文化与科技产业融合度测算分析

首先对我国文化和科技融合示范基地所在省份的文化产业发展现状进行分析,数据显示有示范基地的省份的文化产业整体发展优于没有示范基地的省份,基本上体现出了文化科技融合推动文化产业发展的作用。接着从文化在科技研究活动方面的成果和科技在文化方面的成果统计视角分析我国文化和科技的融合程度,又运用赫芬达尔指数法对文化和科技产业融合度进行测算,结果显示文化与科技整体融合度不高,且技术融合度要弱于市场融合度。进一步对融合度进行分类,并在测算分析基础上对加强我国文化科技融合提出相关对策建议。     

神经网络算法在高价值专利筛选中的实践研究

高价值专利是推动创新发展,充分发挥知识产权在市场中价值的重要抓手.而从浩如烟海的专利数据中筛选出高价值专利如同"大海捞针",如果仅靠人工进行识别和筛选,需要考虑的各类指标因素较为庞杂,在实际过程中不易操作.本文将机器学习技术与知识产权跨界融合,以中国专利奖获奖专利为主要数据样本,基于神经网络算法并利用TensorFlo...     

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的布局现状,并与其他国家的技术布局进行对比.结果 表明我国在电池冷却或保持低温技术和车辆电池应用技术领域具有较高的相对技术优势.通过对新能源汽车核心技术的识别与分析,可以全面了解该领域的研究现状及未来发展趋势,为我国新能源汽车技术研发与战略布局提供一定的借鉴和参考.     

基于专利相似度的突破性技术发明识别研究——以纳米技术为例

随着我国发明专利申请数量的迅猛增加,如何通过事前和事后指标测度并识别技术和经济价值高的突破性技术发明就成为学术界面临的焦点问题。针对我国专利普遍缺乏引文信息的现状,本文利用专利的国际专利分类（IPC）信息构建两两专利相似度指标,并引入时间维度对过去、当前以及未来三个时间段的专利相似度比较,测度专利的新颖性、独特性和影响力,从而构建突破性技术发明的综合识别方案。然后,以纳米技术为例,利用美国专利商标局（USPTO）在1975-2015年的授权发明专利数据进行实证检验。结果表明：（1）基于专利IPC四位和六位分类的相似度指标分别可以识别出6.23%和5.06%的纳米技术专利为突破性技术发明;（2）基于专利相似度识别的突破性技术发明与基于专利被引数识别的突破性技术发明具有显著的正相关关系,但是,两类识别方法得到的结果中仅有不足总样本的0.5%是相同的,表明以往单纯依赖专利被引数据识别突破性技术发明可能存在一定偏差;（3）对突破性技术发明来源特征的实证检验表明,基于专利相似度和基于专利被引数的突破性技术发明的发明人和组织来源特征基本一致,而发明层面的知识来源特征呈现不一致的结果,进一步反映出两类识别方案的差异性。本文基于专利相似度构建的突破性技术发明识别方案既为企业在实践中挖掘和利用高价值的发明专利提供参考,也对未来突破性技术发明相关研究达成一致结论具有重要意义。     

基于SimCSE-LDA和异常检测的颠覆性技术识别方法——以农业机器人为例

[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势,如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识,首先,构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型,以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题,实现更深层次的显著特征主题识别,并通过聚类效果评价指标检验其识别效果,进一步结合专家知识判定关键技术主题名称,对主题间内在联系判定,最终识别出关键技术。其次,运用突变性表征颠覆性技术内在特质,基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测,将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据,从而识别出颠覆性技术。最后,结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例,以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源,进行实证分析,验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。     

基于专利计量的技术融合研究:判定、现状与趋势 ——以物联网与人工智能领域为例

选择物联网与人工智能领域为对象,基于专利数据,利用融合的专利申请量、技术距离和技术融合度来判断技术融合的情况;利用CiteSpace构建德温特手工代码共现矩阵,绘制共现图谱呈现融合后的知识结构、规律和分布情况;运用文献计量4个指标,探索技术融合后的技术研究现状和未来发展动向,为技术融合的相关研究拓宽思路。结果显示,2个领域间的技术融合在不断加强,图像、语音识别等相关技术是当前的热点技术,语音分析等相关技术可能成为未来的发展趋势。     

技术融合、竞争协同与新兴产业绩效提升——基于全球生物芯片产业的实证研究

跨产业间的技术融合已成为诱发新兴产业形成并提升其绩效的重要因素。利用EPO-PATSTAT数据库搜索出生物芯片产业13101项专利数据,利用Datastream、Osiris、Amadeus企业数据库搜集335家生物芯片企业财务数据。运用N指数、辛普森多样性指数和香农-维纳指数方法,依据专利数据,测算生物芯片产业技术融合宽度和深度。采用面板数据的GLS回归方法,依据2001-2013年间生物芯片产业20个样本企业专利数据和财务数据,实证分析技术融合引发新型竞争协同关系最终提升战略性新兴产业绩效的机理。研究表明:技术融合度对产业绩效有明显的提升作用,同时提高技术融合的宽度与深度更能带动产业发展;产业融合创新对产业绩效的作用机制随着产业的成长趋势呈现一条开口向下的"倒U型"曲线。这一研究具有重要的政策启示:放松产业管制,加强跨产业共性技术研发,促进跨产业间的技术融合,强化跨产业间的新型竞争协同关系,更有利于战略性新兴产业的规模扩大和绩效提升。     

颠覆性技术的演化轨迹及早期识别——以智能手机等技术为例

本文基于技术轨道理论和德温特创新专利引文索引(Derwent Innovation Index,DII)数据库,利用Python编程语言获取专利引用数据,以智能手机技术颠覆传统手机技术等为例,分析了专利量、专利引用量和专利引用率等随时间变化的JΛL型曲线,从而揭示了颠覆性技术的演化轨道,建立了颠覆性技术演化的分析框架,并提出了"专利影响因子"这一计量指标,提高了对颠覆性技术进行早期识别的准确性,以期为相关研究者提供有益的启示。     

一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法研究

[目的/意义]作为科技创新的重要手段,技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义,文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法,以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例,首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集,计算技术相对相似度,基于AP聚类算法进行技术聚类;然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点,构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练,预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异,可以快速、客观地识别技术融合,为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。     

融合多元方法的颠覆性技术识别——以类脑智能领域为例

为尽早发现颠覆性技术,同时全面监测各个子领域中具有颠覆性潜力的新兴和热点主题,提出一种融合属性计量、LDA模型与网络中心性指标的颠覆性技术识别方法。首先,从技术突破性和市场潜力两个维度设计评价指标,筛选出具有高颠覆性潜力的技术文献;其次,基于LDA模型将技术文献划分为不同子领域;最后,采用中心性指对分类网络中技术节点的影响力进行识别,基于特征向量中心性得到颠覆性主题子网,综合度中心性、中介中心性和接近中心进一步区分颠覆性热点主题和新兴主题。基于类脑智能领域的专利实证研究表明,分类网络可以很好地识别不成熟子领域中颠覆性技术的热点主题和新兴主题,这是对全局网络识别结果的补充和完善。     

科学与技术对比视角下的前沿主题识别与演化分析

[研究目的]基于研究前沿多维特征指标测度识别研究前沿,分析科学前沿主题与技术前沿主题间的联系及其演化。[研究方法]首先,对论文和专利数据进行主题挖掘,从前沿主题特征出发通过新颖度、增长性、影响力和交叉性4个测度指标识别出研究前沿,分析科学前沿主题与技术前沿主题间的联系;其次,通过主题相似度计算、主题过滤等方法识别具有演化关系的主题对,并对前沿主题内容演化过程进行可视化分析。[研究结论]以固体氧化物燃料电池领域为例,识别出了包括固体氧化物燃料电池堆研究等在内的4个科学前沿主题与复合电极材料在内的4个技术前沿主题,科学研究与技术研究互相推进,呈现双螺旋式发展。     

基于专利共类的技术融合分析框架研究——以老年福祉技术与信息技术的融合为例

[目的/意义]技术融合是技术创新的重要手段,分析技术融合对于企业洞察技术机会和规划研发活动具有重要意义。[方法/过程]基于专利共类信息,从整体和局部视角出发构建技术融合的分析框架。整体层面对技术融合形成的网络进行网络指标分析。局部层面对筛选出的关键技术进行节点和链路分析,其中节点分析包括关联度、均匀性和吸引力分析,链路分析包括凝聚子群、紧密度和差异性分析。最后以老年福祉技术与信息技术的融合为例进行实证研究。[结果/结论]所提出的分析框架有助于把握整体技术融合发展态势和研发热点,能够有效识别核心技术节点和链路。     

融合权利要求语义特征的专利价值早期预测研究

[研究目的]探索有效的方法实现对专利价值的早期预测既可为后续高价值专利培育提供更多机会,也可对问题专利等低价值专利进行早期识别,减少公共资源虚耗,对推动知识产权高质量发展至关重要。[研究方法]聚焦现有研究鲜少关注的专利权力要求书,提出一种融合权利要求语义特征的专利价值早期预测方法。首先,对权利要求文本进行解析并提取语义特征;然后融合权利要求语义特征构建专利价值评估指标体系并运用皮尔逊相关性分析方法进行指标优化;最后,结合CatBoost分类模型和SHAP方法实现高价值专利的早期挖掘和低价值专利的早期识别。[研究结论]结果表明,构建的专利价值早期预测模型分类准确率达到90.79%,相较于传统机器学习方法具有准确性更高、解释性更好、适用性更广的优势;首次引入的权利要求语义特征对于预测专利价值贡献显著,融合该特征的指标体系具有一定的优越性。     

基于大数据技术的专利价值评估与筛选系统

随着我国有效发明专利拥有量的增加,专利价值评估和筛选工作是专利运用和管理的重要内容,如何从浩如烟海的专利数据中筛选出高价值专利是摆在我们面前的重要课题。本文在前人研究的基础上,梳理并提炼出适合计算机辅助筛选的专利价值评估指标体系,并提出专利价值属性判断规则。在此基础上,将大数据技术应用到专利价值评估和筛选中,从数值计算和统计学角度出发,设计出基于PowerPivot内核的专利价值筛选系统,从而实现海量专利数据快速化、可定制化的专利价值筛选,对专利工作者进行高价值专利识别和市场主体进行专利价值评估具有一定的借鉴意义。     

基于专利的技术融合测度方法及实证研究

随着科学社会的发展,多学科领域间不断发生知识流动,使得不同的技术发生融合。对其进行早期识别和探测,将有利于企业及时发现机会,并调整技术创新战略。现有的基于专利的技术融合测量及预测研究尚未形成一个完整的体系。针对此问题,提出一个测度技术融合的框架,该框架以专利数据为依据,从聚合性、耦合性、均衡性三个角度对其进行分析,全方位的分析了技术融合所形成的整体网络以及构成网络的各技术主体,最后对网络的均衡程度进行了研究。以德温特专利数据库中的纯电动汽车技术和信息技术的融合为实例对模型进行验证。最后根据三个维度可以筛选出在融合水平较高且融合范围较广的技术,以及相对较稳定的技术组合。相关企业和研发结构可以根据筛选出的最优技术或技术组合进行选择性研发,推动相关产业的融合升级。     

化学制药领域核心专利判别——基于中国化学制药百强的实证分析

随着专利激增,如何预先识别核心专利,为解决此类难题,构建专利评估模型。之后,以中国化学制药百强2000-2010年的发明授权专利为样本,通过线性回归验证指标效力,通过标准化系数赋予指标权重,构建核心专利判定模型。最后,通过构建的指标体系测算化学制药百强企业2011-2014年申请的专利,探索其关键技术布局。     

基于专利技术共现网络的纳米技术演化路径研究

基于技术共现网络分析方法,利用专利的IPC分类(国际专利分类)及其所属的技术领域信息,构建纳米技术演化路径分析框架;采用美国专利和商标局(USPTO)专利数据,分析纳米技术分支领域的演化路径,考察纳米技术与相关技术领域融合发展的实现模式,揭示纳米技术演化的规律,为我国纳米技术发展战略设计提供一定参考。     

基于专利的技术融合测度方法及实证研究

随着科学社会的发展，多学科领域间不断发生知识流动，使得不同的技术发生融合。对其进行早期识别和探测，将有利于企业及时发现机会，并调整技术创新战略。现有的基于专利的技术融合测量及预测研究尚未形成一个完整的体系。针对此问题，提出一个测度技术融合的框架，该框架以专利数据为依据，从聚合性、耦合性、均衡性三个角度对其进行分析，全方位的分析了技术融合所形成的整体网络以及构成网络的各技术主体，最后对网络的均衡程度进行了研究。以德温特专利数据库中的纯电动汽车技术和信息技术的融合为实例对模型进行验证。最后根据三个维度可以筛选出在融合水平较高且融合范围较广的技术，以及相对较稳定的技术组合。相关企业和研发结构可以根据筛选出的最优技术或技术组合进行选择性研发，推动相关产业的融合升级。     

知识基因视角下的技术融合机会发现研究

如何从多领域技术交叉融合过程中发现技术机会,预测具有创新性的技术组合关系,对企业进行新产品和服务的研发具有重要价值。针对现有研究仅从本领域识别技术机会以及传统外推方法预测结果局限性、数据时滞导致的结果失准等问题,提出以功能需求为导向,在广泛获取多领域技术解决方案的基础上,实现面向未来的技术融合机会研究,并建立了系统的知识基因视角下的技术融合机会研究框架,提高了技术机会发现的科学性和准确性。首先,采用结构主题模型(structural topic model,STM)方法从在线评论中提取产品功能需求,作为技术基因表达的性状特征;其次,将主—谓—宾(subject-action-object,SAO)短语与技术—关系—技术(technology-relationship-technology,TRT)短语语义分析方法相结合,从专利中提取多领域技术基因,获取技术基因特征要素并完成基因库构建;最后,采用STM方法识别专利中具有融合倾向的技术类别,将其与基因库中的技术要素进行比对,结合专家知识从基因库中筛选具有融合倾向且具有表达为产品性状特征潜力的目的基因,作为潜在技术融合机会,并将目的基因与产品原有技术方案融合,验证技术融合机会。以老年智能可穿戴式跌倒报警产品为研究对象挖掘出85个具有融合前景的目的基因,即85个技术融合机会,结果表明,知识基因的引入提高了技术融合创新过程的可行性和有效性,预测结果更精准。     

前沿技术与核心技术识别的投入产出分析方法——以混合动力汽车为例

利用投入产出分析的方法对某技术主题下的前沿技术领域与核心技术领域进行识别。以德温特专利数据库中1989-2013年间每五年混合动力汽车的20个主要技术领域的专利数据为样本,采用Python编程对其进行处理,构建专利引用矩阵,据此测算出各技术领域的感应力系数和影响力系数,识别出了这期间的前沿技术与核心技术领域以及它们的演化过程,并对主要技术领域的发展态势进行了分析。