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基于知识发现的战略性新兴产业识别与布局研究的综述报告
随着经济发展的不断加速和科技革新的不断推进，新兴产业在全球范围内不断涌现。新兴产业以其高速发展和高增长性质，成为经济发展的重要驱动力。但是，如何识别和布局新兴产业，成为了国家和企业发展的关键目标。本文将从知识发现的角度出发，对战略性新兴产业识别与布局研究进行综述。
一、基于知识发现的战略性新兴产业识别方法
基于知识发现的战略性新兴产业识别方法主要分为两类：一是基于知识关联网络的方法，二是基于机器学习的方法。
1.知识关联网络
知识关联网络是指将知识点之间的关系通过网络图谱进行可视化和分析的方法。知识关联网络的具体实现方式包括有限状态自动机（FSM）、计算机网络和均衡树等。其中，FSM是知识关联网络中最常用的一种实现方式，其通过构建状态机结构，将知识点之间的关系转化成状态转移关系，从而实现知识点的关联和分类。
2.机器学习
机器学习是一种基于数据挖掘和统计学的方法，通过对大量数据进行分析和学习，以达到自动识别和分类的目的。机器学习的核心在于特征提取和模型训练，其中特征提取是将原始数据转化为有意义的特征向量，而模型训练则是通过优化算法，确定模型参数，从而实现知识分类和预测。
二、战略性新兴产业的布局研究
战略性新兴产业的布局研究主要包括竞争分析、技术创新和政策扶持等方面。
1.竞争分析
竞争分析是指对新兴产业的竞争环境和市场趋势进行深入剖析，包括市场结构、竞争格局、成本结构、产品定位等，从而为新兴产业的布局提供科学决策依据。
2.技术创新
技术创新是新兴产业布局的核心，包括新技术的研究和开发、新产品的推广和应用、技术标准的制定和实施等方面。技术创新需要广泛的产业协作和合作，注重技术创新的产学研合作模式。
3.政策扶持
政策扶持是国家和地方统筹的战略性新兴产业布局的重要手段。政策扶持方面包括财政补贴、税收优惠、人才培育等方面，旨在为新兴产业提供政策和资金保障。
三、结论和展望
基于知识发现的战略性新兴产业识别和布局研究，是实现新兴产业快速发展和提高其竞争力的重要手段。知识关联网络和机器学习是两种有效的新兴产业识别方法，但在实际应用中需要结合实际情况进行优化和改进。同时，竞争分析、技术创新和政策扶持等方面的研究是新兴产业布局不可或缺的部分。未来研究需要更加注重新技术的研究和开发、人才培育和产业协作，以及在政策扶持方面做好落地和执行。