第1章 分布式科技資源的概念與體系結(jié)構(gòu)
1．1 分布式科技資源形成的背景 / 1
1．1．1 科技服務業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀 / 1
1．1．2 科技資源的提出 / 3
1．1．3 科技資源的特點 / 4
1．1．4 科技資源的開放共享現(xiàn)狀 / 6
1．1．5 分布式科技資源的形成 / 8
1．2 分布式科技資源的概念 / 9
1．2．1 分布式科技資源的概念 / 9
1．2．2 分布式科技資源的構(gòu)成 / 9
1．3 分布式科技資源的體系結(jié)構(gòu) / 11
1．3．1 分布式科技資源體系的組織模型 / 11
1．3．2 分布式科技資源體系的物理架構(gòu) / 12
1．3．3 分布式科技資源體系整體解決方案 / 12
參考文獻 / 15

第2章 分布式科技資源服務實體產(chǎn)業(yè)的需求分析
2．1 城市群產(chǎn)業(yè)對科技服務的需求 / 16
2．1．1 城市群產(chǎn)業(yè)對科技資源集成的需求 / 16
2．1．2 城市群實體產(chǎn)業(yè)管控能力增強的需求 / 17
2．1．3 城市群產(chǎn)業(yè)間協(xié)同創(chuàng)新的需求 / 18
2．1．4 區(qū)域科技服務生態(tài)系統(tǒng)形成的需求 / 19
2．2 分布式科技資源服務實體產(chǎn)業(yè)的新模式 / 20
2．2．1 分布式科技資源的服務要素 / 20
2．2．2 綜合科技服務平臺 / 21
2．2．3 分布式科技資源服務實體產(chǎn)業(yè)的新模式 / 23
2．3 分布式科技資源服務實體產(chǎn)業(yè)的難點 / 25
2．3．1 分布式多源異構(gòu)科技資源的整合 / 25
2．3．2 分布式科技資源服務模式 / 25
2．3．3 分布式科技資源按需服務的關(guān)鍵技術(shù) / 27
參考文獻 / 28
第3章 分布式科技資源服務實體產(chǎn)業(yè)的技術(shù)體系
3．1 分布式科技資源服務技術(shù)體系框架 / 30
3．1．1 分布式科技資源體系的多層構(gòu)建模式 / 30
3．1．2 分布式科技資源體系的多鏈協(xié)同模型 / 31
3．1．3 分布式科技資源體系構(gòu)建的技術(shù)框架設(shè)計 / 32
3．2 分布式科技資源體系的資源匯聚與融合技術(shù) / 33
3．2．1 分布式科技資源體系匯聚的概念模型 / 33
3．2．2 分布式科技資源匯聚的運行模型 / 35
3．2．3 基于知識圖譜的資源池統(tǒng)一描述 / 36
3．2．4 分布式科技資源服務鏈的構(gòu)件化封裝與優(yōu)化 / 36
3．3 分布式科技資源的檢索服務 / 38
3．3．1 分布式科技資源的形式化描述 / 38
3．3．2 科技資源的分布式索引 / 39
3．4 分布式科技資源匹配推理服務 / 43
3．4．1 分布式科技資源的語義推理算法 / 43
3．4．2 分布式科技資源的語義推理機 / 44
3．5 分布式科技資源服務評價與優(yōu)化技術(shù) / 48
3．5．1 分布式科技資源服務的特點 / 48
3．5．2 科技資源服務能力的評價 / 49
3．5．3 科技資源服務的組合優(yōu)化 / 51
參考文獻 / 53
第4章 分布式科技資源的語義分析技術(shù)
4．1 基于細粒度注意力機制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方面級情感分類 / 56
4．1．1 模型框架 / 58
4．1．2 詞嵌入層 / 58
4．1．3 短語嵌入層 / 58
4．1．4 BiLSTM編碼層 / 59
4．1．5 細粒度的注意力機制 / 60
4．1．6 表示聚合層 / 61
4．1．7 實驗分析 / 62
4．2 基于學習標簽相關(guān)性的多標簽文本分類 / 66
4．2．1 編碼階段 / 68
4．2．2 解碼階段 / 70
4．2．3 實驗分析 / 71
4．3 基于多元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的分布式資源空間文本分類 / 77
4．3．1 卷積層特征提取 / 78
4．3．2 雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通路 / 78
4．3．3 基于資源服務效應的Attention機制模型 / 80
4．3．4 實驗分析 / 81
4．4 基于BiLSTM-CRF序列標注的科技資源應用實體抽取方法 / 86
4．4．1 詞向量層 / 86
4．4．2 BiLSTM層 / 87
4．4．3 全連接層 / 89
4．4．4 CRF網(wǎng)絡(luò) / 89
4．5 服務業(yè)務質(zhì)量評價文本資源細粒度情感分析方法研究 / 90
4．5．1 文本預處理 / 91
4．5．2 兩階段細粒度情感元素抽取算法原理 / 94
4．5．3 實驗設(shè)置和分析 / 102
參考文獻 / 108
第5章 分布式科技資源的關(guān)聯(lián)分析技術(shù)
5．1 行為參數(shù)自適應動態(tài)演化的智能優(yōu)化算法 / 111
5．1．1 參數(shù)優(yōu)化配置的菱形思維方法 / 112
5．1．2 參數(shù)優(yōu)化配置的菱形思維模型 / 112
5．1．3 參數(shù)配置方案物元的發(fā)散 / 113
5．1．4 基于模糊意見集中法的收斂方法 / 115
5．1．5 基于嵌入式菱形思維的微粒群算法流程 / 115
5．2 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的汽車配件銷售預測分析 / 117
5．2．1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理分析 / 120
5．2．2 基于LSTM的汽車配件銷售預測模型 / 123
5．2．3 基于LSTM銷售預測模型的學習優(yōu)化方法 / 124
5．2．4 基于LSTM銷售預測模型的激活函數(shù) / 127
5．2．5 基于LSTM汽車配件銷售預測模型的實驗結(jié)果及分析 / 129
5．3 基于LSTM-SVR預測模型的配件損壞量預測技術(shù)研究 / 131
5．3．1 LSTM-SVR預測模型框架 / 131
5．3．2 實驗結(jié)果及分析 / 133
5．4 基于Filter和Wrapper模式的雙階段特征抽取方法研究 / 139
5．4．1 數(shù)據(jù)清洗 / 140
5．4．2 特征抽取方法研究 / 142
5．4．3 基于Filter和Wrapper模式的雙階段特征抽取方法 / 147
5．4．4 雙階段特征抽取方法實現(xiàn) / 154
5．4．5 實驗結(jié)果與分析 / 156
5．5 基于半監(jiān)督譜聚類集成的售后客戶細分 / 162
參考文獻 / 163
第6章 分布式科技資源的匹配推理技術(shù)
6．1 面向詞項融合與詞項位置關(guān)系的SimHash改進算法研究 / 165
6．1．1 基于word2vec模型的文本向量化 / 165
6．1．2 BM25答案排序算法設(shè)計 / 168
6．1．3 基于融合詞項與詞項間位置關(guān)系的SimHash 改進算法 / 170
6．1．4 基于融合詞項的SimHash改進算法 / 173
6．1．5 基于詞項間位置關(guān)系的SimHash算法改進 / 175
6．1．6 改進的SimHash相似度計算方法 / 178
6．2 基于連續(xù)語言模型的匹配結(jié)果提取方法 / 179
6．2．1 基于命名實體識別的案例結(jié)果提取方法研究 / 179
6．2．2 基于句法分析的案例結(jié)果提取方法研究 / 180
6．2．3 基于深度學習的案例結(jié)果提取方法研究 / 181
6．2．4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的匹配結(jié)果提取方法 / 181
6．2．5 基于Attention-bi-LSTM的匹配結(jié)果提取方法 / 182
6．2．6 基于連續(xù)語言模型（ESIM）技術(shù)的匹配結(jié)果提取模型構(gòu)建 / 183
6．3 可裝配特征的結(jié)構(gòu)化描述與匹配推理 / 187
6．3．1 特征裝配集基本定義 / 188
6．3．2 特征裝配集模型 / 190
6．3．3 特征裝配集的本體結(jié)構(gòu)設(shè)計 / 191
6．3．4 特征裝配集裝配規(guī)則的本體構(gòu)建 / 197
6．3．5 基于特征語義過濾的裝配知識推送 / 201
6．3．6 基于用戶知識行為模型的裝配知識二次過濾 / 203
參考文獻 / 205
第7章 分布式科技資源的評價優(yōu)化技術(shù)
7．1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下多群落雙向驅(qū)動協(xié)作搜索算法 / 206
7．1．1 多群落協(xié)作網(wǎng)演化模型 / 207
7．1．2 群落內(nèi)與群落間的雙向驅(qū)動進化 / 211
7．1．3 多群落協(xié)作的異步并行搜索算法 / 213
7．2 分布式科技資源服務構(gòu)件的組合優(yōu)化方法 / 215
7．2．1 面向?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)需求的分布式科技資源服務組合框架 / 215
7．2．2 分布式科技資源服務組合優(yōu)化評價指標體系 / 217
7．2．3 分布式科技資源服務的混合組合優(yōu)選數(shù)學模型 / 219
7．2．4 基于多群落協(xié)作搜索的分布式科技資源服務組合優(yōu)化算法 / 222
7．3 科技資源云服務能力評價 / 224
7．3．1 科技資源云構(gòu)成及特點 / 224
7．3．2 科技資源云能力概念與內(nèi)涵 / 225
7．3．3 科技資源云能力綜合評估體系 / 226
7．3．4 資源云能力服務效能綜合評估指標體系 / 227
7．3．5 科技資源云能力量化評估方法 / 228
7．3．6 基于云推理的科技資源云能力綜合評估方法 / 232
7．4 分布式科技資源的多服務任務優(yōu)化調(diào)度 / 234
7．4．1 分布式科技資源服務調(diào)度問題分析 / 234
7．4．2 分布式科技服務優(yōu)化調(diào)度模型 / 235
7．4．3 基于多群落協(xié)作搜索的分布式科技服務動態(tài)調(diào)度算法 / 239
參考文獻 / 242
第8章 分布式科技資源按需服務構(gòu)件開發(fā)
8．1 面向裝備制造企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計過程的科技服務構(gòu)件開發(fā) / 243
8．1．1 產(chǎn)品設(shè)計資源按需服務的需求 / 243
8．1．2 服務構(gòu)件功能實現(xiàn) / 244
8．2 面向裝備制造企業(yè)產(chǎn)品加工過程的科技服務構(gòu)件開發(fā) / 250
8．2．1 產(chǎn)品加工過程科技資源按需服務的難點 / 250
8．2．2 復雜產(chǎn)品加工過程科技資源服務體系架構(gòu) / 252
8．2．3 加工過程靜態(tài)知識資源分布式索引構(gòu)件 / 255
8．2．4 加工過程中知識資源與業(yè)務流程的融合構(gòu)件 / 258
8．2．5 加工過程的知識資源匹配推送構(gòu)件 / 259
8．2．6 加工過程的知識資源組合優(yōu)化構(gòu)件 / 265
8．3 面向裝備制造企業(yè)產(chǎn)品維修過程的科技服務構(gòu)件開發(fā) / 267
8．3．1 汽車發(fā)動機故障診斷知識提取與推送難點 / 267
8．3．2 構(gòu)件開發(fā)實現(xiàn)架構(gòu) / 268
8．3．3 汽車發(fā)動機故障診斷知識提取與推送構(gòu)件 / 271