分布式科技资源匹配推理与按需服务技术

　　科技资源作为向社会提供智力服务的科技服务业的知识性载体，是推动科技进步与经济社会发展的科技基础条件，逐渐成为国家新型战略资源，在新技术和新业态下，其外延不断延伸。由于科技资源及资源分布复杂多样，科技服务系统众多，科技服务系统与实体经济产业之间、科技服务系统内部之间的组成与关系均很复杂，需要在分布于全国各地各行业的巨大科技资源中进行搜索、分析、匹配、评价和优化科技资源，形成科学合理的解决方案。围绕城市群综合科技服务需求，针对专业科技服务资源及价值链协同业务流程与业务数据等综合科技资源，本书重点研究分布式科技资源的匹配推理与按需服务技术，为城市群实体产业提供科技资源的智能化服务支持。

　　廖伟智，女，博士，硕导，副教授 ，电子科技大学机械与电气工程学院，2003年毕业留校，2011/12月晋升为副教授。2教育背景1996.09-2000.07 电子科技大学机械系 本科2000.09-2003.03 电子科技大学机械电子工程学院 硕士2004.09-2010.10 西南交通大学通信与信息工程学院 博士2013.05-2014.05 美国孟菲斯大学计算机科学系与美国国家橡树岭国家联合实验室博士后 3 社会任职2013.04- 至今 国家重点领域创新团队-云服务技术创新团队 核心成员2015.08-至今 科技云服务产业技术创新战略联盟 副秘书长、理事2017.06-至今 中国图学学会应用图学专委会 副主任委员、秘书长2018.05-至今 中国图学学会团体标准化技术专家委员会专家委员4 主持的***项目主持国家重点研发计划、国家科技支撑计划课题、国家高技术研究发展计划（863计划）等省部级及以上项目7项，主研1项。（1）\t国家重点研发计划课题（2017YFB1400301）――分布式资源巨系统及资源协同理论2017.12-2020.12；主持。（2）\t国家科技支撑计划重点项目课题（2011BAH21B01）――产业聚集区域价值链协同及服务平台支撑技术研究2010.10-2013.10；主持。（3）\t国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题（2009AA043505）――基于ASP的汽车及发动机产业链业务协同平台开发及应用2010.01-2011.12；主持。（4）\t国家863重点项目子课题（20007AA0408010）――企业资源协同管理系统2007.07-2010.07；主持。（5）\t国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题（2009AA04Z152））――注塑机行业集群式供应链服务支持系统开发与应用测试2009.10-2011.11；主持。（6）\t国家科技支撑计划子课题（M170108012009ZCJH-1）――数字化设计和经营管理信息化2006.12-2009.12；主持。（7）国家自然科学基金项目（51206019）――基于微流控技术的生物材料片上低温保存方法研究2012.10-2015.12，主研（排名第3）.（8）四川省科技支撑计划子课题（2015GZ0076）――面向汽车服务生命周期（SLM）的第三方制造服务云平台支撑技术研究2015.10-2017.12；主持。5 获奖情况（1）\t基于ASP/SaaS的制造业产业价值链协同平台，国家科学技术进步奖，二等奖，2012年，排名第6；（2）\t优秀科技工作者奖，中国图学学会，2019年，排名第1；（3）\t汽车零部件及注塑机产业价值链协同平台研发和应用，四川省科技进步奖，一等奖，2011年，排名第6；（4）\t基于ASP的产业链协作和区域制造资源共享平台开发与应用，四川省科技进步奖，一等奖，2006年，排名第8；（5）\t信息化与区域制造业发展战略，四川省科技进步奖，二等奖，2003年，排名第7；（6）\t制造业信息化关键技术攻关及应用工程，四川省科技进步奖，二等奖，2007，排名第8；（7）\t基于CAPP的汽车车身装配工艺设计系统，四川省科技进步奖，三等奖，2007，排名第2；（8）\t第七届全国大学生机械创新设计大赛，四川省，一等奖指导教师2017年。

第1章 分布式科技资源的概念与体系结构
1．1 分布式科技资源形成的背景 / 1
1．1．1 科技服务业的发展现状 / 1
1．1．2 科技资源的提出 / 3
1．1．3 科技资源的特点 / 4
1．1．4 科技资源的开放共享现状 / 6
1．1．5 分布式科技资源的形成 / 8
1．2 分布式科技资源的概念 / 9
1．2．1 分布式科技资源的概念 / 9
1．2．2 分布式科技资源的构成 / 9
1．3 分布式科技资源的体系结构 / 11
1．3．1 分布式科技资源体系的组织模型 / 11
1．3．2 分布式科技资源体系的物理架构 / 12
1．3．3 分布式科技资源体系整体解决方案 / 12
参考文献 / 15

第2章 分布式科技资源服务实体产业的需求分析
2．1 城市群产业对科技服务的需求 / 16
2．1．1 城市群产业对科技资源集成的需求 / 16
2．1．2 城市群实体产业管控能力增强的需求 / 17
2．1．3 城市群产业间协同创新的需求 / 18
2．1．4 区域科技服务生态系统形成的需求 / 19
2．2 分布式科技资源服务实体产业的新模式 / 20
2．2．1 分布式科技资源的服务要素 / 20
2．2．2 综合科技服务平台 / 21
2．2．3 分布式科技资源服务实体产业的新模式 / 23
2．3 分布式科技资源服务实体产业的难点 / 25
2．3．1 分布式多源异构科技资源的整合 / 25
2．3．2 分布式科技资源服务模式 / 25
2．3．3 分布式科技资源按需服务的关键技术 / 27
参考文献 / 28
第3章 分布式科技资源服务实体产业的技术体系
3．1 分布式科技资源服务技术体系框架 / 30
3．1．1 分布式科技资源体系的多层构建模式 / 30
3．1．2 分布式科技资源体系的多链协同模型 / 31
3．1．3 分布式科技资源体系构建的技术框架设计 / 32
3．2 分布式科技资源体系的资源汇聚与融合技术 / 33
3．2．1 分布式科技资源体系汇聚的概念模型 / 33
3．2．2 分布式科技资源汇聚的运行模型 / 35
3．2．3 基于知识图谱的资源池统一描述 / 36
3．2．4 分布式科技资源服务链的构件化封装与优化 / 36
3．3 分布式科技资源的检索服务 / 38
3．3．1 分布式科技资源的形式化描述 / 38
3．3．2 科技资源的分布式索引 / 39
3．4 分布式科技资源匹配推理服务 / 43
3．4．1 分布式科技资源的语义推理算法 / 43
3．4．2 分布式科技资源的语义推理机 / 44
3．5 分布式科技资源服务评价与优化技术 / 48
3．5．1 分布式科技资源服务的特点 / 48
3．5．2 科技资源服务能力的评价 / 49
3．5．3 科技资源服务的组合优化 / 51
参考文献 / 53
第4章 分布式科技资源的语义分析技术
4．1 基于细粒度注意力机制神经网络的方面级情感分类 / 56
4．1．1 模型框架 / 58
4．1．2 词嵌入层 / 58
4．1．3 短语嵌入层 / 58
4．1．4 BiLSTM编码层 / 59
4．1．5 细粒度的注意力机制 / 60
4．1．6 表示聚合层 / 61
4．1．7 实验分析 / 62
4．2 基于学习标签相关性的多标签文本分类 / 66
4．2．1 编码阶段 / 68
4．2．2 解码阶段 / 70
4．2．3 实验分析 / 71
4．3 基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类 / 77
4．3．1 卷积层特征提取 / 78
4．3．2 双向门控循环神经网络通路 / 78
4．3．3 基于资源服务效应的Attention机制模型 / 80
4．3．4 实验分析 / 81
4．4 基于BiLSTM-CRF序列标注的科技资源应用实体抽取方法 / 86
4．4．1 词向量层 / 86
4．4．2 BiLSTM层 / 87
4．4．3 全连接层 / 89
4．4．4 CRF网络 / 89
4．5 服务业务质量评价文本资源细粒度情感分析方法研究 / 90
4．5．1 文本预处理 / 91
4．5．2 两阶段细粒度情感元素抽取算法原理 / 94
4．5．3 实验设置和分析 / 102
参考文献 / 108
第5章 分布式科技资源的关联分析技术
5．1 行为参数自适应动态演化的智能优化算法 / 111
5．1．1 参数优化配置的菱形思维方法 / 112
5．1．2 参数优化配置的菱形思维模型 / 112
5．1．3 参数配置方案物元的发散 / 113
5．1．4 基于模糊意见集中法的收敛方法 / 115
5．1．5 基于嵌入式菱形思维的微粒群算法流程 / 115
5．2 基于LSTM神经网络模型的汽车配件销售预测分析 / 117
5．2．1 LSTM神经网络模型原理分析 / 120
5．2．2 基于LSTM的汽车配件销售预测模型 / 123
5．2．3 基于LSTM销售预测模型的学习优化方法 / 124
5．2．4 基于LSTM销售预测模型的激活函数 / 127
5．2．5 基于LSTM汽车配件销售预测模型的实验结果及分析 / 129
5．3 基于LSTM-SVR预测模型的配件损坏量预测技术研究 / 131
5．3．1 LSTM-SVR预测模型框架 / 131
5．3．2 实验结果及分析 / 133
5．4 基于Filter和Wrapper模式的双阶段特征抽取方法研究 / 139
5．4．1 数据清洗 / 140
5．4．2 特征抽取方法研究 / 142
5．4．3 基于Filter和Wrapper模式的双阶段特征抽取方法 / 147
5．4．4 双阶段特征抽取方法实现 / 154
5．4．5 实验结果与分析 / 156
5．5 基于半监督谱聚类集成的售后客户细分 / 162
参考文献 / 163
第6章 分布式科技资源的匹配推理技术
6．1 面向词项融合与词项位置关系的SimHash改进算法研究 / 165
6．1．1 基于word2vec模型的文本向量化 / 165
6．1．2 BM25答案排序算法设计 / 168
6．1．3 基于融合词项与词项间位置关系的SimHash 改进算法 / 170
6．1．4 基于融合词项的SimHash改进算法 / 173
6．1．5 基于词项间位置关系的SimHash算法改进 / 175
6．1．6 改进的SimHash相似度计算方法 / 178
6．2 基于连续语言模型的匹配结果提取方法 / 179
6．2．1 基于命名实体识别的案例结果提取方法研究 / 179
6．2．2 基于句法分析的案例结果提取方法研究 / 180
6．2．3 基于深度学习的案例结果提取方法研究 / 181
6．2．4 基于卷积神经网络（CNN）的匹配结果提取方法 / 181
6．2．5 基于Attention-bi-LSTM的匹配结果提取方法 / 182
6．2．6 基于连续语言模型（ESIM）技术的匹配结果提取模型构建 / 183
6．3 可装配特征的结构化描述与匹配推理 / 187
6．3．1 特征装配集基本定义 / 188
6．3．2 特征装配集模型 / 190
6．3．3 特征装配集的本体结构设计 / 191
6．3．4 特征装配集装配规则的本体构建 / 197
6．3．5 基于特征语义过滤的装配知识推送 / 201
6．3．6 基于用户知识行为模型的装配知识二次过滤 / 203
参考文献 / 205
第7章 分布式科技资源的评价优化技术
7．1 大数据环境下多群落双向驱动协作搜索算法 / 206
7．1．1 多群落协作网演化模型 / 207
7．1．2 群落内与群落间的双向驱动进化 / 211
7．1．3 多群落协作的异步并行搜索算法 / 213
7．2 分布式科技资源服务构件的组合优化方法 / 215
7．2．1 面向实体产业需求的分布式科技资源服务组合框架 / 215
7．2．2 分布式科技资源服务组合优化评价指标体系 / 217
7．2．3 分布式科技资源服务的混合组合优选数学模型 / 219
7．2．4 基于多群落协作搜索的分布式科技资源服务组合优化算法 / 222
7．3 科技资源云服务能力评价 / 224
7．3．1 科技资源云构成及特点 / 224
7．3．2 科技资源云能力概念与内涵 / 225
7．3．3 科技资源云能力综合评估体系 / 226
7．3．4 资源云能力服务效能综合评估指标体系 / 227
7．3．5 科技资源云能力量化评估方法 / 228
7．3．6 基于云推理的科技资源云能力综合评估方法 / 232
7．4 分布式科技资源的多服务任务优化调度 / 234
7．4．1 分布式科技资源服务调度问题分析 / 234
7．4．2 分布式科技服务优化调度模型 / 235
7．4．3 基于多群落协作搜索的分布式科技服务动态调度算法 / 239
参考文献 / 242
第8章 分布式科技资源按需服务构件开发
8．1 面向装备制造企业产品设计过程的科技服务构件开发 / 243
8．1．1 产品设计资源按需服务的需求 / 243
8．1．2 服务构件功能实现 / 244
8．2 面向装备制造企业产品加工过程的科技服务构件开发 / 250
8．2．1 产品加工过程科技资源按需服务的难点 / 250
8．2．2 复杂产品加工过程科技资源服务体系架构 / 252
8．2．3 加工过程静态知识资源分布式索引构件 / 255
8．2．4 加工过程中知识资源与业务流程的融合构件 / 258
8．2．5 加工过程的知识资源匹配推送构件 / 259
8．2．6 加工过程的知识资源组合优化构件 / 265
8．3 面向装备制造企业产品维修过程的科技服务构件开发 / 267
8．3．1 汽车发动机故障诊断知识提取与推送难点 / 267
8．3．2 构件开发实现架构 / 268
8．3．3 汽车发动机故障诊断知识提取与推送构件 / 271