基于粗糙集理论的核心专利识别研究

提出核心专利综合价值指数(CICP)的概念,并采用粗糙集理论方法确定了CICP指标权重系数,在构建核心专利综合评价指标的基础上,通过计算CICP值识别核心专利,最后从风能领域1 802件专利中识别出了10件核心专利,识别结果较为准确。

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。

中成药治疗脑梗死急性期临床试验结局指标分析

[目的]分析2018年发表的中成药治疗脑梗死急性期的随机对照试验(RCT)结局指标,为构建脑梗死急性期临床试验的核心指标集(COS)奠定基础。[方法]计算机检索中国期刊全文数据库(CNKI)、万方数据库(WanFang Data)、中国生物医学文献数据库(SionMed)、Pubmed、Cochrane Library、Emabse和Web of Science7个数据库,收集中成药治疗脑梗死急性期的RCT,检索时间限定为2018年。由2名研究者按照纳入排除标准背对背进行文献筛选,之后采用前期在Access软件设定好的模板进行资料提取。[结果]纳入63个研究,共计6 397位患者,96个结局指标。单个研究结局指标使用数量为1~14个,平均为5个。[结论]急性脑梗死临床试验结局指标名称不统一,不规范,指标使用差异大,不具有中医药特色等问题。

识别核心专利的粗糙集理论模型

[目的/意义]研究应用粗糙集理论分析专利信息的可行性及其方法,建立识别核心专利的粗糙集理论模型。[方法/过程]综述国内外研究核心专利识别的相关文献,确定包含8个指标的核心专利识别指标体系,再用粗糙集理论分析专利信息数据,确定各指标的权重系数,按照计算的核心专利综合指数(CICP)大小将某特定技术领域的专利信息序列分为核心专利、关键专利、重要专利和一般专利。[结果/结论]以通信领域的976件专利数据为分析样本,运用本文核心专利识别模型识别出11件核心专利,其中包含获得中国专利奖的专利,核心专利识别结果在一定程度上表明核心专利识别模型的可行性和科学性;本文核心专利识别模型具有一般性,可应用于分析研究专利价值及其重要性。