基于专利共类的关键核心技术识别模型构建及应用——以光刻技术为例

[研究目的]基于专利数据系统、客观地识别关键核心技术,有助于丰富关键核心技术的识别方法,帮助中国更加科学的实施战略布局。[研究方法]在界定关键核心技术概念的基础上,提出一种基于专利共类的关键核心技术识别方法。首先依据技术的共现度大小,筛选热点技术作为研究对象,通过技术相似度、技术影响力和技术增长潜力率识别核心技术和潜力技术,在此基础上,借助社会网络分析法,以核心技术和潜力技术为节点,共现强度为边,计算结构洞并排序,选取排名前20位作为关键核心技术。[研究结论]以光刻技术为例进行案例研究,结果显示微生物或酶、光学元件、对表面涂布流体的一般工艺等技术是光刻技术领域的关键核心技术,有助于中国掌握技术发展趋势、合理配置资源、获取竞争优势。     

基于LDA-SNA和多维空间专利地图的核心技术主题及创新机会识别研究

为把握核心技术、精准高效研判技术机会，提出一种基于LDA-SNA和多维空间专利地图的核心技术主题及创新机会识别方法。首先，采用LDA-SNA方法提取技术主题及要素并筛选核心技术主题；其次，依托多维空间专利地图对核心技术主题要素进行归维处理，并选取创新法则依据维法耦合原理生成基于核心技术主题的技术创新机会；最后，以钛白粉浆料制备技术为例，检索并搜集到1 962条专利为数据集。研究结果识别出6个核心技术主题的7个创新机会，验证该方法的可行性，为相关企业进行技术机会识别以高效开展技术创新提供决策参考依据。     

基于标准和专利数据的企业技术研发方向识别研究

[研究目的]技术多样性逐渐标准化成为企业研发的关键目标,基于标准和专利的潜在关联识别企业研发方向可以降低企业研发不确定性,实现技术集成转化。[研究方法]提出一个以标准和专利数据为依据,集成标准文本及非文本信息解决研发方向识别问题的新方法。利用文本挖掘技术识别标准和专利信息,基于关键词向量链路预测模型寻找标准和专利的映射关系,构建关键词创新性评价模型,并对空白点进行综合评价,识别与评估研发方向,最后以远程医疗产业标准和专利数据为分析对象进行实证研究。[研究结论]实证结果表明：远程医疗产业识别出9个与专利技术具有较高相似性的标准空白点,通过进一步筛选过滤,最终确定的技术研发方向为：基于计算机网络平台的电子健康记录和在线咨询技术,基于5G和健康关怀技术的远程医疗护理技术,国际知名行业报告研究内容有力支撑了该识别结果。实证研究证明了所提出方法的可行性和可靠性,综合利用标准和专利之间的链接关系,集成标准文本及非文本信息可以进一步提升研发方向识别的效益,同时可以为产业整体创新发展和相关技术布局提供参考。     

基于SMOTE-LOF-Adaboost模型的核心专利识别研究

针对核心专利识别准确率低的问题，重构指标体系；针对传统核心专利识别方法处理不平衡数据效果欠佳，提出重采样技术与集成算法的组合模型。首先，在传统指标构建基础上加入专利发明人相关指标；其次，使用合成少数类过采样算法(SMOTE)增加少数类样本解决数据不平衡问题，采用局部离群因子(LOF)算法对新生成样本进行降噪处理，并与自适应集成算法(Adaboost)组合成SMOTE-LOF-Adaboost模型；最后，以智慧芽专利数据库中2012—2016年共22077条光伏领域专利数据为例，使用SVM、Adaboost、SMOTE-Adaboost、SMOTE-LOFAdaboost进行实证分析。结果显示SMOTE-LOF-Adaboost模型AUC均值0.977 6,Recall均值0.986 0，均优于其他3种模型，表明该模型能够提高核心专利预测的准确性。     

基于NPCIA的核心技术识别模型及应用研究

核心技术的识别是技术创新的重要环节，发现面向老年人的AAL监测领域核心技术，对预测该领域的技术发展趋势，提升应对老龄化社会技术需求能力有重要意义。已有研究聚集于分析技术交叉影响关系，基于技术交叉影响的核心技术识别尚未得到充分认识和应用。鉴于此，本文提出了基于技术交叉影响的核心技术识别模型，该模型以核心技术特征与技术交叉影响理论为基础。首先，阐述“核心技术”的概念，分析核心技术应具备的特性；其次，针对传统PCIA算法在核心技术识别中，难以直接套用条件概率计算技术交叉影响的不足，提出NPCIA算法测度技术交叉影响，并通过对核心技术已知的成熟技术分析，验证NPCIA算法的有效性，进而给出一种基于NPCIA算法的核心技术识别模型；最后，将提出的基于NPCIA的核心技术识别模型应用于面向老年人的AAL监测技术领域，验证所提核心技术识别模型的有效性     

高速列车核心技术识别及演变特征

鉴于目前缺乏关于高速列车核心技术识别及其动态演化的研究,基于德温特创新索引数据库中全球高速列车产业专利数据,以A-U创新过程模型为基础分阶段构建专利引文网络,计算复杂网络节点中心度以识别核心专利并分析其演变特征。结果表明：全球高速列车技术发展分为流动性阶段、过渡性阶段与确定性阶段,目前处于过渡性阶段的形成期;核心技术领域呈现由基础技术领域到多元技术领域、再到关键技术领域的演变路线;核心技术研究主体早期以“两用”关键技术企业为主,后期延伸至综合性集团以及研究院所;依托研发合作取得核心专利数量增加但占比仍低。研究发现对于促进我国取得更多高速列车关键技术成果的主要启示是：准确识别并重点关注核心技术领域,加大关键技术研发和产学研合作力度。     

基于机器学习的新能源汽车核心技术识别及布局研究

基于机器学习和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法,构建一种从海量数据中核心技术识别方法,运用该方法识别出新能源汽车领域20项核心技术与21项潜力技术.之后,运用专利相对优势指标法(Revealed Patent Advantage,RPA)分析我国新能源汽车领域关键技术...     

基于专利数据的技术预警模型及实证研究

以企业专利为数据源,从技术稳定性、技术垄断性、技术安全性和技术前瞻性四个方面建立基于专利数据的技术预警指标体系及模型。随后,结合中国石油化工集团公司2002-2013年12年间在六个子行业的专利数据验证该模型的合理性与可操作性。研究结果表明,可将企业专利数据进行处理,并应用到技术预警模型中,分析企业以往技术危机走势、了解当前技术危机程度,推测未来出现技术危机的可能,以更好规避技术危机。     

基于专利维度的关键核心技术“卡脖子”问题识别与分析——以集成电路产业为例

[研究目的]精准科学地识别并批量形成某行业领域的“卡脖子”问题清单,可以为我国实现关键核心技术瓶颈突破、增强产业链自主可控能力提供依据。[研究方法]从关键核心技术“卡脖子”问题的内涵出发,构建关键核心技术“卡脖子”问题两阶段金字塔式识别模型,基于“战略安全性—前沿技术性—经济价值性”3个维度设计指标体系筛选出关键核心技术,再构建“卡脖子”力度及深度指数判定其中的“卡脖子”问题。[研究结论]基于全球集成电路产业领域的专利数据,识别出中国165项“卡脖子”问题清单,包括严重性“卡脖子”问题148项、一般性“卡脖子”问题17项,该结果与目前集成电路产业领域技术发展情况一致,证明了关键核心技术“卡脖子”问题两阶段金字塔式识别模型的科学性。     

基于专利数据的风能核心技术识别及趋势分析

为识别风能领域的核心技术,探测风能领域的技术发展趋势,找出中国和发达国家在风能领域的技术差距,从而加速我国风能技术创新。以中外专利数据库服务平台CNIPR作为数据源,利用社会网络分析方法对中国、美国和欧洲的共现网络图进行对比分析;然后将共现阈值和时间序列进行结合,划分四个阶段对中国、美国欧洲共现网络图进行对比分析。识别出中国、美国和欧洲的核心专利领域,推测出中国风能领域未来的技术走向会集中在风能装置零件、部件和附件以及风能照明装置或系统两个方面,美国和欧洲则依然集中在风力发电机等核心领域。     

基于专利分析的替代性技术识别研究

替代性技术识别是企业进行技术战略选择的基础。目前,对替代性技术识别的研究多集中于定性分析,很少采用定量方法,利用专利文献与技术的关联关系进行替代性技术识别的研究少之更少。笔者在总结了替代性技术特征的基础上,构建了替代性技术识别方法框架,从核心性和相似性两个视角,综合利用文本挖掘、德温特手工代码共现、应用功效矩阵等方法逐层递进式识别替代性技术。以基带芯片技术为研究对象,进行实际论证,验证了该方法的可行性。     

基于专利引用变化的颠覆性技术识别研究

[研究目的]颠覆性技术被视为“改变游戏规则”和“重塑未来格局”的革命性力量,对人类社会有广泛且深刻的影响,预先识别并部署颠覆性技术,对在当今全球化竞争中占领先机具有重要意义。[研究方法]基于专利引用方向的变化,构建用以识别颠覆性技术的新方法,并以2001-2020年间语音识别领域专利数据进行案例研究。[研究结论]研究结果发现语音识别技术领域EP1104155-A2、US2005080632-A1、US7418392-B1、US2009043580-A1、US7720683-B1、US9263036-B1等专利极具颠覆性,涉及交互式语音修改、深度递归神经网络和语音识别技术在无线通信系统、车辆导航系统、照明元件等中的应用。该方法能够对颠覆性技术进行识别,为研究人员和管理者提供决策依据和参考。     

基于核心集筛选与聚类的潜在专利技术组合识别方法研究

[目的/意义]精准识别潜在专利技术组合,将相互关联的技术组成保护范围更大的专利网,对于打破单项专利的局限性、构建更为缜密的技术壁垒具有重要意义。[方法/过程]首先在对关键词与核心IPC进行语义抽取的基础上,筛选出核心专利集合,然后计算基于专利相似性与互补性的专利组合强度,最后利用MCL聚类算法直观、精准地识别潜在专利组合,并以艾滋病疫苗领域专利对方法进行了验证。[结果/结论]该方法以核心专利集合为数据源有效降低了组合识别中的噪音,基于多维度的专利组合强度计算克服了以往组合识别指标的片面性,利用MCL聚类算法无需人为规定簇群数量,保证识别质量。     

基于专利家族的核心技术演进分析*--以太阳能光伏电池技术为例

利用专利数据进行核心技术演进的分析是当前理论和实践性较强的研究热点问题。以太阳能光伏电池技术为例,基于专利家族的分析视角,从专利家族数量、地区分布、专利引证分析和专利共现网络等方面对核心技术演进路径进行分析。将太阳能光伏电池技术的发展分为新技术类别涌现期、技术完善期、技术调整期三个阶段。探测其核心技术的演进为l03-e05b(太阳能电池)→u12-a02a5(太阳能电池装配)→l04-c11c(半导体电极)。分析我国与美日欧在相关技术专利家族方面的差距,提出我国当前应把握技术调整期这一机遇,缩小与美日欧技术差距。     

基于专利地图的全球大数据技术竞争态势研究

[目的/意义] 运用专利地图的方法探索全球大数据技术的竞争态势,以期为我国政府、企业、高校发展大数据产业和技术提供竞争情报支撑。[方法/过程] 以Thomson Innovation平台的Derwent Innovations Index（德温特专利数据库）中1 363篇大数据技术专利文献为数据来源,运用专利管理地图、专利权利地图和专利技术地图的方法,从申请年份、申请国家、专利申请人、同族专利、专利引用、技术领域等角度进行态势分析。[结果/结论] 研究表明：大数据技术发展的阶段特征明显;美中两国是大数据技术研发的主要国家;互联网企业是大数据技术的重要推动力量;大数据研发的热点聚焦在Hadoop、MapReduce等技术。     

在华电子行业的中外企业技术收敛特征研究

技术收敛是技术扩散的结果,表现为技术专有性与多样性之间的动态竞争,是技术创新演化过程中所形成的多行业共享技术基础的一种技术发展状态。发达国家的电子行业被认为是存在技术收敛趋势的典型行业之一,而相应的实证研究在发展中国家并不多。通过专利数据及RTA相关指标,分析了我国五大电子行业中外企业的技术发展特征,旨在考察在我国特定环境下中外电子行业企业技术发展的收敛性。研究发现,外资企业相比中资企业表现出了更显著的技术收敛特征。     

大数据环境下的专利分析模型研究

大数据（Big Data）应用已经拓展到众多领域,在以专利资源为主导的知识产权领域,将发挥重要作用。本文分析了大数据专利分析现状,对美日韩主要专利软件（平台）进行了深入分析比较,并结合其优缺点,构建出了大数据专利分析模型（PDAP）。     

核心专利识别方法研究综述

首先,梳理并总结国内外核心专利识别方法的研究进展。国外学者主要通过专利引文、同族专利大小、权利要求数及专利诉讼4个指标来识别核心专利,国内学者主要通过专利引文、同族专利大小、布拉德福德定律和综合指标来识别核心专利;国外学者未给出核心专利的定义,国内学者给出了核心专利的定义。然后,在现有研究的基础上重新定义核心专利的概念,将一定时期某技术领域内具备一定竞争力和/或市场价值的专利称为核心专利;并假设这些专利与其他专利相比具有某种特殊属性,可以从专利文献信息中分离出来,称这种分离方法为核心专利识别。最后,提出采用综合指标识别核心专利,采用客观方法确定核心专利指标权重,并基于时域和技术领域开展核心专利指标效力研究是今后的研究方向。     

基于动态专利有向网络的核心技术集群演化分析

[目的/意义]技术集群因对属性相同的技术集聚进行研究,能够识别新技术,发现技术发展规律,提前感知市场技术变化,引起学者和企业管理者越来越高的关注。[方法/过程]以文本挖掘和复杂网络技术方法对专利文本数据进行分析,进而构建动态专利有向网络,并从网络中基于Python程序提取巨片,通过巨片拓扑性质分析核心技术集群的演化历程。[结果/结论]以美国电商数据处理技术为例的实证研究表明:通过构建动态有向网络,并从网络中提取巨片分析技术演化,能够有效的识别出美国电商数据处理技术中"数据设备技术、数据信息技术、数据系统技术、数据应用技术和数据融合技术"5个核心技术集群,并进一步发现核心技术集群之间很好的更新替换机制。实证研究证明了基于动态专利有向网络的核心技术集群演化分析方法的有效性。