發(fā)布時(shí)間：2020-04-08 21:42

【摘要】：數(shù)控機(jī)床技術(shù)作為裝備制造業(yè)的工作母機(jī),是衡量一個(gè)國(guó)家裝備制造業(yè)發(fā)展水平的重要標(biāo)志,正確識(shí)別數(shù)控機(jī)床技術(shù)領(lǐng)域的新興技術(shù)對(duì)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略布局具有重大意義。本文對(duì)數(shù)控機(jī)床技術(shù)領(lǐng)域新興技術(shù)識(shí)別方案進(jìn)行了研究。通過(guò)傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)分類、引用網(wǎng)絡(luò)分析幾個(gè)不同的方法進(jìn)行了探究,最終提出了兩種不同角度的識(shí)別方案,并對(duì)方案的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。本文首先從傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)出發(fā)通過(guò)專利指標(biāo)的提取與計(jì)量,基于計(jì)量結(jié)果進(jìn)行了新興技術(shù)的劃分。經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量分析本文發(fā)現(xiàn)其存在劃分標(biāo)準(zhǔn)不夠明確,樣本特征表達(dá)能力有限的問題。針對(duì)上述問題,本文提出了結(jié)合數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)方案。GAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型用于解決訓(xùn)練樣本較少的問題,使用增強(qiáng)后的訓(xùn)練集訓(xùn)練的DNN分類器取得了很好的分類效果,驗(yàn)證了模型的有效性。技術(shù)融合作為新興技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展的典型模式引發(fā)了廣泛的研究與關(guān)注,本文從技術(shù)發(fā)展路徑分析的角度,提出了基于引用網(wǎng)絡(luò)分析的融合型新興技術(shù)識(shí)別方法。通過(guò)引用網(wǎng)絡(luò)分析,研究技術(shù)的發(fā)展路徑,從而對(duì)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。并以數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域中云平臺(tái)技術(shù)為例進(jìn)行了分析,證明了方案的可行性。
【圖文】：

專利指標(biāo)分析工具

圖 3-3 GAN-DNN 模型框架3.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)上節(jié)介紹了 GAN 與 DNN 模型的結(jié)構(gòu)及原理，搭建了整個(gè)模型的框架，本節(jié)識(shí)別模型框架的基礎(chǔ)上進(jìn)行總體實(shí)驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)。該方案的流程圖如下圖所示，，主要包含以下幾個(gè)步驟。開始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取特征指標(biāo)提取構(gòu)建訓(xùn)練樣本訓(xùn)練GAN模型生成增強(qiáng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)增強(qiáng)構(gòu)建數(shù)據(jù)集
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18;TG659

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