单项专利价值的评估与定量评估指标体系的构建 ——基于邻域粗糙集与果蝇优化神经网络的单项专利价值评估

摘要：

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.

关键词：专利价值评估、邻域粗糙集、果蝇算法、BP神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：G255.53(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：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

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：48-56,64