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为了从大量专利数据中筛选渔业高价值专利,提高专利管理效率,从而间接促进专利转化,对中国水产科学研究院2008—2018年5404项专利进行价值高中低分类标注,获取这些专利在商业数据库Patentics中的16个参数并进行归一化处理,合并专利信息和对应的专利参数并利用人工神经网络建模。合并的数据中随机抽取70%的数据用于训练,30%的数据用于测试。结果表明:单隐层5个节点的人工神经网络模型准确度为73.59%,可以用于后续高价值专利辅助筛选工作。