技术标准联盟的专利价值评估体系与专利筛选规则

技术标准联盟以制定和推广应用技术标准为目标,技术标准下的专利价值评估和专利筛选是联盟管理重点。设计了技术标准联盟的专利价值评估指标、方法及专利筛选规则,有利于进一步完善技术标准联盟的知识产权管理方法,为技术标准联盟重要专利识别与专利群布局提供有效的支持。

专利分阶评价初选体系和应用研究领军人才挖掘——以中科院先进院专利筛选为例

基于层次分析法的专利分阶评价初选体系,对已公开的发明专利在专利权人、研究组织、竞争对手、专利保护和技术应用环节进行分阶数据筛选,对应不同阶段提取具有代表性的客观数据,对相关科研院所进行实证研究;针对广东省“双十”战略性产业集群,利用层次分析法对上述七个细分指标分配权重进行测度,挖掘相关应用研究领域人才,为科技服务平台提供分级分类人才数据资源池,促进应用研究人才库和企业技术需求库相匹配。通过专利数据资源的梳理,打通知识产权创造、运用、保护、管理和服务全链条,在技术成果转化过程中提供新思路和新方法。

神经网络算法在高价值专利筛选中的实践研究

高价值专利是推动创新发展,充分发挥知识产权在市场中价值的重要抓手。而从浩如烟海的专利数据中筛选出高价值专利如同“大海捞针”,如果仅靠人工进行识别和筛选,需要考虑的各类指标因素较为庞杂,在实际过程中不易操作。本文将机器学习技术与知识产权跨界融合,以中国专利奖获奖专利为主要数据样本,基于神经网络算法并利用TensorFlow深度学习框架,设计出一套专利价值分类模型,训练达到了较好分类效果,以期对企业专利分级管理提供一套创新的思路。

基于机器学习分类算法的高质量专利成果筛选研究

[目的/意义]基于客观数据形成一套自动筛选方法,对专利成果质量进行快速识别,为推动专利成果转化工作提供决策支持。[方法/过程]首先,以专利成果的发明人数量、IPC号数量等形式特征结合语义向量匹配度特征、专利成果质量标注结果,构建高质量专利成果筛选指标体系;其次,以“先进制造与自动化”领域为例,在专利之星平台检索该领域的发明专利作为专利文本数据来源,并以湖北省需求为例,将其相关的产业发展规划(宏观)和市场技术需求(微观)作为需求文本数据来源;随后,采用分词、去停、文本向量化等步骤对专利文本和需求文本进行处理,并整理形成训练集和测试集;最后,调用8种机器学习分类算法模型进行训练与评估,并对训练效果最优的算法展开应用测试,以验证筛选方法的可行性。[结果/结论]结果显示,随机森林算法模型在选取的8类算法模型中整体表现最优,被用为高质量专利成果筛选方法中的内核分类算法。此外,本文提出的筛选方法对专利成果质量识别具备较强的可行性,能够结合不同省(市)的特定专利需求,快速地进行大批量专利成果的筛选,在一定程度上可有效降低人力、物力和财力成本的消耗。

核心专利集筛选及专利技术主题识别影响

领域重要的技术特征词在技术主题网络中具有关键核心作用,研究对比从核心专利数据集中抽取的技术特征词相对于全数据集的效率,进而探讨基于引文网络的核心专利集筛选策略对技术主题识别所产生的影响。本文借鉴了专利引用强度指标和引用滞后性特征对核心专利集进行两步筛选,研究对比核心专利集与全数据集抽取的主题特征词在词云规模、词频覆盖率、阈值选择以及技术主题划分的差异。实证分析发现,利用核心专利集抽取技术特征词有助于提升技术主题识别的效率和准确性,且基于核心专利集聚类生成的技术主题网络与领域全集的主题覆盖率较大,能够有效简化技术网络中的技术主题,更加便于专家对技术主题进行归纳与总结。

发明专利产业化筛选评价指标体系研究

专利产业化问题正受到越来越多的关注。本文通过对发明专利产业化过程中关键因素的分析 ,提出可以从技术性能、经济效益、社会效益、市场因素、产业化开发和生产能力、宏观环境、产业化风险等几个大的方面作为主指标 ,并辅助各方面的子指标 ,构成一套发明专利产业化筛选评价的指标体系 ,为科学。

基于核心集筛选与聚类的潜在专利技术组合识别方法研究

[目的/意义]精准识别潜在专利技术组合,将相互关联的技术组成保护范围更大的专利网,对于打破单项专利的局限性、构建更为缜密的技术壁垒具有重要意义。[方法/过程]首先在对关键词与核心IPC进行语义抽取的基础上,筛选出核心专利集合,然后计算基于专利相似性与互补性的专利组合强度,最后利用MCL聚类算法直观、精准地识别潜在专利组合,并以艾滋病疫苗领域专利对方法进行了验证。[结果/结论]该方法以核心专利集合为数据源有效降低了组合识别中的噪音,基于多维度的专利组合强度计算克服了以往组合识别指标的片面性,利用MCL聚类算法无需人为规定簇群数量,保证识别质量。

跨学科交叉技术专利文献的筛选方法及其应用

目前,用专利文献识别跨学科交叉技术的方法中,需要专业人员检索和下载专利文献并进行数据分析处理,还不能直接得到交叉技术的目标文献。为了在数据库中直接检索到交叉技术专利文献,提出一种专利分类筛选方法。该方法利用中国发明专利申请数据库的统计功能,经两次筛选确定交叉技术的国际专利分类号(IPC),用分类号的检索式运算检索到文献。通过筛选制氢领域交叉技术专利文献的实例,验证了该方法的有效性。该方法简单、易学,可操作性强,适于对交叉技术主题没有深入研究的科研人员。

基于大数据技术的专利价值评估与筛选系统

随着我国有效发明专利拥有量的增加,专利价值评估和筛选工作是专利运用和管理的重要内容,如何从浩如烟海的专利数据中筛选出高价值专利是摆在我们面前的重要课题。本文在前人研究的基础上,梳理并提炼出适合计算机辅助筛选的专利价值评估指标体系,并提出专利价值属性判断规则。在此基础上,将大数据技术应用到专利价值评估和筛选中,从数值计算和统计学角度出发,设计出基于PowerPivot内核的专利价值筛选系统,从而实现海量专利数据快速化、可定制化的专利价值筛选,对专利工作者进行高价值专利识别和市场主体进行专利价值评估具有一定的借鉴意义。

基于模糊VIKOR法的专利质押融资优质质押专利选择研究

针对专利质押融资情境下优质质押专利的特点,综合考虑专利本身价值和专利权企业运营状况对质押专利选择的影响,优化优质质押专利选择评价指标体系。针对优质质押专利选择指标数据难以量化的特点,提出基于模糊VIKOR法的多属性折中决策方法,并对该方法的有效性进行实证研究。

等通道挤压技术专利分析

等通道挤压(ECAP)技术包括平面转角挤压、扭转/螺旋挤压,在细晶及超细晶材料的制备方面具有显著优势。采用专利分析法,检索、筛选、统计1975-2017年这两类等通道挤压技术的专利申请情况,以及与其密切相关的多通路挤压和变通道挤压专利申请情况;分析了专利申请量、申请地域分布、申请人、申请领域等指标。结果表明:等通道挤压技术已成为研究热点,专利申请量在全球范围内呈增长趋势,我国申请量位居第一;我国等通道挤压技术专利申请人主要集中在高校和科研院所,表明该技术尚处于理论研究和实验阶段;等通道挤压技术各分支的交叉融合能够有效实现优势互补,使该技术得以持续研发。