融合知识图谱和深度神经网络的产业新兴技术预测模型研究

摘要：

实现产业新兴技术精准预测,有助于产业发展超前布局,抢占技术制高点,赋能高水平科技自立自强.本研究在基于知识图谱技术,定义产业技术专利概念、关系及属性,构建产业技术专利知识图谱的基础上,围绕新兴技术的新颖性、社会影响性、根本创新性三个主要特征,以"新颖度-应用范围-发展能力"构建完整的可量化的产业新兴技术指标体系,并利用技术专利知识图谱复杂语义信息,映射图谱查询语句提取各指标特征值,依托深度神经网络算法,训练产业新兴技术预测模型,实现产业新兴技术精准预测;最后,以新能源汽车产业为例,验证模型有效性.本研究能够为各产业领域的新兴技术预测提供有价值的参考,为产业发展决策提供支持.

关键词：技术预测、知识图谱、深度学习、神经网络、新能源汽车产业

所属期刊栏目：41

分类号：F426.471;F273.1;TP182

资助基金：国家社会科学基金21BTQ075

在线出版日期：2022-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1134-1148