| 基于专利大数据的企业成长性“高维云”预测模型构建及实证研究 |
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| 引用本文： | 吴永清,罗贤春,文庭孝.基于专利大数据的企业成长性“高维云”预测模型构建及实证研究[J].现代情报,2009,40(3):38-46. |
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| 作者姓名： | 吴永清 罗贤春 文庭孝 |
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| 作者单位： | 1. 吉首大学法学与公共管理学院, 湖南 吉首 416000;2. 中南大学生命科学学院, 湖南 长沙 410013 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金重点项目"面向企业技术创新的专利大数据挖掘与分析研究"（项目编号：16ATQ008）；湖南省教育厅科学研究项目"武陵山民族文化知识图谱研究"（项目编号：17C1338）。 |
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| 摘 要： | 目的/意义] 采用企业专利大数据，构造高维云模型，预测企业成长性。方法/过程] 选取中国股票市场创业板公司为研究对象，依据企业专利聚类结果，用逆向云模型多步式算法生成专利的云模型改造神经网络神经元，构造云模型；用因子分析计算企业的成长性并通过聚类分析分成4类；用云模型补充不平衡数据。结果/结论] 研究表明，高维云神经网络能很好预测企业的成长性，准确性和稳定性得到提高，同时也表明企业专利对其成长性有重要作用。企业专利对成长性的影响是复杂的：专利同族数、发明专利占比、专利权利要求数对企业的成长性促进作用，而单纯专利数量有负面的影响。
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| 关 键 词： | 专利大数据 高维云模型 RBF神经网络 企业成长性 创业板上市公司 |
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