發(fā)布時間：2020-04-09 10:56

【摘要】：我國專利數(shù)據(jù)來源眾多、指標關系復雜,針對現(xiàn)有專利價值評估過程依賴人為主觀判斷,缺乏客觀、合理評估方法等問題,提出了一種基于分類回歸樹(classification and regression tree,CART)模型的屬性選擇方法,用于構建專利價值評估的指標體系.實驗結果表明相較于基于隨機森林的屬性選擇方法,該方法不僅能有效地降低指標體系的規(guī)模,并且能提高評估建模的效率,在兼顧評估模型可解釋性的基礎上更好地提高專利價值評估的準確性.進一步通過枚舉遍歷的方法,約減指標集大小,構建出規(guī)模更小的指標體系,結合專家知識和實證研究,有效地驗證了該指標體系的可解釋性和現(xiàn)實意義.

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關碩士學位論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關碩士學位論文 前1條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關碩士學位論文 前2條

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【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關會議論文 前10條

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相關重要報紙文章 前10條

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相關博士學位論文 前10條

1 馬德峰;邁向新型現(xiàn)代性的科學發(fā)展觀[D];蘇州大學;2008年

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相關碩士學位論文 前10條

1 王毛毛;造紙行業(yè)能效對標指標體系和評價方法研究[D];華南理工大學;2015年

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本文編號：2620663