BP神经网络在专利价值评估中的应用研究

摘要

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。

目录

封面

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 研究意义和目的

1.2.1 研究意义

1.2.2 研究目的

1.3 国内外研究现状及分析

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.3.3 国内外文献综述的简析

1.4 研究主要内容和研究方法

1.4.1 论文主要内容与框架

1.4.2 研究方法与技术路线

第2章 专利价值理论及神经网络理论的分析

2.1 专利价值理论及分析

2.1.1 专利价值基础理论

2.1.2 专利价值分类与界定

2.2 专利价值评估方法分析

2.2.1 专利价值评估传统方法分析

2.2.2 专利价值评估新兴方法分析

2.3 BP神经网络基本理论

2.3.1 神经网络基本原理

2.3.2 BP神经网络原理

2.3.3 BP网络的学习原理分析

2.3.4 BP网络的学习流程

2.4 BP神经网络在专利价值评估中的适用性分析

2.4.1 专利价值评估的难点

2.4.2 BP神经网络的特点

2.4.3 BP神经网络的适用性阐述

2.5 本章小结

第3章 专利价值评估指标体系的构建

3.1专利价值评估指标体系建立的原则

3.1.1 重要性与全面性相结合的原则

3.1.2 内容动态性与相对稳定性相结合

3.1.3 统计上的有效性和可行性

3.1.4 定量指标与定性指标相结合

3.2 专利价值的影响因素

3.2.1 法律方面的影响因素

3.2.2 技术方面的影响因素

3.2.3 经济方面的影响因素

3.3 专利价值评估指标的确定

3.3.1 法律指标及其评价标准

3.3.2 技术指标及其评价标准

3.3.3 经济指标及其评价标准

3.4 专利价值评估指标的量化处理

3.5 本章小结

第4章 专利价值评估的BP神经网络模型构建与实证

4.1 专利价值评估的神经网络模型构建

4.1.1 专利价值评估的BP神经网络模型的基本假设

4.1.2 BP神经网络应用于专利价值评价的原理

4.1.3 训练样本的选取和处理

4.1.4 BP神经网络模型的建立和训练

4.1.4 专利价值评估的BP神经网络模型的优化

4.2 专利价值评估的神经网络模型的实证

4.2.1 数据的收集

4.2.2 数据的处理与分析

4.2.3 模型的训练确定

4.2.4 模型结果与分析

4.3 本章小结

结论

参考文献

附录

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢