摘要：【目的】充分利用专利数据,研究专利价值评估和分类问题。【方法】根据专利的价值指标,设计基于自组织映射(SOM)–支持向量机(SVM)的专利价值评估及分类模型,使用自组织映射方法确定专利的价值类别,采用随机森林(RF)对价值指标进行重要性排序,并结合包裹式特征选择方法对价值指标进行约简,以提高SVM的分类性能。【结果】通过SOM确定的价值标签能有效反映专利价值的高低;同时,约简后的指标由初始的14个减少到10个,分类准确率由76.28%提高到86.89%。【局限】对每个类别中的专利价值没有细化,专利价值指标存在进一步约减的可能。【结论】本文方法能够为专利研发活动提供支持,避免过度依赖专家判断。

摘要：基于逆向思维的方式,把专利侵权判定和规避设计密切关联的潜在维权成本作为依据,用于专利价值的初期评估。实证分析表明潜在维权成本评估法具有可靠性和适用性,初评结果为潜在高价值专利开展针对性的深度评估提供依据,利于节约评估资源和提高评估效率。

摘要：持续加剧的中美贸易摩擦及知识产权争端,深刻揭示了企业增加研发投入的紧迫性以及专利技术促进企业持续发展的重要性,企业专利竞争已从单项专利转向组合专利进一步凸显了专利组合价值。基于价值理论和专利战略理论,提出将技术价值、市场价值、法律价值作为专利组合价值评估一级指标。在此基础上,通过单项专利和组合专利的特征分析,结合企业国际化理论和专利标准化内涵,提出相应的二级指标。考虑到决策者的主观性和模糊性、评价指标之间的依赖关系与反馈机制,采用模糊网络分析法(FANP)构建专利组合价值评估模型,运用企业专利组合实际数据进行测算以验证评估模型的合理性和实用性。结果发现:高质量专利组合对企业价值有非常显著的贡献度;企业应定期评估以调整优化专利组合结构,提升专利资产的整体价值、增强企业竞争优势;专利组合价值是衡量企业知识产权战略绩效的重要评价指标,从大数据视角构建专利组合价值评估模型是值得进一步研究的问题。

摘要：通过设计专利价值的多维评估指标,筛选出已公认的高价值专利作为预测目标向量,构建训练集和测试集,运用BP神经网络模型进行潜在高价值专利的自动预测,同时借助MIV算法分析专利价值各维度指标对模型预测结果的贡献和影响程度。研究发现:(1)BP神经网络模型的预测性能较优,预测准确率全部达到89%以上,其中“专利家族规模”评估出高价值专利为预测目标向量的BP神经网络模型表现最优,而“专利家族规模”与“专利被引频次”组合指标评估出高价值专利为预测目标向量的识别模型表现相对较差。(2)MIV绝对值能够有效反映专利价值各维度指标对模型预测结果的影响和贡献程度,其中技术价值维度指标对高价值专利预测结果的影响最为显著。从单个指标的MIV绝对值和总占比来看,专利IPC4分类数、首次被引速度、权利要求数和专利被引频次对各模型高价值专利预测结果的影响程度较大。

摘要：通过分析我国氧化铝陶瓷材料申请专利保护的情况,对其自主创新和专利应用的特点进行了全面分析。分析表明,2007年至2016年间我国氧化铝陶瓷材料专利申请量稳步上升,专利申请类型以发明和实用新型为主,专利保护以陶瓷基板和透明陶瓷为主。同时通过对氧化铝陶瓷材料专利技术发展趋势的分析,对国内陶瓷企业突破跨国企业的专利封锁开发高端氧化铝陶瓷材料的方式和现有专利的运营提出了建议。

摘要：近年来,随着中国政府对环境保护、绿色建材的日趋重视,泡沫陶瓷作为一种新型净化载体和建筑材料,越来越受到人们的重视,,申请专利保护的重点也由泡沫陶瓷的工艺配方向产业应用转移。本文通过分析我国泡沫陶瓷材料申请专利保护的情况,对其自主创新和专利应用的特点进行了全面分析。分析表明,2007年至2016年间我国泡沫陶瓷材料专利申请量稳步上升,专利申请类型以发明和实用新型为主,专利保护以泡沫陶瓷成型方法和加工工具为主。同时本文通过对泡沫陶瓷材料专利技术发展趋势的分析,对国内陶瓷企业如何突破跨国企业在泡沫陶瓷制备技术的的专利封锁,以及开发高端泡沫陶瓷产品的方式和现有专利的运营方式提出了建议。