随着社会经济发展水平的不断提高，人们对知识的认识不断加深，专利意识也在潜移默化地深入人心。专利的重要性也越来越多的受到重视。作为一种特殊的无形资产，其价值的体现因专利自身的特殊性也呈现出比较明显的特殊性。这就给专利价值的评估带来了较大的困难，如何合理有效评价专利的价值成为当前研究的一项重要课题。然而目前专利价值的评估缺乏对影响专利价值的因素的全面科学系统的考虑，因此本文旨在通过全面考察影响专利价值的因素，提取相关因素指标，借助BP神经网络的高速非线性的处理能力，构建一个科学全面的专利价值评估的BP神经网络模型。本文通过构建面向神经网络的专利价值评估指标体系，保证了指标的全面性和代表性，并对指标进行了一系列的标准化处理，使得指标数据能够更好的适应BP神经网络。通过收集现有数据样本，并对数据样本进行科学的处理，包括归一化、主成分分析以降低维度等处理、然后利用训练样本对BP神经网络进行训练和修正，达到预想的误差精度，然后将检验样本检验修正后的BP神经网络，预测检验样本的专利价值，通过与实际专利价值进行比较分析，从而验证了BP神经网络的专利价值评估模型的可行性和有效性，为以后专利价值评估提供了一种可靠、快速、全面、科学的评价方法。