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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于贝叶斯的两阶段深度回归模型版权保护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119848810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510023200.7，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权一种基于贝叶斯的两阶段深度回归模型版权保护方法是由柴一栋;王新梅;葛欣悦;刘依;刘龙顺;粱瑞成;钱洋;姜元春;刘业政设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯的两阶段深度回归模型版权保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯的两阶段深度回归模型版权保护方法，包括：1、构建并训练基于dropout层的水印模型，2、获取公共模型和可疑模型，3、选择关键样本，4、构建基于贝叶斯网络的似然估计模型，5、利用基于贝叶斯网络的似然估计模型计算可疑模型的侵权概率，6、计算可疑模型与水印模型输出之间的KL散度，从而判定可疑模型是否侵权。本发明在应对回归模型版权被盗时，能够在第一阶段初步排除无关模型，并在第二阶段进一步判断可疑模型是否是盗版模型，有利于快速识别盗版模型，保护其知识产权免受侵害。

本发明授权一种基于贝叶斯的两阶段深度回归模型版权保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯的两阶段深度回归模型的版权保护方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、构建并训练基于dropout层的水印模型； 步骤1.1、获取历史空气污染量数据集，其中，表示第e个时间步的空气污染量数据；E表示时间步的总数； 步骤1.2、构建包含LSTM层，线性层以及一个dropout层的LSTM模型； 利用随机生成器生成dropout层的参数并作为水印； 将输入LSTM模型中进行训练，得到训练后的水印模型； 步骤2、获取K个包含dropout层的空气污染量预测模型分别作为K个公共模型； 获取版权所有者认为侵犯水印模型版权的盗版空气污染量预测模型并作为可疑模型； 步骤3、选择水印模型在中损失最小的前M个时间步的空气污染量数据分别作为M个关键样本； 步骤4、将第i个关键样本输入可疑模型中进行处理，得到第i个关键样本的预测空气污染量； 令的二元指示变量为，且服从伯努利分布； 若，表示可疑模型为水印模型的副本； 若，表示可疑模型为第k个公共模型的副本； 步骤5、利用基于贝叶斯网络的似然估计模型，计算可疑模型的侵权概率； 步骤5.1、若，则迭代计算服从的高斯分布的最优均值和最优方差： 步骤5.2、若，则迭代计算服从的高斯分布的最优均值和最优方差； 步骤5.3、基于和以及和，计算可疑模型的侵权概率： 步骤5.4、如果小于概率阈值，则初步认为可疑模型是公共模型的副本，否则，初步认为可疑模型是水印模型的副本； 步骤6、计算可疑模型与水印模型输出之间的KL散度均值L；如果L大于散度阈值，则认为可疑模型没有侵权，否则，认为可疑模型侵权。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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