| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 专利信息及专利信息分析 | 第9-10页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术用于专利信息分析的研究现状综述 | 第10页 |
| 1.2.3 混合动力车柴油发动机相关研究现状及专利信息分析内容 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容和论文框架 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 主要研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 论文研究特色和创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 用于专利信息分析的数据挖掘技术 | 第15-28页 |
| 2.1 数据挖掘技术的基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2 数据挖掘技术的功能概述 | 第16-17页 |
| 2.3 数据挖掘技术的一般步骤 | 第17-20页 |
| 2.4 聚类分析 | 第20-25页 |
| 2.4.1 聚类分析基本概念 | 第20-21页 |
| 2.4.2 聚类分析典型算法 | 第21-25页 |
| 2.5 文本挖掘 | 第25-27页 |
| 2.5.1 文本挖掘基本概念 | 第25页 |
| 2.5.2 文本挖掘一般步骤 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 混合动力汽车柴油发动机专利信息分析 | 第28-44页 |
| 3.1 混合动力汽车 | 第28页 |
| 3.2 混合动力车用柴油发动机相关专利分析 | 第28-42页 |
| 3.2.1 柴油发动机相关专利分析 | 第29-34页 |
| 3.2.2 控制系统相关专利分析 | 第34-36页 |
| 3.2.3 重要专利权人分析 | 第36-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 专利信息的文本聚类研究 | 第44-56页 |
| 4.1 专利文本聚类主要技术理论 | 第44-48页 |
| 4.1.1 专利文本预处理 | 第45-46页 |
| 4.1.2 专利文本特征选择 | 第46-47页 |
| 4.1.3 专利文本特征表示 | 第47-48页 |
| 4.1.4 聚类分析及算法 | 第48页 |
| 4.2 专利文本聚类实证研究 | 第48-55页 |
| 4.2.1 实验数据选取及文本预处理 | 第48-49页 |
| 4.2.2 内容特征项提取 | 第49-50页 |
| 4.2.3 内容特征表示及建模 | 第50-53页 |
| 4.2.4 运用欧氏距离的层次聚类结果分析 | 第53-54页 |
| 4.2.5 运用余弦指数的层次聚类结果分析 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间已发表、录用的论文 | 第63页 |