近幾年來,數(shù)字版權(quán)產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展,成為我國經(jīng)濟增長的一個重要的支撐點,在網(wǎng)絡(luò)上看電影、看電視劇、看小說和聽音樂已經(jīng)融入大部分國人的生活。然而與整個數(shù)字版權(quán)產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展不匹配的是對電影、電視劇、小說、音樂等數(shù)字版權(quán)價值評估方法很少,這也嚴重阻礙了數(shù)字版權(quán)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。本文所研究的數(shù)字版權(quán)價值評估方法具有一定的普適性,于傳統(tǒng)的版權(quán)價值評估方法只是對電視劇、電影、動漫等具體作品的價值評估相比并不相同。傳統(tǒng)的版權(quán)價值評估方法的目的大多為了版權(quán)交易或版權(quán)的質(zhì)押融資,評估的目標十分明確,一般只針對某一部電視劇、電影或動漫等具體作品進行評估;但并不適用于數(shù)字版權(quán)價值評估。本文則是針對當前日益增長的數(shù)字版權(quán)交易,提出一個合理的評估模型,為數(shù)字版權(quán)交易提供一個良好的環(huán)境。與價值易于評估的有形資產(chǎn)相比,數(shù)字版權(quán)資產(chǎn)內(nèi)容載體形式多樣,價值不確定性非常高,而且潛在發(fā)展能力大和隱性收益較高,因此很難準確且有效地評估其價值。本文一共分為六章。第一章是緒論部分。該部分主要介紹了本研究的背景、意義以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對之前學者和教授的對版權(quán)價值評估的研究結(jié)果和相關(guān)文獻進行分析,并提出了本文的創(chuàng)新點。第二章首先是數(shù)字版權(quán)的... 

【文章來源】： 李陽 江西財經(jīng)大學

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

模糊子集和從屬函數(shù)

基于模糊邏輯的數(shù)字版權(quán)價值評估14μB(y)=μR(X0,y)(3-7)公式（3-7）中的‘B’是y的模糊集，可滿足公式（3-5）的條件規(guī)則。下一步則是為每個輸入值找出對應規(guī)則，然后用去模糊化算出輸出值。3.1.3去模糊方法模糊邏輯算法的第三步就是去模糊。在運行模糊邏輯算法時，首先是輸入數(shù)據(jù)，通過輸入數(shù)據(jù)模糊化得到調(diào)用的模糊規(guī)則；將許多模糊規(guī)則進行模糊推理演算，然后結(jié)合各個推理出來的得到的結(jié)果獲得模糊輸出；為了獲得模糊邏輯算法的精確輸出，還需要對模糊輸出進行去模糊化。通過模糊推理之后得到的是模糊值，要想獲得精確的輸出，必須把模糊值轉(zhuǎn)化為精確值，也就是要推導出模糊集合到普通集合的映射。去模糊化有很多方法，例如最大隸屬度法，重心法和最大平均值法。3.2基于模糊邏輯的數(shù)字版權(quán)價值評估模型構(gòu)建模糊邏輯模型圖如下所示圖3.2模糊邏輯模型

第三章基于模糊邏輯的數(shù)字版權(quán)價值評估模型15如圖3.2所示，該引擎完成了多項任務：1模糊化：通過隸屬度函數(shù)將一個個精確的輸入值轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋�個模糊值。2設(shè)定一系列規(guī)則來明確模糊關(guān)系，如“投資金額低”或“電影票房低”；根據(jù)輸入值找出條件規(guī)則。3獲取輸出模糊集和結(jié)果變量。4將模糊集的結(jié)果去模糊化，生成準確的輸出值。3.2.1模糊子集參數(shù)選取模糊子集選取首要的目標是確定輸出值，然后研究輸出值得到對其影響較大的幾個輸入值，接著根據(jù)實際情況確定論域及模糊子集。例如對電影數(shù)字版權(quán)的評估，通過研究電影的數(shù)字版權(quán)可以得出4個影響因素，分別是投資額、票房、豆瓣評分、貓眼評分。根據(jù)多部電影數(shù)據(jù)確定輸入輸出的論域并分配好模糊子集。3.2.2模糊規(guī)則設(shè)計第一步要獲取輸入和輸出的數(shù)據(jù)對集合(，),p=1,2,···,N(3-8)其中，X=▌∈,y∈R。第二步，劃分輸入變量和輸出變量的模糊子集以及模糊區(qū)間。首先，設(shè)輸入變量與輸出變量y的模糊區(qū)間分別為[-,+]和[-，+],i=1,···,n.然后，再給每一個輸入變量和輸出變量的區(qū)間上定義個模糊集，用A()={▌,···,}和B(y)={▌,···,}表示對應的模糊集合。最后，給每個模糊集合分配隸屬度函數(shù)。第三步，將普通記錄的輸入值和輸出值進行模糊化，從而得到模糊記錄。第四步是計算模糊規(guī)則的支持度，該公式如下所示。圖3.3模糊規(guī)則的支持度第五步，對模糊規(guī)則進行約簡即去掉重復的模糊規(guī)則。將輸入的模糊值進行比對，

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2999072