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申请/专利权人：广东省技术经济研究发展中心

摘要：本申请提供一种基于创新价值分析的科技成果评价方法和系统，在组合学习的基础上，加入一致的质心矢量作为每一需要训练的协同算法的分类决策边界，依据分类决策边界对各个需要训练的协同算法进行监督。由于每一需要训练的协同算法间的分类决策边界相同，那么，可将各需要训练的协同算法的矢量表征约束在同一表征场域。算法训练环节，基于将矢量表征与分类决策边界的夹角增大的方向完善算法的价值评价分类能力，增大后矢量表征的正交性强，此时，需要训练的协同算法之间的表征矢量具有更高的协同补充效果。本申请可以在避免繁琐的组合调试的情况下，直接获得一个鲁棒性较好的组合算法，节省了算法训练的时间和计算资源。

主权项：1.一种基于创新价值分析的科技成果评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标科技成果报告；依据所述目标科技成果报告，基于组合算法获取s个矢量表征，其中，所述组合算法包括u个协同算法，或，组合算法包括所述u个协同算法以及基准算法，其中，每一个所述协同算法对应一种创新价值评价维度，所述s为不小于2的自然数；通过所述s个矢量表征，生成所述目标科技成果报告的目标矢量表征；通过所述目标矢量表征对所述目标科技成果报告进行评价分类，得到科技成果报告评价分类结果；所述组合算法的训练过程包括：获取u个科技成果报告学习样例簇，其中，每一科技成果报告学习样例簇包括不少于一个科技成果报告学习样例，每一科技成果报告学习样例对应于一个先验评价信息，所述u为不小于2的自然数；通过所述每一科技成果报告学习样例簇中每一科技成果报告学习样例对应的先验评价信息，获取针对所述u个科技成果报告学习样例簇的u个质心矢量簇，其中，所述质心矢量簇与所述科技成果报告学习样例簇相互对应，包含相同先验评价信息的科技成果报告学习样例包含相同的质心矢量；依据所述u个科技成果报告学习样例簇，基于u个需要训练的协同算法获取u个矢量表征簇，其中，每一需要训练的协同算法用以调取一个矢量表征簇，所述矢量表征簇与所述科技成果报告学习样例簇相互对应，每一所述矢量表征簇对应一个创新价值评价维度；通过所述u个矢量表征簇以及所述u个质心矢量簇，对所述u个需要训练的协同算法的算法可学习参数进行修正，直至所述u个需要训练的协同算法符合训练停止要求，得到组合算法，其中，所述组合算法包括u个协同算法，所述协同算法与所述需要训练的协同算法相互对应。

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