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刘宇飞

作品数：5 被引量：66H指数：5
供职机构：华中科技大学生命科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金中国工程院咨询项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学一般工业技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇文化科学
  • 1篇理学

主题

  • 2篇技术预见
  • 1篇调整方法
  • 1篇新兴产业
  • 1篇战略性
  • 1篇战略性新兴产...
  • 1篇智能技术
  • 1篇时间序列预测
  • 1篇人工智能
  • 1篇人工智能技术
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇文摘
  • 1篇论文摘要
  • 1篇机器人
  • 1篇机器人技术
  • 1篇函数拟合
  • 1篇分析方法
  • 1篇SVM模型
  • 1篇A-SVM
  • 1篇LD

机构

  • 5篇华中科技大学
  • 4篇清华大学
  • 1篇北京邮电大学
  • 1篇中国工程院

作者

  • 5篇刘宇飞
  • 4篇周源
  • 1篇屈贤明
  • 1篇林亨
  • 1篇廖岭
  • 1篇董放

传媒

  • 3篇中国工程科学
  • 1篇统计与决策
  • 1篇情报杂志

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 2篇2017
  • 1篇2016
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
融入人工智能技术的规模定制生产服务模式发展研究被引量：7
2018年
基于市场需求的拉动与人工智能技术的推动,规模定制生产正在悄然兴起。分析人工智能技术对规模定制生产服务模式的发展趋势的影响,以及总结规模定制生产服务模式未来发展需要突破的关键技术,就成为一项重要的研究内容。本文通过家具、家电、服装和汽车行业的案例调研和专家访谈等方法,根据多种市场需求,对多源跨媒体异构数据库建设、基于大数据的设计需求特征挖掘系统、虚拟体验系统及虚拟制造、全流程信息自动采集等多项关键技术的发展趋势进行分析。从顶层设计、企业、人才、金融四个方面为进一步推广融入人工智能技术的规模定制生产服务模式提出对策建议。
刘宇飞孔德婧屈贤明
关键词：人工智能
基于多种函数拟合的自适应最优分割法被引量：5
2019年
对于有特定发展趋势和特征的数据样本,Fisher最优分割法仅考虑样本组内方差,忽视了其特定变化规律函数,分割结果有时差强人意。文章提出了一种基于多种函数拟合的自适应最优分割法,对具有发展规律的数据样本可以很好地找到其分割点,并直观给出其特征函数。该方法增加了对数据样本分割的适应性,提升了对复杂数据的分类准确性,且为函数分段拟合提供了具体方法。
周源杜俊飞王子鸿刘宇飞
关键词：自适应函数拟合
大数据分析方法在战略性新兴产业技术预见中的应用被引量：16
2016年
作为创新战略管理工具,技术预见受到越来越多的重视。学术界对技术预见方法及其应用进行了大量的相关研究,但是对不同路径的新兴产业进行技术预见,尤其针对发展中国家的追赶型产业创新进行技术预见,仍是亟待深入探讨的理论难题。另外,大多数技术预见仍然以德尔菲法专家分析法为主,其制定过程主要还是依赖专家的知识经验,而缺乏客观的大数据支撑,在分析研究上往往偏向主观而缺乏信度和效度。本文将探索专利、文献等大数据应用于支撑我国新兴产业技术预见的理论和方法研究。
刘宇飞周源廖岭
关键词：技术预见新兴产业
基于LDA-SVM论文摘要多分类新兴技术预测被引量：32
2017年
[目的/意义]基于文献计量学的新兴技术预测方法能够避免现有德尔菲法的专家依赖性,但是文献所属技术领域的划分仍需依据领域知识设计复杂的检索式。[方法/过程]提出了一种基于机器学习和时间序列预测的新兴技术预测方法,LDA主题模型与SVM(支持向量机)分类模型连用的机器学习方法解决了海量论文摘要数据按照新兴技术类别的多分类,通过ARIMA(差分自回归移动平均模型)模型对时序论文未来数量的预测,分析以技术为驱动力的新兴技术发展趋势。[结果/结论]最后,以机器人技术为例,提取Web of Science(WOS)论文数据库上万条数据,对7个新兴领域发展趋势进行预测,为新兴技术预测工作提供有益的数据和方法支持。
董放刘宇飞周源
关键词：LDA模型SVM模型论文摘要时间序列预测
技术热点、前沿识别支持的2035技术清单调整方法——以机器人技术为例被引量：7
2017年
本文针对技术预见中关注度较高的技术热点、前沿识别和趋势分析问题,综合以往研究提出的成体系的和较为完善的分析方法,并以机器人技术为例,分析了机器人领域的技术热点和技术前沿以及发展趋势,为中国工程科技2035发展战略研究中技术清单的提出与技术产业布局提供了重要的数据支持。
林亨周源刘宇飞
关键词：技术预见机器人技术
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