【摘 要】
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数控机床是装备制造业的核心装备,其技术发展对智能制造的影响重大。中国的机床技术研发起步较晚,与发达国家还存在较大差距,研究数控机床领域的技术演化规律对于国家制定战略发展规划、抢占技术先机具有重要意义。传统的技术演化研究多面向科技文献数据开展技术挖掘,但这些方法依赖于引用信息或局限于关键词分析导致数据挖掘深度不足;其次,现有研究的分析视角较为单一,难以准确地概括技术发展全貌。针对现有研究存在的不足,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:“面向2035的高档数控机床技术路线图研究”(课题编号:L1824043);
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数控机床是装备制造业的核心装备,其技术发展对智能制造的影响重大。中国的机床技术研发起步较晚,与发达国家还存在较大差距,研究数控机床领域的技术演化规律对于国家制定战略发展规划、抢占技术先机具有重要意义。传统的技术演化研究多面向科技文献数据开展技术挖掘,但这些方法依赖于引用信息或局限于关键词分析导致数据挖掘深度不足;其次,现有研究的分析视角较为单一,难以准确地概括技术发展全貌。针对现有研究存在的不足,本文提出了一种基于多源文本数据向量化的改进主题建模方法(DKT,Doc2Vec-KMeans++-Top Mine),支持多源文本数据融合分析并以高质量短语表征技术主题语义。本文主要工作内容如下:首先,在传统技术演化数据源的基础上,增加市场分析维度,收集和清洗了数控机床产品数据,采用短语挖掘和命名实体识别方法挖掘了数控机床的重要产品信息;其次,提出了面向数控机床领域技术演化路径分析的多源文本信息融合主题建模框架,综合采用文档向量化、聚类算法和短语挖掘算法,完成了数控机床领域多源数据的主题挖掘;然后,从前沿研究、技术研发、市场应用三维度视角出发,对数控机床领域内多源数据进行融合主题建模时序分析,采用“主题河流图”可视化方法绘制了多维度技术演化路径,并取得了数控机床领域的技术演化分析成果。本文方法较好地解决了传统研究中数据挖掘深度不足的问题、缓解了单维数据挖掘带来的信息缺失问题。应用本文方法成功地识别出数控机床领域多维演化路径,并发现数控机床领域的三种技术演化模式,验证了本文方法的有效性。本文方法对文本类型数据有较好的扩展性,可扩展更多数据维度或用于其他领域的技术演化分析。
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