【摘要】：隨著技術更新換代的加快,研發(fā)難度、風險和成本的增加,各組織機構都需要思考如何將有限的資源優(yōu)先集中于最具有研發(fā)價值的領域,技術預見作為解決該問題的有效途徑,得到了越來越廣泛的重視。Brock-hoff~([1])指出專利文獻囊括了全世界每年90%~95%的最新科研成果,包含著與創(chuàng)新意圖和技術發(fā)展相關的規(guī)范化數據,并且可以自由地利用,可以成為衡量創(chuàng)新焦點和方向的有效工具。本文以專利大數據為挖掘對象,提出了一種更有效的基于專利挖掘的技術預見方法,該方法結合IPC分類體系的應用領域信息和專利文本結構及功能信息構建專利相似度度量模型,在微觀層面的專利文本結構及功能信息表示方法上,本文提出了一種基于SAO鏈的專利文本結構功能表示模式,用來完整地呈現專利文本的結構及功能信息;基于構建的專利相似度度量模型進行專利的相似度計算,基于得到的專利相似度矩陣繪制專利網絡和專利地圖,通過專利網絡分析技術發(fā)展演化路徑,并結合TRIZ理論對其未來趨勢進行分析,通過研讀專利地圖中的技術空位識別出潛在的技術機遇,最后綜合所有分析結果進行技術預見成果提煉。本文提出的基于SAO鏈的專利文本結構功能表示模式能夠完整地呈現專利文本的結構功能信息,彌補了現有的專利挖掘方法注重描述的語言而忽略了專利的完整結構和功能信息的不足,此外本文的專利相似度度量模型綜合考慮了宏觀的應用領域和微觀的文本結構功能信息,能夠得到更有效的專利相似度度量結果,確保了后續(xù)分析的有效性和可靠性。最后,將本文所提出的方法應用于工業(yè)機器人領域開展實證研究,對工業(yè)機器人領域的技術發(fā)展路徑、未來趨勢以及潛在機遇進行了分析和總結,挖掘出了控制、編程、傳感、通訊、移動、交互、形態(tài)結構及作業(yè)模式八個方向的發(fā)展路徑及未來方向,識別出了共融工業(yè)機器人系統(tǒng)、軟件專用化與通用化、智能感知與智能學習、云服務工業(yè)機器人以及硬件模塊化、可重構、微型化五個潛在的技術機遇,并結合預見結果對我國工業(yè)機器人的未來發(fā)展提出了相應的對策和建議。
【圖文】：

第三章 基于專利挖掘的技術預見基礎格式對提取結果進行人工修正，主要是對不完整的 SAO 結構進行修正，并刪除噪音項。為了后續(xù)數據操作的便利性，本文將原始的專利文本和最終提取并篩選后的 SAO數據導入到 MySQL 數據庫中，表格設計如下圖所示。其中表格 Table_Patent 保存了專利文本的原始數據，表格 Table_SAO 存儲提取的 SAO 結構，表格 Table_SAO_T，Table_SAO_S，Table_SAO_F 和 Table_SAO_E 是在表格 Table_SAO 的基礎上對 SAO 結構語義進行分類所形成的四張表格，如圖 3-4 所示。

圖 4-1 三種基本的 SAO 鏈式結構類型上三種基本的 SAO 鏈式結構為最小單元，每一個專利文本的所有 SAO 結一定的規(guī)則連接在一起，構成錯綜復雜的 SAO 網狀結構。AO 鏈識別過程利文本可以看做是多個 SAO 結構的集合體1 2{SAO ,SAO ,...,SAO }nP ，單先連接成上圖所示三類基本的鏈式結構 S/S，A/A，S/O，基本鏈式結構再接規(guī)則連接成錯綜復雜的二維網狀結構。對錯綜復雜的二維網狀結構進行會非常復雜，一個可行的解決方案是首先根據語義類型對 SAO 結構進行那些描述專利內容所包含的結構及功能信息相關的 SAO 進行鏈式結構的三章給出的 SAO 結構語義分類方法，按照主題 T，，方案 S，功能 F，效果 {T ,S,F,E}對提取的 SAO 結構進行清洗和分類，將主題 T、方案 S 和功 結構挑選出來，用來構建 SAO 鏈結構挖掘并完整地呈現專利文本的結
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F204

【參考文獻】

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本文編號：2645483