单项专利价值的评估与定量评估指标体系的构建——基于邻域粗糙集与果蝇优化神经网络的单项专利价值评估

发布时间：2021-12-29 21:31

　　为提高专利价值预测的准确性,促进专利权的转让,围绕如何以专利权转移过程中的专利定价客观评价专利价值,构建了针对单项专利可定量评估的指标体系,克服了专利价值评估中的主观性,使用邻域粗糙集方法排除冗余属性,进行特征选择,采用果蝇算法优化BP神经网络,降低了BP神经网络容易陷入局部极小的风险。通过实证研究发现,构建的专利价值指标体系可对单项专利进行定量评价,果蝇算法优化后的BP神经网络具有比较快速和准确的预测能力,在实际预测中具有良好的泛化能力和有效性。 

【文章来源】：大学图书馆学报. 2020,38(03)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

研究思路

前向贪心约简算法

为解决BPNN存在的不足之处,本文将果蝇算法和BPNN二者相结合,可以充分利用果蝇算法全局寻优、计算量小等特点,克服BPNN学习过程中容易陷入局部最优、学习收敛速度慢等缺陷。果蝇算法优化BPNN的本质在于将网络权重和阈值视为果蝇个体进行寻优,结合果蝇算法流程,优化的BPNN算法流程如图3所示。5 实证研究

【参考文献】：
期刊论文
[1]我国输配电行业专利价值评估可量化指标分析[J]. 李广凯,郭晶,龙华中.  中国发明与专利. 2016(12)
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[3]专利价值分析指标体系改进研究[J]. 肖国华,牛茜茜.  科技进步与对策. 2015(05)
[4]一种新的专利交易方式——拍卖方式下的专利价值指标[J]. 申文娇.  中国科技信息. 2012(23)
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[6]专利价值评价指标研究[J]. 汪雪锋,刘晓轩,朱东华.  科学管理研究. 2008(06)
[7]专利价值的评估指标体系及模糊综合评价[J]. 万小丽,朱雪忠.  科研管理. 2008(02)
[8]日美知识产权综合评价指标体系介绍[J]. 马慧民,王鸣涛,叶春明.  商场现代化. 2007(31)
[9]专利权的闲置及其对策[J]. 朱雪忠,陈荣秋,柳福东.  研究与发展管理. 2000(03)

硕士论文
[1]基于主成分与果蝇神经网络的酒泉基地短期风电功率预测[D]. 赵建平.兰州交通大学 2017
[2]基于模糊粗糙集属性约简方法的研究[D]. 齐亚丽.渤海大学 2016



本文编号：3556894