基于标准和专利数据的企业技术研发方向识别研究

[研究目的]技术多样性逐渐标准化成为企业研发的关键目标,基于标准和专利的潜在关联识别企业研发方向可以降低企业研发不确定性,实现技术集成转化。[研究方法]提出一个以标准和专利数据为依据,集成标准文本及非文本信息解决研发方向识别问题的新方法。利用文本挖掘技术识别标准和专利信息,基于关键词向量链路预测模型寻找标准和专利的映射关系,构建关键词创新性评价模型,并对空白点进行综合评价,识别与评估研发方向,最后以远程医疗产业标准和专利数据为分析对象进行实证研究。[研究结论]实证结果表明:远程医疗产业识别出9个与专利技术具有较高相似性的标准空白点,通过进一步筛选过滤,最终确定的技术研发方向为:基于计算机网络平台的电子健康记录和在线咨询技术,基于5G和健康关怀技术的远程医疗护理技术,国际知名行业报告研究内容有力支撑了该识别结果。实证研究证明了所提出方法的可行性和可靠性,综合利用标准和专利之间的链接关系,集成标准文本及非文本信息可以进一步提升研发方向识别的效益,同时可以为产业整体创新发展和相关技术布局提供参考。

GTM在冷轧带钢颤振监测与识别中的应用

研究了GTM算法在冷轧带钢颤振监测识别中的应用 ,结果表明 ,通过对轧制过程的工艺参数或振动特征的聚类训练 ,它能把正常数据和颤振数据分别映射到二维平面的不同输出区域 ,较好地将两种轧制状态聚类分开 ;输入数据映像点在平面上的轨迹变化趋势正确而直观地反映了轧制状态的变化 ,便于及时监测识别出颤振的发生 。

混响背景下GTM回波检测算法研究

为改善混响背景下传统匹配滤波算法效果不佳问题,在分析其非平稳性、有色性和非高斯性的基础上,提出了混合高斯时变自回归模型(Gaussian mixture Tvar Model,GTM),推导了模型公式及其参数求解方法,形成了GTM回波检测算法。为对混响特性及滤波效果进行定量描述进而验证算法性能,给出了一种定量衡量混响非平稳性、有色性、非高斯特性的滤波效果评价方法。通过实测混响分析表明,GTM模型能够较好地拟合实测混响的概率密度曲线和功率谱密度曲线,实现了混响背景下回波的有效检测并改善混响特性。

基于商标和专利数据的潜在研发商业化机会识别

[目的/意义]研发商业化机会(R&BD)是指通过整合市场和创新来开发技术以创造有价值技术的过程,基于商标和专利的不同映射情景识别不同的R&BD机会并制定不同的策略,不仅使商标这一重要的知识产权战略得以充分应用,而且可以为不同情景下的R&BD机会制定具有针对性的策略。[方法/过程]为了降低技术商业化的失败率,提出一个以商标和专利数据为依据,利用文本挖掘技术识别商标和专利空白,使用文本相似度算法和逆映射寻找商标和专利的对应关系,结合情景分析法分情景识别潜在R&BD机会的研究框架。以远程医疗领域商标和专利作为分析对象,预测该领域的潜在R&BD机会。[结果/结论]实证结果表明:所选技术领域共发现29个潜在的商标空白点,通过商标和专利的逆映射确定了11个商标空白点与现有专利对应,同时确定了24个具有商业化潜力的现有专利技术,通过LDA主题模型以及人工分析进行主题概括,可以发现该情景下远程医疗领域潜在的R&BD机会主要集中在4个方面;确定了7个商标空白点与3个专利空白点对应,该情景下归纳出3个潜在R&BD机会;确定了11个商标空白点与现有专利和专利空白点均无对应,该情景在现阶段无数据支撑,无法做具体研究。

新疆地区GGOS Atmosphere加权平均温度的精化

绝大多数地基GPS站观测时未进行测站上空气象观测,导致无法获得精确的大气加权平均温度(GT_m),限制了地基GPS遥感水汽的应用。基于此,本文分析了利用GGOS Atmosphere T_m格网数据获取新疆地区加权平均温度(T_m)的方法。利用无线电探空资料评估由GGOS Atmosphere加权平均温度格网数据计算得到的GT_m的精度,通过考虑季节和地理变化的精化模型对GT_m进行改正。结果表明,利用平均值插值方法得到的GT_m经过精化模型改正后,可以满足新疆地区地基GPS精密遥感水汽的要求。

复合性状的QTL定位模型构建

【目的】传统复合性状的QTL(quantitative trait locus)定位方法仅仅利用两个或几个构成性状的计算值作为表型值,未考虑复合性状的生物学内涵,从而影响定位的准确性。因此,发展适合于复合性状的QTL定位模型,对于深入解析控制复合性状的遗传结构,进而提高基因定位准确性显得越来越重要。【方法】针对全基因组重测序数据,构建了一个复合性状QTL定位模型(composite traits mapping model,CTM),利用CTM对复合性状进行分解,把分解后的组分以二元或多元正态分布形式整合到QTL作图的框架内。【结果】应用CTM分析杨树材积生长数据,可成功定位到大量与杨树材积生长相关的基因,并与传统方法进行了比较,定位出较多的显著位点,表现出较好的性能。计算机模拟试验表明,所构建的CTM模型在定位复合性状QTL中具有较高的效力,在达到一定的样本数量和遗传力条件下,CTM模型具有较强的效力,样本量和遗传力的增加都能够增加参数估计的精度。【结论】CTM模型有助于复合性状遗传结构的解析,促进林木分子标记辅助育种的开展。