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基于文本分析与深度学习的机器人融合技术领域识别研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第8-14页
    1.1 课题来源第8页
    1.2 课题背景和意义第8-9页
    1.3 国内外研究概况第9-12页
    1.4 本文主要研究内容第12-13页
    1.5 论文的组织结构第13-14页
2 基于文本分析与深度学习的机器人领域划分方案研究第14-24页
    2.1 机器人领域专利数据检索及预处理第14-16页
    2.2 基于文本分析与深度学习的机器人领域划分方案设计第16-20页
    2.3 LDA-DNN机器人领域划分框架第20-21页
    2.4 机器人领域划分评价方法第21页
    2.5 本章小结第21-24页
3 基于数据增强与深度学习的机器人专利质量分类方案研究第24-32页
    3.1 机器人领域专利质量分类方案设计第25-28页
    3.2 GAN-DNN专利质量分类框架第28-29页
    3.3 机器人领域专利质量分类评价方法第29-30页
    3.4 本章小结第30-32页
4 机器人融合新兴技术领域识别方案研究第32-40页
    4.1 技术融合过程理论模型第33-34页
    4.2 机器人融合新兴技术领域识别方案设计第34-36页
    4.3 机器人融合新兴技术领域识别框架第36页
    4.4 引用网络分析软件CITATIONNETWORKDATAANALYZER研发第36-38页
    4.5 本章小结第38-40页
5 机器人融合新兴技术领域识别实验分析第40-52页
    5.1 基于文本分析与深度学习的机器人领域划分实验分析第40-45页
    5.2 基于数据增强与深度学习的机器人专利质量分类实验分析..第45-49页
    5.3 机器人融合新兴技术领域识别实验分析第49-51页
    5.4 本章小结第51-52页
6 全文总结与展望第52-54页
    6.1 全文总结第52-53页
    6.2 研究展望第53-54页
致谢第54-56页
参考文献第56-61页
附录A 机器人专利检索式第61-65页
附录B 硕士研究生阶段所发表文章第65页

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