基于云框架的科学仪器深度知识服务方法研究
发布时间：2021-05-23 12:45
随着国家加大力度推进科学仪器设备的自主创新研发，科学仪器领域的信息服务支撑工作受到更广泛的关注。目前我国现有的信息化服务平台在信息共享和提高资源利用率方面取得了显著成效，但针对科学仪器领域的适用性、服务深度以及信息数据处理能力方面仍有所欠缺。本文依托国家科技部创新方法工作专项“科学仪器设备自主创新方法体系构建和保障研究”项目，针对上述问题，开展科学仪器领域知识服务的理论及技术方法研究，构建基于该领域的知识服务体系，整合、组织相关信息资源，以求推动领域知识服务工作的研究进展，为科学仪器设备自主创新提供全面的、高效的信息服务。科学仪器知识服务主要包含三个方面的内容：一是知识体系框架的搭建，为知识服务提供数据结构模型；二是知识内容的挖掘与组织技术，为知识服务体系框架提供准确、全面的数据资源，丰富框架内容；三是高效的分布式计算框架，支撑整个知识服务系统的数据处理与挖掘。因此，本文围绕上述三个主要内容展开研究。（1）科学仪器领域知识服务体系研究知识体系框架的构建是知识服务的核心内容，直接决定所提供服务的全面性和准确性。针对当前科学仪器领域知识服务体系研究相对薄弱的现状，构建科学仪器知识服务的体系...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：137 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 知识服务的研究现状
1.3.2 云计算的研究现状
1.4 本文的主要研究内容
第2章 科学仪器领域知识服务体系研究
2.1 引言
2.2 科学仪器知识服务研究概述
2.3 科学仪器领域体系研究
2.4 科学仪器知识体系框架建设研究
2.4.1 科学仪器信息资源概述
2.4.2 科学仪器知识关联的方法
2.4.3 科学仪器知识库模型建设
2.4.4 科学仪器设备库模型建设
2.5 本章小结
第3章 仪器知识领域深度学习技术方法研究
3.1 引言
3.1.1 深度学习技术概述
3.1.2 深度学习技术的研究意义
3.1.3 深度学习的研究现状
3.2 深度学习理论及模型
3.2.1 深度置信网络 Deep Belief Nets
3.2.2 自动编码器 AutoEncoder
3.2.3 卷积神经网络 Convolutional Neuron Networks
3.3 基于深度学习的 OCR 技术研究
3.3.1 OCR 技术的研究现状
3.3.2 文字区域定位技术
3.3.3 基于深度学习技术的文字区域定位研究
3.3.4 实验结果及分析
3.4 基于深度学习的中文分词技术研究
3.4.1 中文分词研究现状
3.4.2 数据预处理
3.4.3 字表示模型的构建与训练
3.4.4 实验结果及分析
3.5 基于深度学习的统计语言模型构建研究
3.5.1 统计语言模型的研究现状
3.5.2 无监督模型词向量训练
3.5.3 有监督模型词向量训练
3.5.4 实验结果及分析
3.6 本章小结
第4章 仪器知识领域云计算技术方法研究
4.1 引言
4.1.1 云计算概述
4.1.2 云计算技术研究现状
4.2 云计算平台的搭建
4.3 内存分布式计算框架的研究
4.3.1 分布式计算框架研究现状
4.3.2 深度神经网络模型
4.3.3 分布式内存计算结构
4.3.4 深度神经网络并行结构
4.3.5 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 科学仪器知识服务网络平台的设计及应用
5.1 引言
5.2 系统架构设计
5.2.1 系统业务需求
5.2.2 系统结构设计
5.2.3 系统功能模块
5.2.4 系统部署
5.3 系统功能应用
5.3.1 仪器专题多维度展示
5.3.2 文献资源的挖掘与结构化
5.3.3 百科资源的整合
5.3.4 系统成果应用
5.4 本章小结
第6章 全文总结
6.1 主要研究成果及创新性工作
6.2 存在问题及下一步工作建议
参考文献
作者攻读博士期间的所获成果
参与科研项目
致谢
本文编号：3202545
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：137 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 知识服务的研究现状
1.3.2 云计算的研究现状
1.4 本文的主要研究内容
第2章 科学仪器领域知识服务体系研究
2.1 引言
2.2 科学仪器知识服务研究概述
2.3 科学仪器领域体系研究
2.4 科学仪器知识体系框架建设研究
2.4.1 科学仪器信息资源概述
2.4.2 科学仪器知识关联的方法
2.4.3 科学仪器知识库模型建设
2.4.4 科学仪器设备库模型建设
2.5 本章小结
第3章 仪器知识领域深度学习技术方法研究
3.1 引言
3.1.1 深度学习技术概述
3.1.2 深度学习技术的研究意义
3.1.3 深度学习的研究现状
3.2 深度学习理论及模型
3.2.1 深度置信网络 Deep Belief Nets
3.2.2 自动编码器 AutoEncoder
3.2.3 卷积神经网络 Convolutional Neuron Networks
3.3 基于深度学习的 OCR 技术研究
3.3.1 OCR 技术的研究现状
3.3.2 文字区域定位技术
3.3.3 基于深度学习技术的文字区域定位研究
3.3.4 实验结果及分析
3.4 基于深度学习的中文分词技术研究
3.4.1 中文分词研究现状
3.4.2 数据预处理
3.4.3 字表示模型的构建与训练
3.4.4 实验结果及分析
3.5 基于深度学习的统计语言模型构建研究
3.5.1 统计语言模型的研究现状
3.5.2 无监督模型词向量训练
3.5.3 有监督模型词向量训练
3.5.4 实验结果及分析
3.6 本章小结
第4章 仪器知识领域云计算技术方法研究
4.1 引言
4.1.1 云计算概述
4.1.2 云计算技术研究现状
4.2 云计算平台的搭建
4.3 内存分布式计算框架的研究
4.3.1 分布式计算框架研究现状
4.3.2 深度神经网络模型
4.3.3 分布式内存计算结构
4.3.4 深度神经网络并行结构
4.3.5 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 科学仪器知识服务网络平台的设计及应用
5.1 引言
5.2 系统架构设计
5.2.1 系统业务需求
5.2.2 系统结构设计
5.2.3 系统功能模块
5.2.4 系统部署
5.3 系统功能应用
5.3.1 仪器专题多维度展示
5.3.2 文献资源的挖掘与结构化
5.3.3 百科资源的整合
5.3.4 系统成果应用
5.4 本章小结
第6章 全文总结
6.1 主要研究成果及创新性工作
6.2 存在问题及下一步工作建议
参考文献
作者攻读博士期间的所获成果
参与科研项目
致谢
本文编号：3202545
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/3202545.html
