基于BP神经网络和MIV算法的高价值专利预测与影响因素分析

通过设计专利价值的多维评估指标,筛选出已公认的高价值专利作为预测目标向量,构建训练集和测试集,运用BP神经网络模型进行潜在高价值专利的自动预测,同时借助MIV算法分析专利价值各维度指标对模型预测结果的贡献和影响程度。研究发现:(1)BP神经网络模型的预测性能较优,预测准确率全部达到89%以上,其中“专利家族规模”评估出高价值专利为预测目标向量的BP神经网络模型表现最优,而“专利家族规模”与“专利被引频次”组合指标评估出高价值专利为预测目标向量的识别模型表现相对较差。(2)MIV绝对值能够有效反映专利价值各维度指标对模型预测结果的影响和贡献程度,其中技术价值维度指标对高价值专利预测结果的影响最为显著。从单个指标的MIV绝对值和总占比来看,专利IPC4分类数、首次被引速度、权利要求数和专利被引频次对各模型高价值专利预测结果的影响程度较大。

基于小波神经网络的粤苏两省专利预测分析

专利是衡量某一地区科技产出的重要指标,对专利申请授权情况进行监测和预测一直是政府和学术界研究的热点问题。专利预测是一个复杂的非线性过程,回归分析、时间序列分析、马尔科夫预测等经典统计预测方法要求样本量足够大且有较好的分布规律,用这些预测方法来预测专利数量会导致较大偏差。小波神经网络模型具有自学习、联想存储、高速寻求优化解的特点,这种由数据驱动的预测方法能较为客观准确地实现多因素预测,且无需引入先念规律及主观判断,因此较为适合专利预测。文章旨在利用该模型对广东、江苏两省的发明专利授权数量进行预测,分析未来两省在发明专利上的竞争态势,并深入剖析内在原因,提出相应对策建议。

融合语义特征的高校专利质量预测研究

分析国内外高校专利质量评价的理论与实践研究发现:高校专利申请量剧增,但专利产业化率较低;专利质量预测研究较少,且仅停留在理论层面,对高校专利质量预测更少。因此,建立实用的、易操作的专利质量预测模型对于提高专利质量尤为重要。选取说明书摘要等文本型专利指标和权利要求数量等数字型指标,建立高校专利质量预测指标体系,运用词向量转换理论,深入挖掘文本信息,将文本指标转化为可用的数值参数,在此基础上创新地提出专利质量预测模型--Word2Vec-XGB预测模型。构建的融合语义特征专利质量预测模型,其预测平均准确率为90%以上,适合高校专利申请前预评估,实现高质量专利预测,有助于进一步提高专利质量。

国际高价值专利:概念内涵、主题范畴、 多维价值指标与评估预测方法综述

[目的/意义]专利作为知识产权的核心内容,是全球技术、经济和战略竞争的重要基础资源。近年来,专利数量激增,专利信息的“科技金矿”地位持续受到质疑,这也使得海量专利数据中的知识发现变得越来越有价值。本文对国际高价值专利研究进行全面深入解读,有利于为研究者、企业、技术人员提供参考。[方法/过程]本文首先综合使用TF-IDF算法和LDA主题模型挖掘国际高价值专利研究的热点主题,然后基于扎根理论对国际高价值专利研究热点主题及文献进行自下而上的三级编码,实现对国际高价值专利研究主题范畴的归纳与综述。[结果/结论]国际高价值专利研究主题形成了7个主题范畴,其中专利价值评估和核心专利价值预测两大类主题为国际高价值专利研究的热点主题范畴;专利价值评估包括专利多维价值评价指标、专利价值评估方法、专利质量影响因素3个方面;核心专利价值预测包括核心专利特征研究以及核心专利识别方法,主要识别方法有机器学习方法、文本挖掘方法和引文网络分析等。

磷酸锌国内专利技术发展趋势与竞争力预测分析

通过研究我国磷酸锌申请专利保护的情况,对其自主创新和专利应用的特点进行了全面分析。分析表明,2011–2018年我国磷酸锌专利申请量上升,2019–2022年开始下降,专利申请类型以发明专利为主,专利保护以磷酸锌在涂料中的应用(其中主要是抗腐蚀涂料)为主。同时通过对磷酸锌专利技术发展趋势与竞争力预测的分析,以及对开发高端磷酸锌产品的方式和现有专利的运营方式提出了建议。

专利价格评估指标体系与预测模型构建

合理定价与精准评估价格是专利交易服务发展的关键,而目前用于评估无形资产的传统方法已不适用于专利价格的评价。为此,从技术价值、法律价值和经济价值3个层面选取8个二级评估指标,通过专利各指标权重来反映专利间的可匹配性,利用熵权法构建专利价格预测模型,基于我国知识产权交易场所联盟2005—2021年的320件单件专利成交价格,引入市场已达成交易形成的实际成交价作为估值基础,运用专利评估指标综合权重匹配法构建专利价格评估指标体系,并通过稳健性检验定价模型的拟合程度。结果表明:基于熵权法的评价指标权重赋值合理,基于专利价格评估指标体系构建的专利价格预测模型有效,且在随机样本下具有较好的稳定性;在加入预测价格影响因素后,专利价格预测模型的解释力度提升36.5%,能够为专利及其衍生权利交易市场提供有价值的参考信息。

基于RBF神经网络的专利发展趋势预测研究

利用RBF神经网络,对国内外近年来专利的发展趋势和专利申请增长趋势进行了预测,同时把预测结果与用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。指出良好培训的RBF神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合,而且比ARMA预测方法更为有效。

我国专利技术评价与预测研究

Using fuzzy mathematics method,this paper evaluates and predicts the patent technology of China by analyzing China patent information.

汽车转向器产品开发中专利信息检索及预测技术

根据汽车转向器专利信息的特点,通过划分专利类型,研究了专利检索技术中的需求表征方法和特征抽取技术,构建了相似余弦匹配模型来进行专利检索。在专利信息获取后,采用了RBP神经网络技术预测汽车转向器技术发展趋势和改进产品性能,为转向器企业在产品开发中的技术创新提供决策依据。

互联网时代构建专利价值预测评估体系的专利管理研究

随着互联网的快速普及与发展,互联网背景下的知识产权的开发与保护应得到重视。高价值专利缺乏转移与转化,授权专利转化率不高的问题积存已久,为提升专利质量、强化高价值专利的转化运用、提高管理水平,文章提出在专利申请前应建立专利预测评估工作体系的观点。强调专利质量是评估工作的指标,指出技术顾问、知识产权顾问和信息检索分析人员应当嵌入评估工作的全过成,是该工作的评估团队。阐述了评估工作体系涵盖战略价值评估和技术价值评估两大领域,包括技术保护方式评估、专利组合规划评估、技术质量评估、技术市场评估四道环节,为高校科技发展决策者、专利管理部门等提供参考。

研究型高校交叉新兴学科发展方向分析——基于社会网络分析和专利数据的学科预测模型

高校发展战略研究是高校发展的关键,基于科学预测的学科规划方案是高校战略制定的重要依据。应用社会网络分析工具,借助学科预测模型,可以科学制定高校学科发展战略,推进我国一流研究型高校的科学前沿进展;优化高校学科布局,部署以核心学科为主导的高校强势学科群战略;根据潜在交叉、前沿的学科方向探测,帮助高校明晰未来学科发展的具体路径。

基于TRIZ理论的物联网关键技术专利发展态势及预测分析

通过分析2004~2013年中国物联网关键技术的专利文献,结合TRIZ理论的三大技术进化模式识别分析我国物联网关键技术专利的发展现状,并预测描绘出三大类物联网关键技术发展的进化路径。研究发现:(1)我国物联网关键技术整体仍处于成长期阶段,且各层技术发展不均衡。(2)感知层技术与传感层技术发展较为成熟,未来发展空间较小;多数网络技术与应用服务技术刚刚步入成熟期,技术成长空间很大,但其饱和时间较短,需及时把握发展机遇。(3)异网异构组网技术、高频感知定位技术、海计算以及安全网络架构技术作为未来5年内中国物联网发展的战略性技术,需要进行重点研发和创新。研究旨在为引导物联网关键技术的研发及创新提供参考依据。

Forecasting promising technology using analysis of patent information:Focused on next generation mobile communications

In order to forecast promising technologies in the field of next generation mobile communication, various patent indicators were analyzed such as citation per patent, patent family information, patent share, increase rate, and patent activity. These indicators were quantified into several indexes and then integrated into an evaluation score to provide promising technologies. As a result of the suggested patent analysis, four technologies out of twenty two in details classification were selected, which showed outstanding technology competitiveness, high patent share and increasing rates as well as high recent-patent-ratios and triad-patent-family-ratios. Each of the selected technologies scored more than 10 points in total, and the following four technologies were suggested as promising ones in the field of next generation mobile communication: 1) 3GPP based mobile communication, 2) beyond 4G mobile communication, 3) IEEE 802.16 based mobile communication, which are in medium classification of broadband mobile communication system, and 4) testing/certification system of mobile communication, which is in medium classification of mobile communication testing/certification system.

专利转让视角下技术转移特征指标体系研究

[目的/意义]构建技术转移特征指标体系,提前识别具有应用潜力的专利,为专利技术转移提供信息支撑,促进技术成果转移转化。[方法/过程]基于专利转让行为的客观事实信息,界定转让和未转让数据集,分析比对两者特征差异,构建技术、法律、市场、主体4个维度的基于专利文献自身的技术转移特征指标体系,并进行指标统计学检验以及实证模型检验。[结果/结论]基于专利文献自身的基础特征指标能够预判技术转移,各指标影响程度相对均衡且不存在主导性指标。实证SVM模型检验该指标体系的预测效度,初步实现能够应用于国家/地区层面、机构层面、专利个体层面的技术转移特征指标体系的构建与检验,该方法具有实用性。