從需求到模式，到體繫架構，到解決關鍵核心問題的思路、方法和實現技術，幫助用戶掌握企業智能化轉型的方法和工具，同時也為企業科技資源調配決策服務提供思路和方法。圖書編寫過程中結合了大量原理、物理框架和實現技術圖和算法程序來充分講解科技資源服務實現過程。

科技資源作為向社會提供智力服務的科技服務業的知識性載體，是推動科技進步與經濟社會發展的科技基礎條件，逐漸成為國家新型戰略資源，在新技術和新業態下，其外延不斷延伸。由於科技資源及資源分布復雜多樣，科技服務繫統眾多，科技服務繫統與實體經濟產業之間、科技服務繫統內部之間的組成與關繫均很復雜，需要在分布於全國各地各行業的巨大科技資源中進行搜索、分析、匹配、評價和優化科技資源，形成科學合理的解決方案。圍繞城市群綜合科技服務需求，針對專業科技服務資源及價值鏈協同業務流程與業務數據等綜合科技資源，本書重點研究分布式科技資源的匹配推理與按需服務技術，為城市群實體產業提供科技資源的智能化服務支持。

廖偉智，女，博士，碩導，副教授 ，電子科技大學機械與電氣工程學院，2003年畢業留校，2011/12月晉升為副教授。2教育背景1996.09-2000.07 電子科技大學機械繫 本科2000.09-2003.03 電子科技大學機械電子工程學院 碩士2004.09-2010.10 西南交通大學通信與信息工程學院 博士2013.05-2014.05 美國孟菲斯大學計算機科學繫與美國國家橡樹嶺國家聯合實驗室 博士後 3 社會任職2013.04- 至今 國家重點領域創新團隊-雲服務技術創新團隊 核心成員2015.08-至今 科技雲服務產業技術創新戰略聯盟 副秘書長、理事2017.06-至今 中國圖學學會應用圖學專委會 副主任委員、秘書長2018.05-至今 中國圖學學會團體標準化技術專家委員會 專家委員4 主持的***項目主持國家重點研發計劃、國家科技支撐計劃課題、國家高技術研究發展計劃（863計劃）等省部級及以上項目7項，主研1項。（1） 國家重點研發計劃課題（2017YFB1400301）――分布式資源巨繫統及資源協同理論2017.12-2020.12；主持。（2） 國家科技支撐計劃重點項目課題（2011BAH21B01）――產業聚集區域價值鏈協同及服務平臺支撐技術研究2010.10-2013.10；主持。（3） 國家高技術研究發展計劃（863計劃）項目子課題（2009AA043505）――基於ASP的汽車及發動機產業鏈業務協同平臺開發及應用2010.01-2011.12；主持。（4） 國家863重點項目子課題（20007AA0408010）――企業資源協同管理繫統2007.07-2010.07；主持。（5） 國家高技術研究發展計劃（863計劃）項目子課題（2009AA04Z152））――注塑機行業集群式供應鏈服務支持繫統開發與應用測試2009.10-2011.11；主持。（6） 國家科技支撐計劃子課題（M170108012009ZCJH-1）――數字化設計和經營管理信息化2006.12-2009.12；主持。（7）國家自然科學基金項目（51206019）――基於微流控技術的生物材料片上低溫保存方法研究2012.10-2015.12，主研（排名第3）.（8）四川省科技支撐計劃子課題（2015GZ0076）――面向汽車服務生命周期（SLM）的第三方制造服務雲平臺支撐技術研究2015.10-2017.12；主持。5 獲獎情況（1） 基於ASP/SaaS的制造業產業價值鏈協同平臺，國家科學技術進步獎，二等獎，2012年，排名第6；（2） 優秀科技工作者獎，中國圖學學會，2019年，排名第1；（3） 汽車零部件及注塑機產業價值鏈協同平臺研發和應用，四川省科技進步獎，一等獎，2011年，排名第6；（4） 基於ASP的產業鏈協作和區域制造資源共享平臺開發與應用，四川省科技進步獎，一等獎，2006年，排名第8；（5） 信息化與區域制造業發展戰略，四川省科技進步獎，二等獎，2003年，排名第7；（6） 制造業信息化關鍵技術攻關及應用工程，四川省科技進步獎，二等獎，2007，排名第8；（7） 基於CAPP的汽車車身裝配工藝設計繫統，四川省科技進步獎，三等獎，2007，排名第2；（8） 第七屆全國大學生機械創新設計大賽，四川省，一等獎指導教師2017年。

第1章 分布式科技資源的概念與體繫結構
1．1 分布式科技資源形成的背景 / 1
1．1．1 科技服務業的發展現狀 / 1
1．1．2 科技資源的提出 / 3
1．1．3 科技資源的特點 / 4
1．1．4 科技資源的開放共享現狀 / 6
1．1．5 分布式科技資源的形成 / 8
1．2 分布式科技資源的概念 / 9
1．2．1 分布式科技資源的概念 / 9
1．2．2 分布式科技資源的構成 / 9
1．3 分布式科技資源的體繫結構 / 11
1．3．1 分布式科技資源體繫的組織模型 / 11
1．3．2 分布式科技資源體繫的物理架構 / 12
1．3．3 分布式科技資源體繫整體解決方案 / 12
參考文獻 / 15



第2章 分布式科技資源服務實體產業的需求分析
2．1 城市群產業對科技服務的需求 / 16
2．1．1 城市群產業對科技資源集成的需求 / 16
2．1．2 城市群實體產業管控能力增強的需求 / 17
2．1．3 城市群產業間協同創新的需求 / 18
2．1．4 區域科技服務生態繫統形成的需求 / 19
2．2 分布式科技資源服務實體產業的新模式 / 20
2．2．1 分布式科技資源的服務要素 / 20
2．2．2 綜合科技服務平臺 / 21
2．2．3 分布式科技資源服務實體產業的新模式 / 23
2．3 分布式科技資源服務實體產業的難點 / 25
2．3．1 分布式多源異構科技資源的整合 / 25
2．3．2 分布式科技資源服務模式 / 25
2．3．3 分布式科技資源按需服務的關鍵技術 / 27
參考文獻 / 28
第3章 分布式科技資源服務實體產業的技術體繫
3．1 分布式科技資源服務技術體繫框架 / 30
3．1．1 分布式科技資源體繫的多層構建模式 / 30
3．1．2 分布式科技資源體繫的多鏈協同模型 / 31
3．1．3 分布式科技資源體繫構建的技術框架設計 / 32
3．2 分布式科技資源體繫的資源彙聚與融合技術 / 33
3．2．1 分布式科技資源體繫彙聚的概念模型 / 33
3．2．2 分布式科技資源彙聚的運行模型 / 35
3．2．3 基於知識圖譜的資源池統一描述 / 36
3．2．4 分布式科技資源服務鏈的構件化封裝與優化 / 36
3．3 分布式科技資源的檢索服務 / 38
3．3．1 分布式科技資源的形式化描述 / 38
3．3．2 科技資源的分布式索引 / 39
3．4 分布式科技資源匹配推理服務 / 43
3．4．1 分布式科技資源的語義推理算法 / 43
3．4．2 分布式科技資源的語義推理機 / 44
3．5 分布式科技資源服務評價與優化技術 / 48
3．5．1 分布式科技資源服務的特點 / 48
3．5．2 科技資源服務能力的評價 / 49
3．5．3 科技資源服務的組合優化 / 51
參考文獻 / 53
第4章 分布式科技資源的語義分析技術
4．1 基於細粒度注意力機制神經網絡的方面級情感分類 / 56
4．1．1 模型框架 / 58
4．1．2 詞嵌入層 / 58
4．1．3 短語嵌入層 / 58
4．1．4 BiLSTM編碼層 / 59
4．1．5 細粒度的注意力機制 / 60
4．1．6 表示聚合層 / 61
4．1．7 實驗分析 / 62
4．2 基於學習標簽相關性的多標簽文本分類 / 66
4．2．1 編碼階段 / 68
4．2．2 解碼階段 / 70
4．2．3 實驗分析 / 71
4．3 神經網絡融合的分布式資源空間文本分類 / 77
4．3．1 卷積層特征提取 / 78
4．3．2 雙向門控循環神經網絡通路 / 78
4．3．3 基於資源服務效應的Attention機制模型 / 80
4．3．4 實驗分析 / 81
4．4 基於BiLSTM-CRF序列標注的科技資源應用實體抽取方法 / 86
4．4．1 詞向量層 / 86
4．4．2 BiLSTM層 / 87
4．4．3 全連接層 / 89
4．4．4 CRF網絡 / 89
4．5 服務業務質量評價文本資源細粒度情感分析方法研究 / 90
4．5．1 文本預處理 / 91
4．5．2 兩階段細粒素抽取算法原理 / 94
4．5．3 實驗設置和分析 / 102
參考文獻 / 108
第5章 分布式科技資源的關聯分析技術
5．1 行為參數自適應動態演化的智能優化算法 / 111
5．1．1 參數優化配置的菱形思維方法 / 112
5．1．2 參數優化配置的菱形思維模型 / 112
5．1．3 參數配置的發散 / 113
5．1．4 基於模糊意見集中法的收斂方法 / 115
5．1．5 基於嵌入式菱形思維的微粒群算法流程 / 115
5．2 基於LSTM神經網絡模型的汽車配件銷售預測分析 / 117
5．2．1 LSTM神經網絡模型原理分析 / 120
5．2．2 基於LSTM的汽車配件銷售預測模型 / 123
5．2．3 基於LSTM銷售預測模型的學習優化方法 / 124
5．2．4 基於LSTM銷售預測模型的激活函數 / 127
5．2．5 基於LSTM汽車配件銷售預測模型的實驗結果及分析 / 129
5．3 基於LSTM-SVR預測模型的配件損壞量預測技術研究 / 131
5．3．1 LSTM-SVR預測模型框架 / 131
5．3．2 實驗結果及分析 / 133
5．4 基於Filter和Wrapper模式的雙階段特征抽取方法研究 / 139
5．4．1 數據清洗 / 140
5．4．2 特征抽取方法研究 / 142
5．4．3 基於Filter和Wrapper模式的雙階段特征抽取方法 / 147
5．4．4 雙階段特征抽取方法實現 / 154
5．4．5 實驗結果與分析 / 156
5．5 基於半監督譜聚類集成的售後客戶細分 / 162
參考文獻 / 163
第6章 分布式科技資源的匹配推理技術
6．1 面向詞項融合與詞項位置關繫的SimHash改進算法研究 / 165
6．1．1 基於word2vec模型的文本向量化 / 165
6．1．2 BM25答案排序算法設計 / 168
6．1．3 基於融合詞項與詞項間位置關繫的SimHash 改進算法 / 170
6．1．4 基於融合詞項的SimHash改進算法 / 173
6．1．5 基於詞項間位置關繫的SimHash算法改進 / 175
6．1．6 改進的SimHash相似度計算方法 / 178
6．2 基於連續語言模型的匹配結果提取方法 / 179
6．2．1 基於命名實體識別的案例結果提取方法研究 / 179
6．2．2 基於句法分析的案例結果提取方法研究 / 180
6．2．3 基於深度學習的案例結果提取方法研究 / 181
6．2．4 基於卷積神經網絡（CNN）的匹配結果提取方法 / 181
6．2．5 基於Attention-bi-LSTM的匹配結果提取方法 / 182
6．2．6 基於連續語言模型（ESIM）技術的匹配結果提取模型構建 / 183
6．3 可裝配特征的結構化描述與匹配推理 / 187
6．3．1 特征裝配集基本定義 / 188
6．3．2 特征裝配集模型 / 190
6．3．3 特征裝配集的本體結構設計 / 191
6．3．4 特征裝配集裝配規則的本體構建 / 197
6．3．5 基於特征語義過濾的裝配知識推送 / 201
6．3．6 基於用戶知識行為模型的裝配知識二次過濾 / 203
參考文獻 / 205
第7章 分布式科技資源的評價優化技術
7．1 大數據環境下多群落雙向驅動協作搜索算法 / 206
7．1．1 多群落協作網演化模型 / 207
7．1．2 群落內與群落間的雙向驅動進化 / 211
7．1．3 多群落協作的異步並行搜索算法 / 213
7．2 分布式科技資源服務構件的組合優化方法 / 215
7．2．1 面向實體產業需求的分布式科技資源服務組合框架 / 215
7．2．2 分布式科技資源服務組合優化評價指標體繫 / 217
7．2．3 分布式科技資源服務的混合組合優選數學模型 / 219
7．2．4 基於多群落協作搜索的分布式科技資源服務組合優化算法 / 222
7．3 科技資源雲服務能力評價 / 224
7．3．1 科技資源雲構成及特點 / 224
7．3．2 科技資源雲能力概念與內涵 / 225
7．3．3 科技資源雲能力綜合評估體繫 / 226
7．3．4 資源雲能力服務效能綜合評估指標體繫 / 227
7．3．5 科技資源雲能力量化評估方法 / 228
7．3．6 基於雲推理的科技資源雲能力綜合評估方法 / 232
7．4 分布式科技資源的多服務任務優化調度 / 234
7．4．1 分布式科技資源服務調度問題分析 / 234
7．4．2 分布式科技服務優化調度模型 / 235
7．4．3 基於多群落協作搜索的分布式科技服務動態調度算法 / 239
參考文獻 / 242
第8章 分布式科技資源按需服務構件開發
8．1 面向裝備制造企業產品設計過程的科技服務構件開發 / 243
8．1．1 產品設計資源按需服務的需求 / 243
8．1．2 服務構件功能實現 / 244
8．2 面向裝備制造企業產品加工過程的科技服務構件開發 / 250
8．2．1 產品加工過程科技資源按需服務的難點 / 250
8．2．2 復雜產品加工過程科技資源服務體繫架構 / 252
8．2．3 加工過程靜態知識資源分布式索引構件 / 255
8．2．4 加工過程中知識資源與業務流程的融合構件 / 258
8．2．5 加工過程的知識資源匹配推送構件 / 259
8．2．6 加工過程的知識資源組合優化構件 / 265
8．3 面向裝備制造企業產品維修過程的科技服務構件開發 / 267
8．3．1 汽車發動機故障診斷知識提取與推送難點 / 267
8．3．2 構件開發實現架構 / 268
8．3．3 汽車發動機故障診斷知識提取與推送構件 / 271

科技資源作為向社會提供智力服務的科技服務業的知識性載體，是推動科技進步與經濟社會發展的科技基礎條件，逐漸成為國家新型戰略資源，在新技術和新業態下，其外延不斷延伸。由於科技資源及資源分布復雜多樣，科技服務繫統眾多，科技服務繫統與實體經濟產業之間、科技服務繫統內部之間的組成與關繫均很復雜，需要在分布於全國各地各行業的巨大科技資源中進行搜索、分析、匹配、評價和優化科技資源，形成科學合理的解決方案。

圍繞城市群綜合科技服務需求，針對專業科技服務資源及價值鏈協同業務流程與業務數據等綜合科技資源，本書重點研究分布式科技資源的匹配推理與按需服務技術，為城市群實體產業提供科技資源的智能化服務支持。在長期進行相關研究工作的基礎上，本書作者結合國家重點研發計劃課題“分布式資源巨繫統及資源協同理論”（2017YFB1400301）研究中取得的成果，力圖對分布式科技資源的搜索、分析、匹配、評價和優化思路、方法、實現技術進行較為全面的論述。

全書共8章。第1章主要介紹了科技資源的概念。作為向社會提供智力服務的科技服務業的知識性載體，科技資源是推動科技進步與經濟社會發展的科技基礎條件。在分析分布式科技資源產生背景的基礎上，介紹了分布式科技資源的概念、構成、體繫結構、技術特征，以及其服務主體和模式。

第2章重點分析了城市群實體產業產品研制的特點，以及對科技資源服務模式的迫切需求，指出科技資源的按需服務可以有效支撐實體產業產品研制錯綜復雜的過程，支撐多樣的業務運營模式，有效提升產品研制整體效率。然後從科技資源高效配置、實體產業管控能力，以及產品研制整體效率提升等方面分析實體產業對科技資源的需求，討論科技服務的特點及雲模式下實體產業科技服務運行的難點。

第3章首先介紹了科技資源服務實體產業的體繫架構，包括科技資源體繫的多層構建模式、多鏈協同模型和技術框架，形成了雲模式下科技資源服務實體產業的完整技術體繫。然後分析了科技服務的相關支撐技術，包括資源的彙聚與融合技術、科技資源的按需檢索技術、科技資源的匹配推理技術，以及科技資源的組合優化技術，並分析了各技術的特點和機制。

第4章基於科技資源服務技術體繫，針對科技資源服務過程中精準檢索服務的需求和難點，研究了科技資源的方面級情感分類方法、基於學習標簽相關性的多標簽文本分類方法、科技資源應用實體抽取方法，以及分布式資源空間的語義分析方法，在科技資源服務實體產業中為實現資源的精確檢索提供了理論依據和解決方法。

第5章基於科技資源服務技術體繫，針對科技資源與產業需求的特點，重點討論了基於LSTM神經網絡模型的采用科技資源預測汽車配件銷售方法，基於LSTM-SVR模型的采用科技資源預測配件損壞量方法，以及科技資源服務中的關聯分析方法，並分析了主要關聯分析的方法的優勢與不足，基於產業需求案例給出了詳細的實現過程。

第6章基於科技資源服務技術體繫，主要討論了在科技資源服務實體產業過程中服務的匹配與推送技術。其中，針對科技資源自身的特點，給出了基於科技資源連續語言模型的匹配結果提取方法、融合科技資源詞項的擴展和融合詞項位置關繫的匹配方法，以及基於業務特征的結構化描述與匹配推理方法，並分析了各方法的優勢與不足，給出了詳細的實現過程。

第7章基於科技資源服務技術體繫，給出了科技資源服務效能的評價體繫和方法。在分析科技資源服務能力構成及特點的基礎上，建立了綜合評價體繫，並給出了基於雲推理的量化評價方法，較好地實現了科技資源雲能力的最大效能服務過程，對雲模式下科技資源服務實體產業的效能綜合評估進行了有益的探索。

第8章以裝備制造業對科技資源的服務需求為背景，分析了在實體產業產品研制過程中典型環節對科技資源服務的需求與難點，並結合本書的科技資源服務技術體繫和實現方法，給出了面向裝備制造企業產品設計、加工、維護的科技服務構件開發實現過程。

本書由陰艷超總體策劃，確定總體結構及各章內容，組稿並統稿，廖偉智最終審定。各章主要編寫人員是：第1、2章陰艷超，廖偉智；第3章廖偉智，陰艷超；第4章廖偉智，陸宏彪，馬攀，王宇，曹奕翎，馬亞恆；第5章廖偉智，嚴偉軍，葉光磊；第6章廖偉智，徐凱，張強，左東舟；第7章陰艷超，廖偉智，洪乙達，張萬達，牛紅偉；第8章陰艷超，廖偉智，陸宏彪、陳志成，張立童。

本書的出版得到了國家重點研發計劃課題“分布式資源巨繫統及資源協同理論”（2017YFB1400301）的資助，同時也得到了電子科技大學機械與電氣工程學院、昆明理工大學機電工程學院領導和老師的大力支持。電子工業出版社的劉志紅編輯為本書的出版做了大量工作。在此向各位致以誠摯的謝意。

本書凝聚了筆者的同事、朋友和研究生的心血，在本書的撰寫過程中參閱並引用了不少文獻和部分國內外在該領域近年來的研究成果，筆者在此一並致謝。

雖然筆者盡了最大的努力來完善本書的內容，但限於筆者水平有限，加之分布式科技資源服務的相關理論及關鍵技術尚處於不斷完善、探索和發展之中，書中的觀點不一定成熟，難免存在不足和錯誤之處，敬請讀者批評、指正和幫助。

作 者

2021年1月