动态环境下的产业关键技术识别——基于情境分析的产业技术路线图方法

产业关键技术识别是规划产业研发项目,推进产业技术创新的基础。针对目前产业关键技术识别过程中主要以定性方法为主,在动态环境下缺乏必要的鲁棒性以及过分依赖专家意见等问题,提出一种集成了SITRM和贝叶斯网络的产业关键技术定量化识别方法。在确定产业关键技术及其相关因素的逻辑关系基础上,通过构建SITRM的贝叶斯网络拓扑结构模型来表达ITRM中各随机变量的多态性及多状态节点间逻辑关系的不确定性;基于贝叶斯网络概率推理算法,提出了产业关键技术选择的分析及计算模型以及基于后验概率的进一步预测和分析方法。基于广东省LED产业芯片制备环节的案例分析对所提方法进行了验证。

浅谈专利分析策略

专利分析是促进研发创新的重要工具,传统的专利态势分析获得的信息不能满足研发创新对专利信息的需要,本文通过介绍四种技术深入型的专利分析,可以从专利文献中挖掘出更多的技术信息和商业信息,从而帮助企业研发人员开拓研发思路,提高研发效率。