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融合多维特征测度与神经网络的技术前沿识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 廖姗姗;姜楠;康娅;孙巍;吴蕾;李周晶

作者机构：

关键词： 技术前沿;技术识别;主题识别;机器学习;神经网络;多维特征;作物育种

期刊名称：数字图书馆论坛

ISSN： 1673-2286

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： CSSCI（2023-2024版） ; ; 科技核心（2024版）

摘要： 技术前沿识别是推动科技创新和支撑战略决策的重要手段。针对现有方法存在时间滞后、验证依据单一等问题，提出一种融合多维特征学习与前馈神经网络建模的技术前沿主题识别方法。首先，基于潜在狄利克雷分布模型对技术文本进行滑动时间窗口下的时序主题聚类。其次，构建涵盖新颖性、增长性、市场价值、影响力、主题交叉性、开发投入度6个二级维度的指标体系，进一步归纳为技术新颖性、技术增长力和技术主题热度指数3个一级维度，并通过前馈神经网络实现主题特征学习与主题前沿性量化评估。最后，以作物育种领域为例，结合定性与定量分析开展实证检验，验证了模型在识别精度和决策支持效度上的优势。

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