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10.13233/j.cnki.fishis.2021.01.007

人工神经网络在渔业高价值专利筛选中的应用——以中国水产科学研究院为例

引用
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5 404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.

人工神经网络、专利分析、专利价值、文本分类

36

S9-9

中央级公益性科研院所基本科研业务费2017JBFM11

2021-04-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

40-44

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渔业信息与战略

2095-3666

31-2072/S

36

2021,36(1)

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