【摘 要】
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科技型中小企业是我国科技创新重要来源之一。然而相关企业融资难的问题仍然长期存在。新型融资方式——专利质押融资可以有效解决科技型中小企业缺少质押物导致融资困难的问题。在融资过程中,作为质押物的专利通常以专利组合的形式出现,准确判断专利组合的价值就成为至关重要的环节。论文从专利质押融资视角出发建立专利组合价值评估的DEGWO-SVM模型。首先从专利组合本身出发,选取专利引用次数、被引用次数、同族专利数
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科技型中小企业是我国科技创新重要来源之一。然而相关企业融资难的问题仍然长期存在。新型融资方式——专利质押融资可以有效解决科技型中小企业缺少质押物导致融资困难的问题。在融资过程中,作为质押物的专利通常以专利组合的形式出现,准确判断专利组合的价值就成为至关重要的环节。论文从专利质押融资视角出发建立专利组合价值评估的DEGWO-SVM模型。首先从专利组合本身出发,选取专利引用次数、被引用次数、同族专利数、专利请求数、专利范围、专利时长等六项作为专利组合价值评估指标。继而进行主成分分析,以累计贡献率为标准,对数据进行特征提取,降低数据维度。然后使用差分灰狼算法(DEGWO)对支持向量机(SVM)参数进行优化,使用优化参数进行支持向量机的仿真训练。随后将使用粒子群算法(PSO)、灰狼优化算法(GWO)算法优化后的仿真结果与差分灰狼算法进行对比。研究表明,差分灰狼算法可以更好的优化支持向量机的两个参数,进而可以提供更好的仿真效果。
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