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[研究目的]文章以专利文献数据为基础,构建一套科学的专利质量评价指标体系,为专利质量评价提供新的评价模型,解决专利质量分类预测问题,为我国创新主体提升专利质量提供决策参考。[研究方法]首先构建专利质量评价指标体系,然后建立基于Stacking思想的集成学习专利质量分类预测模型,该模型包含基分类器以及元分类器两层结构,最后对人脸识别产业的专利进行质量分类并与其他专利质量分类模型进行对比。[研究结论]本文构建的最优集成学习分类模型在测试集上的宏平均F1值达到了0.9942,整体上优于传统的机器学习模型。此外,研究结果表明,技术先进性、技术稳定性以及保护范围对专利质量影响较大,在高质量专利筛选过程中应加大对这3个指标的评价权重。 相似文献
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本文基于39所“双一流”高校数据,采用模糊集定性比较分析法探讨高校科技创新能力的提升路径。首先利用熵权法对数据进行预处理,从而确定各高校科技创新能力的综合得分,其次采用模糊集定性比较分析法,以各高校科技创新能力综合得分为结果变量,选取研究与发展人员、科研经费、专利申请、学术论文、专利授权、成果授奖数、成果转让收入7个条件变量,研究影响“双一流”高校高水平科技创新能力的组合路径。研究结果表明：研究与发展人员、科研经费、学术论文、专利授权、成果授奖数和成果转让收入是提升高校科技创新能力的核心前因条件,同时根据不同的条件组态归纳出提升高校科技创新能力的三种路径以及阻碍高校科技创新能力的三种路径,最后结合科技创新能力组合路径为高校科技创新发展提出合理建议。 相似文献
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