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自组织映射(SOM)是一种基于人工神经网络的聚类方法,通过将相似的输入数据映射到相同或者相近神经元达到相似相聚的目的,有着不需要先验知识、保持拓扑结构不变、无监督自我学习和易于可视化的优点。由于专利文献有着数量大、文字晦涩冗长、专业性强等特点,分析难度较大,自动聚类分析能挖掘专利文献内在相似性,作为基础性处理用于后期应用,例如专利数据清洗、专利检索、主题分析和专利地图生成等众多领域。基于SOM的专利文本聚类与传统聚类方法相比效率和准确率较高,并且易于可视化展示。本文使用了SOM、k-means和TwoStep算法分别在专利文本聚类中作了对比,得出SOM较优的结论。 相似文献
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万里鹏 《中国科技资源导刊 (中国信息导报)》2012,(5):80-87
依据国家知识产权局2008-2010年度专利权质押登记的信息,对企业质押与未质押专利的技术领域、法律
状态、权利要求数、发明人数进行了分析。结果表明:作业运输类、化学冶金类发明专利和化学冶金类、物理类、纺
织造纸类实用新型专利获得质押的比例较高;质押专利的维持水平和继续有效的专利数量都远高于未质押专利;质押
和未质押专利均是以10 项权利要求为分界点,且绝大多数专利集中分布在1 项至10 项权利要求之间;1 人独立完成的专
利最多,且发明人数主要集中在1 人至4 人之间。 相似文献
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专利数据包含了各种丰富的信息.通过对专利数据聚类,可以将它们划分为语义或结构上相似的子集,从而为发现数据中所蕴含的有用模式和知识提供更为深入的洞察力.传统的专利数据聚类方法通常只是利用专利数据的某项属性实现聚类,没有充分利用专利数据所包含的多种丰富信息.本文针对现有专利数据聚类方法的不足,提出了一种综合利用专利摘要文本和IPC分类号的专利聚类方法PDICluster.该方法通过解析IPC分类号中包含的树型结构信息,利用树距离度量专利数据之间的相似性,并综合专利摘要文本和IPC分类号相似性信息来实现专利数据聚类.实际专利数据上的聚类实验结果验证了PDICluster方法的有效性. 相似文献
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通过专利地图分析专利信息,可以挖掘技术热点,预测技术发展方向,确定竞争对手及其地位.以治疗型超声专利为例,通过对所有在我国申请的该类发明专利的统计,利用时间序列、统计频次、聚类等方法,绘制各类专利地图,最终以鱼骨图这种可视化的方式进行汇总,直接展示情报分析结果,挖掘治疗型超声的相关竞争情报.将鱼骨图与专利地图结合起来对专利情报进行分析,可以将竞争环境、竞争对手、研究热点等有效因素进行有条理的可视化展现. 相似文献
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通过专利地图分析专利信息,可以挖掘技术热点,预测技术发展方向,确定竞争对手及其地位。以治疗型
超声专利为例,通过对所有在我国申请的该类发明专利的统计,利用时间序列、统计频次、聚类等方法,绘制各类专利
地图,最终以鱼骨图这种可视化的方式进行汇总,直接展示情报分析结果,挖掘治疗型超声的相关竞争情报。将鱼骨图
与专利地图结合起来对专利情报进行分析,可以将竞争环境、竞争对手、研究热点等有效因素进行有条理的可视化展现。 相似文献
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论述了基于内容的图像检索技术(CBIR)的新进展,提出了引入相关反馈机制、多种特征组合检索、图像聚类检索等三种改进其性能的方法。并通过实例论证了这些方法的有效性。 相似文献
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基于有效专利的我国专利现状分析及对策 总被引:2,自引:0,他引:2
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探索高校专利价值评估模型,快速锁定存在权利转移价值和失效风险的专利,有利于提升高校科技成果管理效率,加快高校科技成果向产业界转移,进一步激发高校科研人员的创新潜力。文章结合已有研究中的专利评估指标,从指标易获取性角度出发,选取11个指标形成专利评估体系;以云计算为技术领域,创建专利分析资源库;进而结合主成分分析与分类算法,构建专利价值评估模型;基于评估模型,对云计算领域中的高校专利进行识别,借鉴标准十分评估方法,对专利的权利转移概率进行划分,明确高校中具有权利转移价值和失效风险的专利。研究表明,结合主成分分析法,确定评估指标的有效性,使用十折交叉验证选取人工神经网络算法构建评估模型,分析发现高校存在权利转移价值的专利呈二次多项式分布,10.68%专利具有较高的权利转移价值,22.64%专利存在失效风险。文章构建的专利价值评估模型能够为高校科技成果管理人员进行专利运营,以及企业探寻高校核心技术提供决策支持。 相似文献
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专利地图的竞争情报功能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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概述专利引用分析方法和相关指标,并简单介绍引用分析工具。在此基础上结合情报研究实践,以分子设计育种领域为例,从国家、公司以及技术三个层面进行专利引用分析实证。在实证分析中,用专利引用时间间隔来揭示技术创新和技术吸收的速度;用基于自引和他引和组合分析来揭示机构的相对竞争态势;用交叉引用指数和共同引用指数来分析机构间的技术交叠程度;用专利引用树来揭示技术发展脉络。 相似文献
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生物技术领域发明专利授权影响因素研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的/意义] 发明专利申请公开后,实质审查决定作出前,一直处于悬而未决的法律状态,此阶段对发明专利授权前景的评估,在理论和实践中都很有意义。[方法/过程] 以1985-2014年国内申请人在生物技术领域向国家知识产权局(CNIPA)申请的88 304件发明专利为对象,构建基于专利文献的指标,通过Logistic回归模型,探讨影响专利授权的因素,通过分组回归和系数差异检验,分析不同类型创新主体专利授权影响因素的差异。[结果/结论] Logistic回归结果表明,在生物技术领域,权利要求数、发明人数、是否提前公开、首项权利要求字数和专利文献页数等指标都与专利申请授权概率存在正相关关系;企业专利授权率低于大学和科研机构专利,但高于个人专利。分组回归系数差异检验结果表明,各变量对专利授权的影响在不同类型创新主体间存在显著差异。因此,专利授权分析中,对不同创新主体予以分类考虑很有必要。 相似文献