动态专利技术网络视域下技术集群识别

[研究目的]国与国之间的技术资源竞争已经从单一技术竞争转向技术集群竞争。从动态专利技术网络的角度识别技术集群,有助于企业和研发人员了解技术结构、挖掘技术机会和预测技术未来,从而在技术研发和竞争中获得优势。[研究方法]采用自注意力机制学习出专利文档特定词向量,融合属性和功能技术因子等先验信息生成专利技术向量,计算专利技术相似度后构建动态专利技术网络,采用带节点增量的Louvain算法识别技术集群。[研究结论]在以美国电商数据技术为例的实证研究中发现了数据系统、数据设备、数据安全等12个技术集群及1个技术集群融合事件,实证分析进一步验证了该方法的有效性。

全国基准产业集群识别及在区域经济分析中的应用--以北京市为例

全国基准产业集群反映一国产业技术经济联系的一般特征,可以作为模板应用于区域集群分析。本研究首次识别我国基准产业集群,为我国的区域集群实证研究提供集群模板。以识别的基准产业集群为模板,本研究分析了北京市制造业集群的发展现状,并以北京市电子及通信设备制造业集群为例分析了该集群的组成结构及空间布局。分析发现,北京市目前已形成三个规模较大,并具有区域专业化优势的制造业集群:电子及通信设备制造、汽车及装备制造和电子元器件制造业集群。北京市电子及通信设备制造业集群的优势环节是通信设备制造和其他通信、电子设备制造业,其配套产业环节电子元器件和其他电气机械及器材制造业仍相对较弱。在空间上,北京市电子及通信设备制造业集群主要分布在城市近郊地区,朝阳、海淀、大兴区是集群环节配套较为完善的区域。

产业集群识别方法综合使用及其实证分析

在对国内外产业集群测度方法回顾的基础上,采用空间基尼系数(G指数)、区位熵(LQ值)作为识别指标,并结合主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对2009年西北5省区纺织产业的集聚程度进行了测算,得出各省区的综合得分及排名。结果显示,陕西省纺织产业在该地区的专业化程度超过了全国平均水平,其它4省区尚未形成明显的产业集聚,其中新疆趋近集聚状态。最后,对西北5省区纺织产业的发展战略提出了建议。

旅游产业的集群识别及其溢出效应分析——基于山西11个地市的实证研究

基于2008~2014年的面板数据，本文分别从定性和定量分析的角度对山西11市的旅游产业集群进行了定位、测度与识别；而后并以旅游收入和旅游人次为自变量，以地方生产总值为应变量，构建二元回归模型，对旅游产业的溢出效应进行实证分析。并证明旅游收入和旅游人次会对地方经济产生正的溢出效应，并据此提出了相关的意见建议。

基于投入产出表的区域价值链集群识别研究——以上海为例

区域价值链集群分析是集群分析作为区域经济创新性和竞争优势分析工具的重要表现形式。而区域价值链集群识别是进行区域价值链集群分析的第一步。为了实现区域价值链集群依据经济系统各部门间网络互动联系来确定其核心主导产业及其前后向密切关联产业的识别目标,本文选取了以最大值法和投入产出分析法相结合的区域价值链识别方法。由此进行的识别研究表明,上海共有通信、化工、通专、金属、石油核燃料五类价值链集群,它们通过内部和彼此间的互动交织构成了密切关联的网络,并在很大程度上反映了上海经济系统的核心组成。而相应的经济技术分析表明,通专价值链集群将很有可能在上海大力发展先进制造业的产业结构升级大背景下赶超通信价值链集群而成为新一轮发展的亮点。

南通市建筑产业集群识别及其形成机理研究

采用区位商法对南通建筑产业集群进行识别,计算结果表明,南通建筑业存在明显的集群现象。运用产业集群理论对南通建筑产业集群的形成机理进行了研究,认为其内部机理主要在于产业根植性、企业家创业和专业化分工,外部机理主要在于市场需求和政府行为与制度安排,在此基础上分析总结了南通建筑产业集群形成和演化的基本过程。

集群识别视角下浙江旅游产业集群与旅游服务贸易实证研究

本文对浙江省旅游产业及旅游服务贸易的发展现状作了描述,并根据相关数据利用相关指标对浙江省旅游产业集群做了初步识别。在确定集群存在后,进一步测算出浙江省旅游产业的集群规模,进而用实证模型分析浙江省旅游产业集群对旅游服务贸易的影响,最后根据研究结果提出相关建议。

产业集群识别的探析

近年来产业集群作为提高区域竞争力和促进经济发展的重要组织形式，越来越受到广大研究者和政策制定者的青睐。任何产业集群政策的制定都离不开集群识别这个基本前提。然而时至今日．整个学术界依然没有出现一个广为接受的产业集群识别方法。甚至一些产业集群的提倡者也不得不承认．在具体实践操纵中如何正确全面地识别产业集群依然存在着许多困难。1998年产业集群理论发展的泰斗——波特经过调查发现．在美国的麻省地区400多家的医疗器械公司雇佣着超过4万多名产业工人（Porter,1998）。根据波特的研究，美国相关政府机构最后确定在该地区存在着一个医疗器械产业集群并且制定了集群发展的产业政策。由此不难看出，正确的识别产业集群将直接影响着一个国家和地区产业政策的制定。

手写汉字的集群识别

为了降低单个汉字的分辨率，论文分析了通用的汉字识别模型，并在此基础上建立了适于多字识别的集群识别模型。为了充分论证集群识别模型的观点，本文从理论证明和实验两方面获得支持根据。实验结果表明基于多字识别模型的集群识别能可靠提高对连续文字的识别效果，是手写汉字识别中很有希望的发展方向。

DBSCAN算法在城市科教文化设施集群识别中的应用研究——以贵阳市中心城区为例

通过高德地图API获取的贵阳市中心城区科教文化设施点数据,验证DBSCAN算法在识别城市科教文化设施集群识别中的应用,研究共识别有效POI2 673个,科教文化设施集群163个,集群在空间特征上表现出以贵阳市老城区为核心的中心发散型结构。集群规模共划分为4个等级,通过计算各等级结构的空间形态指标,分析贵阳市科教文化设施集聚特征规律。研究发现,科教文化设施资源配置不均衡,高等级集群分布差异明显,难以实现科教文化资源共享。研究利用DBSCAN算法识别科教文化设施集群,为深入挖掘城市地理POI信息提供理论方法,同时为定量认知城市实体空间规划、优化城市资源配置提供支撑。

基于多尺度核心集群方法的粤港澳大湾区R&D集群识别

本文引入标记加权局部Ripley's K函数,改进了多尺度核心集群方法,能更精确地识别集群核心点。在实证部分,本文首先采用Web API对2010年-2019年粤港澳大湾区(大湾区)的发明专利数据获得真实R&D点模式,基于工业GDP和企业POI构造反事实点模式。接着,利用改进的方法进行R&D集群识别,在多个空间尺度下分析集群的空间特征和演化过程。本文发现:(1)大湾区的R&D集聚度显著高于生产活动且逐年提高。(2)R&D集聚度存在行业差异,部分行业的R&D集聚度显著高于全样本。(3)集群沿东西轴线分布,广州、深圳是两个创新极点,东岸轴线上形成了“广州-东莞-深圳-香港”集群。(4)东西轴线R&D发展不平衡。东岸集群规模大、活动更集中,而西岸集群规模较小且核心点较分散。(5)集群空间分布的行业差异较小,城市间R&D产业分工不明确。

地方产业集群的识别——以盛泽丝绸纺织业集群为例

集群式的产业集聚与发展正成为我国东南沿海许多地方经济活跃的主导力量。各地方正致力于产业集群的规划研究,但是理论和实践领域至今没有完全解决产业集群的界定和识别问题。以吴江市为例,运用因子分析方法,从不同区域尺度先遴选出吴江市域的优势行业,再定性识别其中的产业集聚体,又以其优势行业之一——纺织业为典型案例,进而界定出盛泽丝绸纺织业集群。表明,基于田野调查技术,以定性研究为主、辅以定量的方法,是集群识别的可行途径。

江西农产品加工产业集群的识别与优劣势分析——基于区位商(LQ)理论的研究

走现代化农业发展道路,形成一批特色鲜明的农产品加工优势产业,是江西省"十一五"规划发展目标之一。研究和发展农产品产业集群,对优化江西农业产业结构调整、推进新农村建设、增强区域经济的综合竞争力有重要意义。

产业集群的识别问题研究

产业集群已经成为理论研究与政策应用的热点,集群的识别是集群研究中的一个重要主题.本文首先介绍了经济学和管理学中常用的产业集群定性与定量识别方法,指出了各种方法的适用层次和研究步骤,分析了现有研究方法的不足,并在结论部分指出,社会学的网络分析方法是对产业集群常用识别方法的必要补充.

军民融合装备制造业产业集群的识别研究

识别军民融合装备制造业产业集群有利于因地制宜选择区域核心产业,有效推进军民融合式发展。运用主成分分析法对湖南省装备制造业产业集群进行识别,筛选出适合军民融合式发展的装备制造业产业集群。在此基础上,分析军民融合装备制造业产业集群的空间集聚,最后对湖南省发展军民融合装备制造业产业集群提出对策建议。

产业集群“雏形期”识别研究——以广东清远高新区为例

产业集群识别是促进产业集群化发展最关键的技术问题,不仅有助于促进产业集群的健康发展,也有助于推动产业集群的量化研究。文章针对产业集群"雏形期"呈现出的产业结构无序、联系微弱、布局散乱和集群品牌缺失等特征,采用区位商法和波特案例分析法对其进行辨识。研究结果表明:广东清远高新区形成了新材料、汽车及关键零部件、新能源、生物医药、有色金属冶炼和压延加工业、光电等六大产业集群。这一结论与实地调研分析一致,也与其邻近珠三角汽车制造业基地、向汽车制造业零配件产业基地方向发展相吻合。

华东地区冷链物流集群“雏形期”识别研究

冷链物流是物流领域重要的分支行业,所以同样需要形成集群效应带来低成本、高效率等方面的综合竞争优势。在对我国冷链物流发展现状和集群研究对其重要性概述的基础上,从相关研究文献综述入手,梳理物流集群识别方法,提出用于冷链物流集群"雏形期"辨识的"双因子标准"方法和研究方案,并对华东地区冷链物流集群进行了识别,得出5条结论。最后,分析了此次研究中的不足,给出进一步的研究方向。

一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法

针对无人集群对抗问题中原始态势信息繁杂,难以准确识别集群阵型和集群运动趋势等态势要素的特点,为提高无人集群态势要素识别能力,设计了一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法。基于Transformer模型的思想构建了可应用于无人集群对抗态势要素识别问题的Transformer-Decoder注意力层模型,实现良好的集群态势要素识别能力,设计层间注意力结构以改进提升了Transformer-Decoder的特征表达能力,进一步提高识别准确率。首先将集群态势序列信息输入到LSTM循环神经网络,编码成时序特征信息;然后使用Transformer-Decoder注意力模块和层间注意力模块提取集群的综合高阶态势信息,最后多维度分类网络和softmax层实现对多类态势要素的分类。实验结果表明:利用Transformer和层间注意力的无人集群对抗态势要素识别方法在态势要素分类问题上表现出良好的性能,能够同时对多类态势要素进行准确分类;相对于基线方法,利用Transformer和层间注意力的集群态势识别方法在集群阵型和运动趋势识别问题上具有更高的准确率。尤其在体现集群内部相对趋势的态势要素的分类问题上,该方法明显表现出更好的性能。

基于通信域和雷达域融合特征的无人机集群类型识别算法

目前已有无人机类型识别算法仅通过通信域或雷达域的信号特征实现单个无人机类型的识别,存在识别准确率低等问题。提出了一种基于通信信号和雷达信号融合特征的无人机集群类型识别算法。首先,提取集群通信信号的高阶累积量和瞬时特征统计量,并融合雷达航迹特征构建无人机集群特征矩阵。其次,提出一种改进的特征选择算法—二次筛选的近邻成分分析,对融合特征矩阵进行降维。最后,利用稀疏自编码器网络进行集群类型的识别。仿真结果表明,该算法显著降低了集群特征矩阵的维度(仅为原始矩阵维度的27%),同时在信噪比为0 dB时,对5种集群类型识别的正确率可达88%。

建筑产业集群及其模式的探讨

在产业集群理论基础上,分析了建筑产业集群现象,提出采用区位商识别建筑产业集群的方法。根据形成原因的不同,将建筑产业集群划分为市场自发型和政府主导型两种模式,并对这两种模式进行比较分析,提出促进集群发展的对策建议。