申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院;中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心

申请日：2023-06-02

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN116757314B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06F16/35;G06F16/335;G06N5/043;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.10.03#实质审查的生效;2023.09.15#公开

摘要：本发明提供一种基于大数据和人工智能融合驱动的技术预见方法和系统，基于需求任务对应的研究领域对象采集候选技术信息，建立需求任务对应的综合候选技术清单；基于预设的遴选指标体系和对应的测度方法，对综合候选技术清单进行优化，确定目标技术清单；获取目标技术清单对应的专家研判信息和技术画像，融合生成目标技术清单的技术评估信息；基于技术评估信息进行情景模拟，根据模拟结果确定技术预见结果，生成技术预见报告。实现技术发现、技术遴选、技术评估、综合研判一体化的严谨完备的技术预见流程，在定量化程度、智能化水平和科学化深度上均有提升，在技术预见领域体现了大数据和人工智能深度结合、人机高效协同的优势。

主权项：1.一种基于大数据和人工智能融合驱动的技术预见方法，其特征在于，包括：基于需求任务对应的研究领域对象采集候选技术信息，建立所述需求任务对应的综合候选技术清单；基于预设的遴选指标体系和对应的测度方法，对所述综合候选技术清单进行优化，确定目标技术清单；获取所述目标技术清单对应的专家研判信息和技术画像，融合生成所述目标技术清单的技术评估信息；其中，所述专家研判信息为专家对所述目标技术清单进行评估的信息，所述技术画像为所述目标技术清单对应的可视化的主题内容；基于所述技术评估信息进行情景模拟，根据模拟结果确定技术预见结果，生成技术预见报告；所述基于预设的遴选指标体系和对应的测度方法，对所述综合候选技术清单进行优化，确定目标技术清单，包括：在预设的方法模型库中确定层次分析模型、专家调查模型、相关矩阵模型和逼近理想解排序模型；基于所述层次分析模型对预先构建的技术遴选指标体系赋予权值，得到赋权指标体系信息；将所述综合候选技术清单输入专家调查模型进行评分，基于所述评分对所述综合候选技术清单中的候选技术进行排序和筛选，生成第一排序清单；将所述赋权指标体系信息和所述第一排序清单输入所述相关矩阵模型，生成第二排序清单；将所述赋权指标体系信息和所述第一排序清单输入所述逼近理想解排序模型，生成第三排序清单；对于所述第一排序清单、所述第二排序清单和所述第三排序清单，各自选取排序靠前预设数量的初筛候选技术；对所有初筛候选技术执行取交集处理，确定所述目标技术清单；所述基于所述技术评估信息进行情景模拟，根据模拟结果确定技术预见结果，生成技术预见报告，包括：通过预设的研讨环境访问预设的多元知识库，确定与所述技术评估信息相关的目标知识信息；通过所述研讨环境获取目标专家的专家预测信息，其中所述专家预测信息为所述目标专家基于所述目标知识信息和所述技术评估信息得到；通过所述研讨环境，调用所述方法模型库中的综合研判模型，将所述专家预测信息和所述技术评估信息输入所述综合研判模型，生成技术预见结果；将所述技术预见结果和所述技术评估信息合并，生成所述技术预见报告。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院;中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心 基于大数据和人工智能融合驱动的技术预见方法和系统

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