课题申报参考：基于多源异质数据融合的甲骨文残字修复研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

《基于多源异质数据融合的甲骨文残字修复研究》

课题设计论证

基于多源异质数据融合的甲骨文残字修复研究：课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

甲骨文作为中华文明的瑰宝，其研究对理解早期中国社会、文化、语言具有重要意义。然而，由于年代久远、保存条件有限，大量甲骨文存在残缺、模糊等问题，严重制约了其研究和利用。近年来，随着数字化技术的快速发展，甲骨文研究逐渐从传统考释向数字化、智能化方向转变。在甲骨文残字修复方面，已有学者尝试利用图像处理、机器学习等技术进行自动修复，并取得了一定成果。然而，现有研究大多局限于单一数据源（如甲骨拓片），缺乏对多源异质数据（如甲骨实物、文献记载、考古发现等）的有效融合，导致修复结果精度有限，难以满足实际需求。

2.选题意义

本研究旨在探索基于多源异质数据融合的甲骨文残字修复方法，具有重要的理论意义和现实意义：

理论意义:推动甲骨文研究从单一数据源向多源数据融合转变，构建更加完善的甲骨文信息处理理论体系，为其他古文字研究提供借鉴。

现实意义:提高甲骨文残字修复的精度和效率，为甲骨文的数字化保护、研究和利用提供技术支持，促进中华优秀传统文化的传承和发展。

3.研究价值

学术价值:本研究将推动甲骨文研究方法的创新，促进多学科交叉融合，为甲骨文研究开辟新的方向。

应用价值:本研究成果可直接应用于甲骨文数字化保护、博物馆展览、文化创意产品开发等领域，具有广阔的应用前景。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

本研究旨在构建基于多源异质数据融合的甲骨文残字修复模型，实现高精度、高效率的甲骨文残字修复，为甲骨文研究和利用提供技术支持。

2.研究内容

多源异质数据采集与预处理:收集甲骨拓片、甲骨实物三维模型、文献记载、考古发现等多源异质数据，并进行数据清洗、标注、对齐等预处理工作。

多源异质数据融合方法研究:研究基于深度学习的多源异质数据融合方法，探索不同数据源之间的互补性和关联性，构建多源数据融合模型。

甲骨文残字修复模型构建:基于融合后的多源数据，构建基于深度学习的甲骨文残字修复模型，实现甲骨文残字的自动修复。

模型评估与应用:构建评估指标体系，对模型性能进行评估，并将模型应用于实际甲骨文残字修复案例中。

3.重要观点

多源异质数据融合是提高甲骨文残字修复精度的关键。

深度学习技术能够有效挖掘多源异质数据之间的关联性，实现数据融合和特征提取。

基于多源异质数据融合的甲骨文残字修复模型能够显著提高修复精度和效率。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究将采用“数据驱动、模型构建、应用验证”的研究思路，以多源异质数据为基础，以深度学习技术为核心，构建甲骨文残字修复模型，并进行模型评估和应用验证。

2.研究方法

文献研究法:查阅国内外相关文献，了解甲骨文残字修复、多源数据融合、深度学习等领域的研究现状和发展趋势。

数据挖掘法:利用数据挖掘技术，从多源异质数据中提取有效特征，为模型构建提供数据支持。

深度学习法:利用深度学习技术，构建多源数据融合模型和甲骨文残字修复模型，实现甲骨文残字的自动修复。

案例分析法:选取典型甲骨文残字案例，对模型性能进行评估，并分析模型的应用效果。

3.创新之处

数据融合创新:首次将多源异质数据融合技术引入甲骨文残字修复领域，突破单一数据源的局限性，提高修复精度。

模型构建创新:构建基于深度学习的多源数据融合模型和甲骨文残字修复模型，实现数据融合和特征提取的自动化。

应用模式创新:探索基于多源异质数据融合的甲骨文残字修复模型在数字化保护、博物馆展览、文化创意产品开发等领域的应用模式。

四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

课题组长期从事甲骨文数字化保护、图像处理、机器学习等领域的研究，积累了丰富的研究经验和技术储备。

课题组拥有丰富的甲骨文数据资源，包括甲骨拓片、甲骨实物三维模型、文献记载等。

课题组与国内外多家高校、科研机构建立了良好的合作关系，为课题研究提供了有力支持。

2.条件保障

硬件保障:课题组拥有高性能计算服务器、图形工作站等硬件设备，为模型训练和数据处理提供保障。

软件保障:课题组拥有丰富的图像处理、机器学习、深度学习等软件工具，为模型构建和数据分析提供支持。

人才保障:课题组拥有一支由计算机科学、考古学、历史学等多学科背景组成的科研团队，具备较强的科研能力和创新精神。

3.研究步骤

第一阶段（2023.10-2024.03）:完成文献调研、数据收集与预处理、多