基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型以专利申请文件为研究主体_第1页
基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型以专利申请文件为研究主体_第2页
基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型以专利申请文件为研究主体_第3页
基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型以专利申请文件为研究主体_第4页
基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型以专利申请文件为研究主体_第5页
已阅读5页,还剩38页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型以专利申请文件为研究主体

01一、背景与问题三、实验与评估参考内容二、模型原理四、结论目录03050204内容摘要随着科技的飞速发展,专利申请文件的数量和复杂性也在不断增长。在这样的背景下,如何有效地识别和筛选高质量的“卡脖子”技术专利变得越来越重要。本次演示提出了一种基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型,以专利申请文件为研究主体,以期为相关领域的研究和实践提供参考和启示。一、背景与问题一、背景与问题“卡脖子”技术是指制约产业发展的关键核心技术,这些技术在产业发展中起着至关重要的作用。然而,如何在海量的专利申请文件中识别这些“卡脖子”技术专利,却是一个亟待解决的问题。传统的技术专利识别方法主要依赖于专家的人工筛选和评估,不仅效率低下,而且容易受到主观因素的影响。因此,开发一种基于数据驱动的高质量“卡脖子”技术专利识别模型具有重要的现实意义。二、模型原理二、模型原理本次演示提出的基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型,主要包括三个关键模块:数据预处理、深度学习模型训练和多分类轮询机制。1、数据预处理1、数据预处理数据预处理是模型训练的关键步骤之一,主要包括数据清洗、特征提取和数据集划分等。本模型首先对专利申请文件进行数据清洗,去除无关信息和噪声数据,然后提取文本、关键词等特征,并对数据进行集划分,为后续的模型训练提供准备。2、深度学习模型训练2、深度学习模型训练在数据预处理的基础上,本次演示采用深度学习方法对“卡脖子”技术专利进行识别。首先,我们使用卷积神经网络(CNN)对文本进行特征提取;然后,利用长短期记忆网络(LSTM)对时序关系进行建模;最后,通过全连接层(FC)进行多分类预测。在模型训练过程中,我们使用交叉验证和反向传播算法进行参数优化和模型调优,以获得最佳的模型性能。3、多分类轮询机制3、多分类轮询机制为了提高模型的分类精度和稳定性,本次演示提出了一种多分类轮询机制。该机制基于多个分类器进行分类预测,每个分类器专注于某一特定类型的“卡脖子”技术。在预测过程中,模型将根据分类器的分类结果进行投票,最终将票数最多的类别作为预测结果。此外,我们还引入了动态权重调整策略,根据分类器的分类表现进行权重的动态调整,以进一步提高模型的性能。三、实验与评估三、实验与评估为了验证本次演示所提模型的性能,我们进行了大量的实验和评估。首先,我们使用真实的专利申请数据集进行训练和测试。实验结果表明,本次演示所提模型在“卡脖子”技术专利识别方面具有较高的准确性和稳定性。其次,我们对比了多种不同算法在相同数据集上的表现,结果表明本次演示所提模型在识别“卡脖子”技术专利方面具有显著的优势。三、实验与评估最后,我们还探讨了模型在不同类型的“卡脖子”技术识别中的表现,进一步证实了本次演示所提模型的实用性。四、结论四、结论本次演示提出了一种基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型,以专利申请文件为研究主体。通过数据预处理、深度学习模型训练和多分类轮询机制三个关键模块的协同作用,本次演示所提模型在“卡脖子”技术专利识别方面具有较高的准确性和稳定性。对比实验结果表明本次演示所提模型的优越性和实用性。未来的研究将进一步完善模型的性能和应用范围,以期为相关领域的研究和实践提供更多的参考和启示。参考内容内容摘要基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型是一种新型的专利申请文件分析工具,旨在快速准确地识别高质量的“卡脖子”技术专利。内容摘要“卡脖子”技术是指对国家或企业的技术发展具有制约作用的关键核心技术,是国家和企业必须攻克的重要难题。而专利申请文件是记录和展示这些技术的核心载体,因此对专利申请文件进行分析和挖掘是解决“卡脖子”技术难题的关键。内容摘要传统的技术专利识别方法主要基于人工筛选和专家评审,这些方法不仅耗时耗力,而且容易漏掉一些重要的专利。而基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型则可以自动化地、高效准确地识别出高质量的“卡脖子”技术专利。内容摘要该模型使用了深度学习算法,可以自动学习和识别专利申请文件中的技术特征和技术内容,将它们归类到相应的技术领域中。同时,该模型还使用了多分类轮询机制,该机制可以针对不同的技术领域和专利类型,自动进行分类和识别。内容摘要此外,该模型还可以针对不同的领域和行业进行定制化分析。例如,针对高端制造业、新兴信息技术等领域进行深入研究,从而发现当前“卡脖子”技术的瓶颈所在,为国家和企业提供决策依据。内容摘要总之,基于深度学习与多分类轮询机制的高质量“卡脖子”技术专利识别模型是一种强大的、自动化的专利申请文件分析工具,可以帮助国家和企业快速准确地识别出高质量的“卡脖子”技术专利,为解决技术难题提供有力支持。参考内容二内容摘要专利技术交底书对专利申请文件撰写起着至关重要的作用。它是一种详细描述发明创造内容的文件,通常由发明人提供给专利代理人或律师,帮助他们了解该发明并撰写相应的专利申请文件。内容摘要首先,专利技术交底书可以帮助专利代理人或律师更好地理解发明人的发明创造。通过详细描述发明的技术要点、实施方式、应用领域等方面,可以使得代理人或律师更加准确地理解发明人的意图和发明实质,从而避免在撰写申请文件时出现误解或偏差。内容摘要其次,专利技术交底书可以为专利申请文件的撰写提供重要的技术细节和实施例。这些具体的技术细节和实施例可以使得申请文件更加完整、准确和具体,以便更好地保护发明创造。同时,这也有助于确保在专利审批过程中,不会因为缺乏实施例或技术细节而遭受驳回或丧失新颖性。内容摘要此外,专利技术交底书还可以为专利申请文件提供背景技术描述。在专利申请文件中,背景技术的描述是非常重要的。它可以让审查员了解该发明创造相较于现有技术的优势和进步,同时还可以为权利要求书提供更好的技术背景。这样可以帮助审查员更好地理解发明创造,从而更快地授权并得到更好的保护。内容摘要总之,专利技术交底书在专利申请过程中起着至关重要的作用。它为专利代理人或律师提供了必要的信息和指导,以便他们能够准确地理解发明创造并撰写出高质量的专利申请文件。因此,为了确保最好的专利保护,必须仔细准备专利技术交底书,以便为发明创造提供全面的保护。参考内容三内容摘要在科技创新的背景下,专利申请文件的质量对于保护发明创造和推动技术创新具有重要意义。本次演示将从提高专利质量的角度出发,探讨如何撰写专利申请文件。一、明确发明主题一、明确发明主题在撰写专利申请文件时,首先需要明确发明主题。发明主题是指专利申请中解决的技术问题的具体内容和范围。在描述发明主题时,应当简明扼要,清晰明确,避免使用笼统、模糊的表述,如“一种新型的”。同时,应将发明主题与技术领域、技术问题和技术方案相,使审查员能够准确理解发明的主旨。二、充分检索相关技术二、充分检索相关技术在确定发明主题后,需要对现有技术进行充分的检索和分析。这有助于发现与发明主题相关的现有技术,判断发明是否具有新颖性和创造性。同时,对现有技术的分析还可以为撰写专利申请文件提供参考和借鉴。三、合理构建技术方案三、合理构建技术方案技术方案是专利申请的核心内容,良好的技术方案能提高专利的质量。构建技术方案时,应当针对发明主题,结合现有技术,提出具体、可行的技术解决方案。同时,技术方案应当具有实施便捷、效果显著、可操作性强等特点,以便更好地保

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论