农业高新技术综合评价理论与智能方法研究
发布时间：2021-04-22 10:36
农业高新技术是指以农业应用为主体,具备技术、智力和R&D资金密集的条件,能带来经济的高增长率,提升国际竞争力的具有先导性的新兴技术群。技术的智能评价是指技术评价的智能化,具体的含义是把机器学习、人工智能技术运用到技术评价的各个环节,推进评价技术、方法及手段创新,以技术支撑评价智能化水平的全面提升。在国家全面推进供给侧改革,促进经济转型,推行“乡村振兴”发展战略的大背景下,我国在农业科技领域的自主创新能力不断提升,农业高新技术不断涌现,为加快农业农村现代化建设做好了技术储备,如何从经济效益、社会效益、环境效益、风险分析等方面对农业高新技术的实用价值进行客观、科学的评价,保证和监督技术的质量,是促进科技成果转化,推动农业农村经济健康快速发展亟待解决的问题。在技术评价过程中,评价报告内容较多、专业性强,其撰写是一项复杂而繁琐的工作,利用信息化技术和自然语言处理技术,完成评价报告的线上自动生成,将大大提升技术评价的效率。本文主要探讨了农业高新技术综合评价的理论与智能方法,运用了文献调研法、指标体系法、模型分析法、实验仿真验证法、主流技术网站调研法等研究方法,对农业高新技术的综合评价理论...
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：109 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
附件
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 农业高新技术综合评价相关研究
1.2.2 自然语言生成研究进展
1.2.3 评价报告自动生成的研究现状
1.2.4 存在的问题及挑战
1.3 研究目标和研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 研究方法和技术路线
1.4.1 研究方法
1.4.2 技术路线
1.5 论文的组织结构
第二章 相关理论和技术基础
2.1 农业高新技术综合评价
2.1.1 农业高新技术的界定
2.1.2 农业高新技术分类标准
2.1.3 评价指标选取原则
2.2 智能评价模型构建理论和技术
2.2.1 层次分析法
2.2.2 BP神经网络基本理论
2.2.3 Tensor Flow深度学习框架
2.2.4 神经网络在农业高新技术综合评价中的适用性分析
2.3 文本自动摘要生成理论和相关技术
2.3.1 文本自动摘要生成概述
2.3.2 文本特征表示模型
2.3.3 抽取式自动摘要算法
2.3.4 文本摘要的评估
2.4 本章小结
第三章 农业高新技术综合评价指标体系构建
3.1 农业高新技术特点分析
3.2 农业高新技术产业化条件
3.3 农业高新技术评价需求分析
3.4 农业高新技术评价指标体系
3.4.1 评价指标内容
3.4.2 技术评分表设计
3.4.3 评价指标量化处理
3.5 本章小结
第四章 农业高新技术综合评价智能方法应用
4.1 基于BP神经网络的评价模型构建
4.1.1 基于BP神经网络的农业高新技术综合评价流程
4.1.2 训练样本的选取和预处理
4.1.3 BP神经网络模型的建立和训练
4.1.4 BP神经网络模型的评估
4.2 基于BP神经网络的评价模型实证
4.2.1 数据的采集与预处理
4.2.2 模型的训练
4.2.3 基于粒子群算法的模型优化
4.2.4 实验对比分析
4.3 本章小结
第五章 评价报告自动生成模型构建
5.1 评价报告自动生成模型构建思路
5.2 “技术文本”生成模型
5.2.1 构建W2V-TK文本自动摘要模型
5.2.2 构建BERT-MMR文本自动摘要模型
5.2.3 模型的实验与对比
5.3 “评价文本”生成模型
5.3.1 模板设计
5.3.2 专家权重模型
5.3.3 专家评分模型
5.3.4 “评价文本”生成
5.4 总报告生成
5.5 本章小结
第六章 农业高新技术智能综合评价原型系统实现
6.1 系统总体设计
6.2 系统功能设计
6.2.1 信息采集模块
6.2.2 专家推送模块
6.2.3 技术智能评价模块
6.2.4 评价报告自动生成模块
6.3 系统展示
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 论文工作总结
7.2 论文主要创新点
7.3 后续工作展望
参考文献
附录A
附录B
附录C
致谢
作者简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AHP-熵权法的发明专利价值评估——以丰田开放专利为例[J]. 李娟,李保安,方晗,余见山. 情报杂志. 2020(05)
[2]一种基于BERT的自动文本摘要模型构建方法[J]. 岳一峰,黄蔚,任祥辉. 计算机与现代化. 2020(01)
[3]基于灰色关联分析—随机森林回归的网络平台专利价值评估方法研究[J]. 王子焉,倪渊,张健. 情报理论与实践. 2019(10)
[4]大坝安全监测资料整编分析报告自动生成系统[J]. 周启,谭界雄,高全,张玉炳,阿旺次仁. 人民长江. 2019(01)
[5]面向查询的自动文本摘要技术研究综述[J]. 王凯祥. 计算机科学. 2018(S2)
[6]基于因子分析的高新技术园区发展综合评价——以中关村示范区为例[J]. 赵文辉,张贝贝,刘杰,李静文. 科技管理研究. 2018(18)
[7]农业技术评价指标选取及指标体系构建[J]. 尼雪妹,王艳,王娜娜,潘亚茹,李宁辉,罗良国. 农业展望. 2017(12)
[8]试析农业高新技术企业综合发展能力评价[J]. 兰武. 现代园艺. 2017(22)
[9]高新技术产业开发区评价指标体系研究——以河南省为例[J]. "河南省高新技术产业开发区发展评价研究"课题组,俞肖云. 调研世界. 2017(11)
[10]近70年文本自动摘要研究综述[J]. 刘家益,邹益民. 情报科学. 2017(07)
博士论文
[1]面向网络评论信息的自动摘要技术研究与应用[D]. 张世博.北京邮电大学 2019
[2]基于深度神经网络的肿瘤图像分析与处理[D]. 昌杰.中国科学技术大学 2019
[3]农业高新技术产业化风险投资研究[D]. 王荣.山东农业大学 2010
[4]农业高新技术创业投资风险管理研究[D]. 房德东.西北农林科技大学 2007
[5]农业高新技术产业化研究[D]. 刘志民.南京农业大学 2003
硕士论文
[1]基于BP神经网络方法的28GHz毫米波信道建模研究[D]. 孙湘琛.南京邮电大学 2019
[2]基于集成深度神经网络的人脸情感识别算法研究[D]. 华文韬.南京邮电大学 2019
[3]基于ARM平台和TensorFlow的手写数字识别[D]. 黄佳凯.南京邮电大学 2019
[4]基于深度全卷积神经网络的头颈部CT中放疗危及器官分割方法研究[D]. 陈子杰.中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院) 2019
[5]深度神经网络上的通信优化算法研究[D]. 张振.华中科技大学 2019
[6]基于BP神经网络的光电容积脉搏波血压监测技术研究[D]. 雷苏力.西安理工大学 2019
[7]基于深度学习的文本摘要生成技术研究[D]. 张少迪.新疆大学 2019
[8]基于深度神经网络的地铁客流预测系统研究[D]. 张琳.北京交通大学 2019
[9]基于BP神经网络的EPC项目招标风险评价研究[D]. 武平.扬州大学 2019
[10]基于深度卷积神经网络的内蒙古地区陆生野生动物自动识别[D]. 程浙安.北京林业大学 2019
本文编号：3153629
【文章来源】：中国农业科学院北京市
【文章页数】：109 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
附件
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 农业高新技术综合评价相关研究
1.2.2 自然语言生成研究进展
1.2.3 评价报告自动生成的研究现状
1.2.4 存在的问题及挑战
1.3 研究目标和研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 研究方法和技术路线
1.4.1 研究方法
1.4.2 技术路线
1.5 论文的组织结构
第二章 相关理论和技术基础
2.1 农业高新技术综合评价
2.1.1 农业高新技术的界定
2.1.2 农业高新技术分类标准
2.1.3 评价指标选取原则
2.2 智能评价模型构建理论和技术
2.2.1 层次分析法
2.2.2 BP神经网络基本理论
2.2.3 Tensor Flow深度学习框架
2.2.4 神经网络在农业高新技术综合评价中的适用性分析
2.3 文本自动摘要生成理论和相关技术
2.3.1 文本自动摘要生成概述
2.3.2 文本特征表示模型
2.3.3 抽取式自动摘要算法
2.3.4 文本摘要的评估
2.4 本章小结
第三章 农业高新技术综合评价指标体系构建
3.1 农业高新技术特点分析
3.2 农业高新技术产业化条件
3.3 农业高新技术评价需求分析
3.4 农业高新技术评价指标体系
3.4.1 评价指标内容
3.4.2 技术评分表设计
3.4.3 评价指标量化处理
3.5 本章小结
第四章 农业高新技术综合评价智能方法应用
4.1 基于BP神经网络的评价模型构建
4.1.1 基于BP神经网络的农业高新技术综合评价流程
4.1.2 训练样本的选取和预处理
4.1.3 BP神经网络模型的建立和训练
4.1.4 BP神经网络模型的评估
4.2 基于BP神经网络的评价模型实证
4.2.1 数据的采集与预处理
4.2.2 模型的训练
4.2.3 基于粒子群算法的模型优化
4.2.4 实验对比分析
4.3 本章小结
第五章 评价报告自动生成模型构建
5.1 评价报告自动生成模型构建思路
5.2 “技术文本”生成模型
5.2.1 构建W2V-TK文本自动摘要模型
5.2.2 构建BERT-MMR文本自动摘要模型
5.2.3 模型的实验与对比
5.3 “评价文本”生成模型
5.3.1 模板设计
5.3.2 专家权重模型
5.3.3 专家评分模型
5.3.4 “评价文本”生成
5.4 总报告生成
5.5 本章小结
第六章 农业高新技术智能综合评价原型系统实现
6.1 系统总体设计
6.2 系统功能设计
6.2.1 信息采集模块
6.2.2 专家推送模块
6.2.3 技术智能评价模块
6.2.4 评价报告自动生成模块
6.3 系统展示
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 论文工作总结
7.2 论文主要创新点
7.3 后续工作展望
参考文献
附录A
附录B
附录C
致谢
作者简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AHP-熵权法的发明专利价值评估——以丰田开放专利为例[J]. 李娟,李保安,方晗,余见山. 情报杂志. 2020(05)
[2]一种基于BERT的自动文本摘要模型构建方法[J]. 岳一峰,黄蔚,任祥辉. 计算机与现代化. 2020(01)
[3]基于灰色关联分析—随机森林回归的网络平台专利价值评估方法研究[J]. 王子焉,倪渊,张健. 情报理论与实践. 2019(10)
[4]大坝安全监测资料整编分析报告自动生成系统[J]. 周启,谭界雄,高全,张玉炳,阿旺次仁. 人民长江. 2019(01)
[5]面向查询的自动文本摘要技术研究综述[J]. 王凯祥. 计算机科学. 2018(S2)
[6]基于因子分析的高新技术园区发展综合评价——以中关村示范区为例[J]. 赵文辉,张贝贝,刘杰,李静文. 科技管理研究. 2018(18)
[7]农业技术评价指标选取及指标体系构建[J]. 尼雪妹,王艳,王娜娜,潘亚茹,李宁辉,罗良国. 农业展望. 2017(12)
[8]试析农业高新技术企业综合发展能力评价[J]. 兰武. 现代园艺. 2017(22)
[9]高新技术产业开发区评价指标体系研究——以河南省为例[J]. "河南省高新技术产业开发区发展评价研究"课题组,俞肖云. 调研世界. 2017(11)
[10]近70年文本自动摘要研究综述[J]. 刘家益,邹益民. 情报科学. 2017(07)
博士论文
[1]面向网络评论信息的自动摘要技术研究与应用[D]. 张世博.北京邮电大学 2019
[2]基于深度神经网络的肿瘤图像分析与处理[D]. 昌杰.中国科学技术大学 2019
[3]农业高新技术产业化风险投资研究[D]. 王荣.山东农业大学 2010
[4]农业高新技术创业投资风险管理研究[D]. 房德东.西北农林科技大学 2007
[5]农业高新技术产业化研究[D]. 刘志民.南京农业大学 2003
硕士论文
[1]基于BP神经网络方法的28GHz毫米波信道建模研究[D]. 孙湘琛.南京邮电大学 2019
[2]基于集成深度神经网络的人脸情感识别算法研究[D]. 华文韬.南京邮电大学 2019
[3]基于ARM平台和TensorFlow的手写数字识别[D]. 黄佳凯.南京邮电大学 2019
[4]基于深度全卷积神经网络的头颈部CT中放疗危及器官分割方法研究[D]. 陈子杰.中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院) 2019
[5]深度神经网络上的通信优化算法研究[D]. 张振.华中科技大学 2019
[6]基于BP神经网络的光电容积脉搏波血压监测技术研究[D]. 雷苏力.西安理工大学 2019
[7]基于深度学习的文本摘要生成技术研究[D]. 张少迪.新疆大学 2019
[8]基于深度神经网络的地铁客流预测系统研究[D]. 张琳.北京交通大学 2019
[9]基于BP神经网络的EPC项目招标风险评价研究[D]. 武平.扬州大学 2019
[10]基于深度卷积神经网络的内蒙古地区陆生野生动物自动识别[D]. 程浙安.北京林业大学 2019
本文编号：3153629
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/sannong/3153629.html
