
3.2.1 分布式科技資源體系匯聚的概念模型 / 33
3.2.2 分布式科技資源匯聚的運(yùn)行模型 / 35
3.2.3 基于知識(shí)圖譜的資源池統(tǒng)一描述 / 36
3.2.4 分布式科技資源服務(wù)鏈的構(gòu)件化封裝與優(yōu)化 / 36
3.3 分布式科技資源的檢索服務(wù) / 38
3.3.1 分布式科技資源的形式化描述 / 38
3.3.2 科技資源的分布式索引 / 39
3.4 分布式科技資源匹配推理服務(wù) / 43
3.4.1 分布式科技資源的語義推理算法 / 43
3.4.2 分布式科技資源的語義推理機(jī) / 44
3.5 分布式科技資源服務(wù)評價(jià)與優(yōu)化技術(shù) / 48
3.5.1 分布式科技資源服務(wù)的特點(diǎn) / 48
3.5.2 科技資源服務(wù)能力的評價(jià) / 49
3.5.3 科技資源服務(wù)的組合優(yōu)化 / 51
參考文獻(xiàn) / 53
第4章 分布式科技資源的語義分析技術(shù)
4.1 基于細(xì)粒度注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方面級情感分類 / 56
4.1.1 模型框架 / 58
4.1.2 詞嵌入層 / 58
4.1.3 短語嵌入層 / 58
4.1.4 BiLSTM編碼層 / 59
4.1.5 細(xì)粒度的注意力機(jī)制 / 60
4.1.6 表示聚合層 / 61
4.1.7 實(shí)驗(yàn)分析 / 62
4.2 基于學(xué)習(xí)標(biāo)簽相關(guān)性的多標(biāo)簽文本分類 / 66
4.2.1 編碼階段 / 68
4.2.2 解碼階段 / 70
4.2.3 實(shí)驗(yàn)分析 / 71
4.3 基于多元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的分布式資源空間文本分類 / 77
4.3.1 卷積層特征提取 / 78
4.3.2 雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通路 / 78
4.3.3 基于資源服務(wù)效應(yīng)的Attention機(jī)制模型 / 80
4.3.4 實(shí)驗(yàn)分析 / 81
4.4 基于BiLSTM-CRF序列標(biāo)注的科技資源應(yīng)用實(shí)體抽取方法 / 86
4.4.1 詞向量層 / 86
4.4.2 BiLSTM層 / 87
4.4.3 全連接層 / 89
4.4.4 CRF網(wǎng)絡(luò) / 89
4.5 服務(wù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評價(jià)文本資源細(xì)粒度情感分析方法研究 / 90
4.5.1 文本預(yù)處理 / 91
4.5.2 兩階段細(xì)粒度情感元素抽取算法原理 / 94
4.5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置和分析 / 102
參考文獻(xiàn) / 108
第5章 分布式科技資源的關(guān)聯(lián)分析技術(shù)
5.1 行為參數(shù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)演化的智能優(yōu)化算法 / 111
5.1.1 參數(shù)優(yōu)化配置的菱形思維方法 / 112
5.1.2 參數(shù)優(yōu)化配置的菱形思維模型 / 112
5.1.3 參數(shù)配置方案物元的發(fā)散 / 113
5.1.4 基于模糊意見集中法的收斂方法 / 115
5.1.5 基于嵌入式菱形思維的微粒群算法流程 / 115
5.2 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的汽車配件銷售預(yù)測分析 / 117
5.2.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理分析 / 120
5.2.2 基于LSTM的汽車配件銷售預(yù)測模型 / 123
5.2.3 基于LSTM銷售預(yù)測模型的學(xué)習(xí)優(yōu)化方法 / 124
5.2.4 基于LSTM銷售預(yù)測模型的激活函數(shù) / 127
5.2.5 基于LSTM汽車配件銷售預(yù)測模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 / 129
5.3 基于LSTM-SVR預(yù)測模型的配件損壞量預(yù)測技術(shù)研究 / 131
5.3.1 LSTM-SVR預(yù)測模型框架 / 131
5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 / 133
5.4 基于Filter和Wrapper模式的雙階段特征抽取方法研究 / 139
5.4.1 數(shù)據(jù)清洗 / 140
5.4.2 特征抽取方法研究 / 142
5.4.3 基于Filter和Wrapper模式的雙階段特征抽取方法 / 147
5.4.4 雙階段特征抽取方法實(shí)現(xiàn) / 154
5.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 / 156
5.5 基于半監(jiān)督譜聚類集成的售后客戶細(xì)分 / 162
參考文獻(xiàn) / 163
第6章 分布式科技資源的匹配推理技術(shù)
6.1 面向詞項(xiàng)融合與詞項(xiàng)位置關(guān)系的SimHash改進(jìn)算法研究 / 165
6.1.1 基于word2vec模型的文本向量化 / 165
6.1.2 BM25答案排序算法設(shè)計(jì) / 168
6.1.3 基于融合詞項(xiàng)與詞項(xiàng)間位置關(guān)系的SimHash 改進(jìn)算法 / 170
6.1.4 基于融合詞項(xiàng)的SimHash改進(jìn)算法 / 173
6.1.5 基于詞項(xiàng)間位置關(guān)系的SimHash算法改進(jìn) / 175
6.1.6 改進(jìn)的SimHash相似度計(jì)算方法 / 178
6.2 基于連續(xù)語言模型的匹配結(jié)果提取方法 / 179
6.2.1 基于命名實(shí)體識(shí)別的案例結(jié)果提取方法研究 / 179
6.2.2 基于句法分析的案例結(jié)果提取方法研究 / 180
6.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的案例結(jié)果提取方法研究 / 181
6.2.4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的匹配結(jié)果提取方法 / 181
6.2.5 基于Attention-bi-LSTM的匹配結(jié)果提取方法 / 182
6.2.6 基于連續(xù)語言模型（ESIM）技術(shù)的匹配結(jié)果提取模型構(gòu)建 / 183
6.3 可裝配特征的結(jié)構(gòu)化描述與匹配推理 / 187
6.3.1 特征裝配集基本定義 / 188
6.3.2 特征裝配集模型 / 190
6.3.3 特征裝配集的本體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) / 191
6.3.4 特征裝配集裝配規(guī)則的本體構(gòu)建 / 197
6.3.5 基于特征語義過濾的裝配知識(shí)推送 / 201
6.3.6 基于用戶知識(shí)行為模型的裝配知識(shí)二次過濾 / 203
參考文獻(xiàn) / 205
第7章 分布式科技資源的評價(jià)優(yōu)化技術(shù)
7.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下多群落雙向驅(qū)動(dòng)協(xié)作搜索算法 / 206
7.1.1 多群落協(xié)作網(wǎng)演化模型 / 207
7.1.2 群落內(nèi)與群落間的雙向驅(qū)動(dòng)進(jìn)化 / 211
7.1.3 多群落協(xié)作的異步并行搜索算法 / 213
7.2 分布式科技資源服務(wù)構(gòu)件的組合優(yōu)化方法 / 215
7.2.1 面向?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)需求的分布式科技資源服務(wù)組合框架 / 215
7.2.2 分布式科技資源服務(wù)組合優(yōu)化評價(jià)指標(biāo)體系 / 217
7.2.3 分布式科技資源服務(wù)的混合組合優(yōu)選數(shù)學(xué)模型 / 219
7.2.4 基于多群落協(xié)作搜索的分布式科技資源服務(wù)組合優(yōu)化算法 / 222
7.3 科技資源云服務(wù)能力評價(jià) / 224
7.3.1 科技資源云構(gòu)成及特點(diǎn) / 224
7.3.2 科技資源云能力概念與內(nèi)涵 / 225
7.3.3 科技資源云能力綜合評估體系 / 226
7.3.4 資源云能力服務(wù)效能綜合評估指標(biāo)體系 / 227
7.3.5 科技資源云能力量化評估方法 / 228
7.3.6 基于云推理的科技資源云能力綜合評估方法 / 232
7.4 分布式科技資源的多服務(wù)任務(wù)優(yōu)化調(diào)度 / 234
7.4.1 分布式科技資源服務(wù)調(diào)度問題分析 / 234
7.4.2 分布式科技服務(wù)優(yōu)化調(diào)度模型 / 235
7.4.3 基于多群落協(xié)作搜索的分布式科技服務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法 / 239
參考文獻(xiàn) / 242
第8章 分布式科技資源按需服務(wù)構(gòu)件開發(fā)
8.1 面向裝備制造企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程的科技服務(wù)構(gòu)件開發(fā) / 243
8.1.1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)資源按需服務(wù)的需求 / 243
8.1.2 服務(wù)構(gòu)件功能實(shí)現(xiàn) / 244
8.2 面向裝備制造企業(yè)產(chǎn)品加工過程的科技服務(wù)構(gòu)件開發(fā) / 250
8.2.1 產(chǎn)品加工過程科技資源按需服務(wù)的難點(diǎn) / 250
8.2.2 復(fù)雜產(chǎn)品加工過程科技資源服務(wù)體系架構(gòu) / 252
8.2.3 加工過程靜態(tài)知識(shí)資源分布式索引構(gòu)件 / 255
8.2.4 加工過程中知識(shí)資源與業(yè)務(wù)流程的融合構(gòu)件 / 258
8.2.5 加工過程的知識(shí)資源匹配推送構(gòu)件 / 259
8.2.6 加工過程的知識(shí)資源組合優(yōu)化構(gòu)件 / 265
8.3 面向裝備制造企業(yè)產(chǎn)品維修過程的科技服務(wù)構(gòu)件開發(fā) / 267
8.3.1 汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷知識(shí)提取與推送難點(diǎn) / 267
8.3.2 構(gòu)件開發(fā)實(shí)現(xiàn)架構(gòu) / 268
8.3.3 汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷知識(shí)提取與推送構(gòu)件 / 271