【摘 要】
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为提高专利价值预测的准确性,促进专利权的转让,围绕如何以专利权转移过程中的专利定价客观评价专利价值,构建了针对单项专利可定量评估的指标体系,克服了专利价值评估中的主
【机 构】
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同济大学图书馆,同济大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“需求和能力导向的大学图书馆专利情报服务机制研究”(批准号:15BTQ027)的研究成果之一
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为提高专利价值预测的准确性,促进专利权的转让,围绕如何以专利权转移过程中的专利定价客观评价专利价值,构建了针对单项专利可定量评估的指标体系,克服了专利价值评估中的主观性,使用邻域粗糙集方法排除冗余属性,进行特征选择,采用果蝇算法优化BP神经网络,降低了BP神经网络容易陷入局部极小的风险。通过实证研究发现,构建的专利价值指标体系可对单项专利进行定量评价,果蝇算法优化后的BP神经网络具有比较快速和准确的预测能力,在实际预测中具有良好的泛化能力和有效性。
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