基于专利大数据的企业成长性“高维云”预测模型构建及实证研究

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[目的/意义]采用企业专利大数据,构造高维云模型,预测企业成长性。[方法/过程]选取中国股票市场创业板公司为研究对象,依据企业专利聚类结果,用逆向云模型多步式算法生成专利的云模型改造神经网络神经元,构造云模型;用因子分析计算企业的成长性并通过聚类分析分成4类;用云模型补充不平衡数据。[结果/结论]研究表明,高维云神经网络能很好预测企业的成长性,准确性和稳定性得到提高,同时也表明企业专利对其成长性有重要作用。企业专利对成长性的影响是复杂的:专利同族数、发明专利占比、专利权利要求数对企业的成长性促进作用,而单
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