| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1-1 课题背景和问题的提出 | 第11-12页 |
| 1-2 国内外相关研究综述 | 第12-19页 |
| 1-2-1 机械产品创新设计研究概述 | 第12-15页 |
| 1-2-2 产品技术成熟度预测技术研究综述 | 第15-16页 |
| 1-2-3 面向TRIZ的专利分析研究综述 | 第16-18页 |
| 1-2-4 专利文本挖掘研究综述 | 第18-19页 |
| 1-3 课题的研究意义和主要研究内容 | 第19-24页 |
| 1-3-1 课题的研究目的及意义 | 第19-21页 |
| 1-3-2 论文的主要研究内容和组织结构 | 第21-24页 |
| 第二章 专利文献中知识获取的技术基础 | 第24-40页 |
| 2-1 专利的性质和专利文献的研究 | 第24-26页 |
| 2-1-1 专利的性质 | 第24页 |
| 2-1-2 专利文献的概念、特点与作用 | 第24-25页 |
| 2-1-3 专利文献的检索 | 第25-26页 |
| 2-2 数据挖掘概述 | 第26-29页 |
| 2-2-1 数据挖掘的起源和定义 | 第26-27页 |
| 2-2-2 数据挖掘与知识发现 | 第27-28页 |
| 2-2-3 数据挖掘的主要功能 | 第28-29页 |
| 2-3 文本挖掘的定义和过程 | 第29-31页 |
| 2-3-1 文本挖掘的定义 | 第29-30页 |
| 2-3-2 文本挖掘的过程 | 第30-31页 |
| 2-4 文本挖掘的关键技术 | 第31-37页 |
| 2-4-1 文本预处理 | 第31-34页 |
| 2-4-2 文本挖掘的机器学习 | 第34-37页 |
| 2-5 专利分类 | 第37-39页 |
| 2-5-1 专利分类的通用标准 | 第37页 |
| 2-5-2 面向产品创新设计的专利分类标准 | 第37-39页 |
| 2-5-3 专利文本分类 | 第39页 |
| 2-6 小结 | 第39-40页 |
| 第三章 专利支持的产品技术成熟度预测和冲突解决原理 | 第40-51页 |
| 3-1 产品创新设计过程 | 第40-41页 |
| 3-2 产品技术成熟度预测技术 | 第41-45页 |
| 3-2-1 产品进化过程 | 第41-44页 |
| 3-2-2 TRIZ中的S曲线和产品技术成熟度预测 | 第44-45页 |
| 3-3 冲突解决原理 | 第45-49页 |
| 3-3-1 冲突的定义及其解决过程 | 第45-47页 |
| 3-3-2 发明原理 | 第47-49页 |
| 3-4 产品创新设计过程中的专利知识获取 | 第49-50页 |
| 3-5 小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于专利挖掘的技术成熟度预测研究 | 第51-71页 |
| 4-1 基于专利挖掘的技术成熟度预测研究的可行性 | 第51页 |
| 4-1-1 专利作为技术成熟度预测研究对象的可行性 | 第51页 |
| 4-1-2 文本挖掘作为技术成熟度预测研究技术支持的可行性 | 第51页 |
| 4-2 基于专利挖掘的技术成熟度预测模型 | 第51-59页 |
| 4-2-1 基于专利挖掘的技术成熟度预测模型的研究基础 | 第51-52页 |
| 4-2-2 基于专利挖掘的技术成熟度预测指标及其模型 | 第52-59页 |
| 4-3 基于专利挖掘的技术成熟度预测分析 | 第59-62页 |
| 4-3-1 基于专利指标曲线极值点的技术生命周期划分 | 第59-61页 |
| 4-3-2 产品技术成熟度组合判据 | 第61页 |
| 4-3-3 专利指标曲线的拟合 | 第61页 |
| 4-3-4 基于专利挖掘的产品技术成熟度预测步骤 | 第61-62页 |
| 4-4 工程实例--蝶阀的技术成熟度预测 | 第62-70页 |
| 4-4-1 蝶阀技术简介 | 第62-64页 |
| 4-4-2 数据采集 | 第64页 |
| 4-4-3 蝶阀技术成熟度预测指标数据的获取 | 第64-68页 |
| 4-4-4 生成曲线图并分析结果 | 第68-70页 |
| 4-5 小结 | 第70-71页 |
| 第五章 面向发明原理的专利分类预处理 | 第71-85页 |
| 5-1 面向发明原理的专利分类过程 | 第71-73页 |
| 5-2 专利代表成份的选择 | 第73-75页 |
| 5-2-1 专利成份选择的必要性 | 第73-74页 |
| 5-2-2 专利成份选择试验及分析 | 第74-75页 |
| 5-3 专利文本的特征抽取 | 第75-76页 |
| 5-4 专利文本的特征选择 | 第76-82页 |
| 5-4-1 特征选择的必要性 | 第76页 |
| 5-4-2 特征选择的方法 | 第76-80页 |
| 5-4-3 基于文档频、词频的特征评估函数 | 第80-81页 |
| 5-4-4 试验结果及分析 | 第81-82页 |
| 5-5 专利分类中的特征权重计算 | 第82-84页 |
| 5-5-1 传统的TF-IDF | 第82-83页 |
| 5-5-2 基于类别信息的TF-IDF | 第83-84页 |
| 5-6 小结 | 第84-85页 |
| 第六章 面向发明原理的专利分类系统实现 | 第85-105页 |
| 6-1 面向发明原理的专利分类概述 | 第85-86页 |
| 6-1-1 面向发明原理的专利分类描述 | 第85-86页 |
| 6-1-2 单标号文本分类和多标号文本分类 | 第86页 |
| 6-2 面向发明原理的专利分类的准备工作 | 第86-88页 |
| 6-2-1 发明原理的选取 | 第86-88页 |
| 6-2-2 专利样本集的收集 | 第88页 |
| 6-3 分类方法研究 | 第88-94页 |
| 6-3-1 k最近邻（k Nearest Neighbor，k NN） | 第88-90页 |
| 6-3-2 类中心向量（Center Vector，CV） | 第90-92页 |
| 6-3-3 基于类中心向量的k最近邻（CV-kNN）分类方法 | 第92页 |
| 6-3-4 朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB）分类 | 第92-94页 |
| 6-4 实验结果及评价 | 第94-98页 |
| 6-4-1 问题描述 | 第94页 |
| 6-4-2 实验结果评价方法 | 第94-96页 |
| 6-4-3 实验结果及分析 | 第96-98页 |
| 6-5 系统功能实现 | 第98-100页 |
| 6-5-1 系统开发环境要求 | 第98页 |
| 6-5-2 系统界面及使用 | 第98-100页 |
| 6-6 工程实例--造纸机的改进 | 第100-103页 |
| 6-6-1 造纸机的特点和现存问题 | 第100页 |
| 6-6-2 分析问题 | 第100页 |
| 6-6-3 利用TRIZ求解冲突 | 第100-103页 |
| 6-6-4 方案评价及选择 | 第103页 |
| 6-7 小结 | 第103-105页 |
| 第七章 结论与展望 | 第105-107页 |
| 7-1 全文工作总结 | 第105页 |
| 7-2 本文的创新点 | 第105-106页 |
| 7-3 未来工作及展望 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 附录A | 第113-115页 |
| 附录B | 第115-119页 |
| 附录C | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第121页 |
