检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李岚馨华东政法大学

学位级别：硕士

机器学习是人工智能技术的主要分支,2017年,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能产业上升为国家战略。各国政府都在此投入了大量的目光与期许,知识产权制度可以有效地促进技术的创新,如何对涉及其中的各个要素进行妥当... 详细信息

机器学习是人工智能技术的主要分支,2017年,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能产业上升为国家战略。各国政府都在此投入了大量的目光与期许,知识产权制度可以有效地促进技术的创新,如何对涉及其中的各个要素进行妥当的保护成为亟待解决的问题。机器学习由几个阶段组成。首先,软件开发人员编写算法模型的架构(一般以代码形式呈现),这相当于让模型不断优化的具体逻辑;其次,通过基于训练算法和训练数据集的训练过程,开发了一个模型;第三,将模型应用于新数据,输入新数据,通过模型产生一定的输出。以人脸识别为例子,软件开发人员先编写一套人脸识别的算法代码,训练数据是一系列的人脸图片以及带标识的判定结果(即输入与期望输出),将这些训练数据“喂”入已经设计好的算法代码,代码会自行学习产生一套模型,该模型为最终投入实际应用的部分。给该模型输入新的图像,它可以进行相关判定(如是不是人脸,是不是同一个人的人脸等等)。其中,编写算法模型架构的阶段可能涉及到软件的著作权及专利权的保护,但与机器学习算法模型相关的阶段的知识产权保护尚不明晰,也甚少被讨论,本文将目光聚焦于此,讨论机器学习算法模型的知识产权保护问题。本文第一章主要介绍了机器学习算法模型的具体概念以及后文中将要提及到的一些相关概念,为后文的具体阐述作出铺垫,并在比较了机器学习算法模型与相近概念(计算机算法、计算机程序)的区别之后,对机器学习算法模型作出了概念定义。本文的第二章对机器学习算法模型进行知识产权保护的正当性和必要性进行了探讨。首先分析需要对其进行知识产权保护的原因,其次,通过对各项现有的知识产权制度的分析可以得出,各项现有的知识产权制度以及行业惯例均没有办法较全面地保护机器学习算法模型的知识产权,因此,提出了机器学习算法模型的特殊路径保护。本文的第三章主要对机器学习算法模型的知识产权保护中的的构成要件进行了探讨,本文认为,需要由以下三个要件构成:(1)由机器学习算法通过大数据学习、训练产生;(2)远超普通算法所能实现的模型复杂度;(3)实质性投入。本文的第四章讨论了机器学习算法模型特殊权利的权利内容以及侵权判定问题,在权利内容方面,因其在形式上与计算机软件有着诸多相似之处,导致其在权利内容上也与计算机软件有着诸多的重合,故而本文仅就其特殊的权利内容进行了探讨,主要为提取与使用。在侵权认定标准方面,本文结合了其技术特征以及知识产权保护的特点,提出了接触加实质性特征相似的原则,并对实质特征以及理由进行了具体解释。

关键词：机器学习算法模型知识产权算法客体构成要件权利内容侵权判定

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基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

引用

光谱学与光谱分析 2023年第1期43卷 206-212页

作者：王雪梅玉米提·买明黄晓宇李锐刘东新疆师范大学地理科学与旅游学院新疆乌鲁木齐830054 新疆维吾尔自治区重点实验室“新疆干旱区湖泊环境与资源实验室” 新疆乌鲁木齐830054

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含... 详细信息

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示:(1)4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多(p<0.01),在可见光的400~700 nm以及近红外的1100~1700和2200~2400 nm附近具有较强的相关性;(2)通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个(p<0.01);(3)比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R 2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg^(-1),RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。

关键词：小波基函数分解尺度小波系数机器学习算法模型有害元素砷

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盆底超声组学与压力性尿失禁患者病情严重程度的关系评价研究

引用

影像研究与医学应用 2024年第14期8卷 48-50,54页

作者：秦汉科新疆伊犁哈萨克自治州新华医院新疆伊宁835000

目的:探讨与评价盆底超声组学与压力性尿失禁患者病情严重程度的关系。方法:选择2023年1月—2024年2月在新疆伊犁哈萨克自治州新华医院诊治的60例压力性尿失禁患者作为研究对象,均给予病情严重程度判定,同时给予盆底超声组学与诊断价值... 详细信息

目的:探讨与评价盆底超声组学与压力性尿失禁患者病情严重程度的关系。方法:选择2023年1月—2024年2月在新疆伊犁哈萨克自治州新华医院诊治的60例压力性尿失禁患者作为研究对象,均给予病情严重程度判定,同时给予盆底超声组学与诊断价值分析。结果:在60例患者中,病情严重程度轻度48例,中重度12例,分别占比80.00%和20.00%。受试者工作特征(ROC)曲线分析显示LR、支持向量分类(SVC)、轻量梯度提升机(LightGBM)和RF四种机器学习算法模型判断压力性尿失禁患者病情严重程度的曲线下面积分别为0.809、0.854、0.858和0.910,预测中重度压力性尿失禁的灵敏度与特异度均≥75.00%。结论:盆底超声组学可为压力性尿失禁患者提供很好的病情严重程度评估价值。

关键词：压力性尿失禁盆底超声组学机器学习算法模型诊断价值

来源：评论

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