| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 问题提出 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第15-19页 |
| 1.3.1 研究内容和研究路线 | 第15-17页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论背景 | 第19-33页 |
| 2.1 专利侵权检索概述 | 第19-22页 |
| 2.1.1 专利检索的类型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 专利侵权检索 | 第20-22页 |
| 2.2 SOM 神经网络理论 | 第22-26页 |
| 2.2.1 SOM 神经网络模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 SOM 神经网络学习算法 | 第24-26页 |
| 2.3 专利信息的文本挖掘理论 | 第26-29页 |
| 2.3.1 专利文本挖掘概念 | 第26-27页 |
| 2.3.2 TextRank 算法 | 第27页 |
| 2.3.3 语料库理论 | 第27-28页 |
| 2.3.4 专利文本挖掘流程 | 第28-29页 |
| 2.4 系统开发环境介绍 | 第29-31页 |
| 2.4.1 Visual Studio 2010 介绍 | 第29-31页 |
| 2.4.2 Microsoft SQL Server 介绍 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 专利数据采集及文本预处理 | 第33-53页 |
| 3.1 中文专利数据来源及特征 | 第33-35页 |
| 3.1.1 中文专利数据来源 | 第33页 |
| 3.1.2 中文专利权项要求书的内容及结构特点 | 第33-35页 |
| 3.2 专利数据的文本预处理 | 第35-51页 |
| 3.2.1 专利领域语料库的构建 | 第35-37页 |
| 3.2.2 专利领域的语料预处理 | 第37-47页 |
| 3.2.3 专利领域的语料特征选择和抽取 | 第47-51页 |
| 3.3 本章小节 | 第51-53页 |
| 第4章 中文专利侵权检索模型构建 | 第53-65页 |
| 4.1 中文专利的侵权检索简介 | 第53页 |
| 4.2 中文专利侵权检索模型的总体框架 | 第53-54页 |
| 4.3 SOM 神经网络算法设计 | 第54-56页 |
| 4.3.1 基于 SOM 算法的模糊聚类 | 第54-55页 |
| 4.3.2 SOM 聚类结果的评价 | 第55-56页 |
| 4.4 专利侵权检索实验结果及分析 | 第56-63页 |
| 4.4.1 实验假设 | 第56-57页 |
| 4.4.2 数据获取与处理 | 第57-59页 |
| 4.4.3 SOM 网络设计 | 第59-60页 |
| 4.4.4 实验结果及分析 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 中文专利侵权检索原型系统实现 | 第65-83页 |
| 5.1 系统架构及数据流程图 | 第65-68页 |
| 5.2 原型系统主要功能模块展示 | 第68-75页 |
| 5.3 原型系统实现的主要算法及语法 | 第75-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91页 |