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[研究目的]高校专利源于发明人的科研活动,发明人对其可转化性起决定性作用。从发明人特征角度研究专利可转化性对专利转化评估与质量管控机制建设具有积极意义。[研究方法]该文从多个维度构建发明人特征指标体系,以2873件高校授权发明专利为分析样本,先用独立样本非参数检验对比转化组与未转化组样本之间各项发明人特征指标的差异性,再用二元逻辑回归的方法研究各指标与专利可转化性的关系。[研究结论]高校专利可转化性与其发明人特征显著相关;重视专利质量而非数量、具备高级职称、担任行政职务且与多家企业有过合作的发明人所创造的专利可转化性更强。高校专利工作应从追求数量向提升质量转变,通过政策改革等方式引导发明人主动加强产学合作、牢固树立质量意识、深度参与专利转化。 相似文献
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[研究目的]缺乏成熟的专利价值评估系统作为参考,是当前高校专利高产出却低转化的重要原因之一。对于非市场基准的专利价值评估方法而言,各项指标对评估模型的影响度不一且没有统一标准。使用深度学习的方法构建专利价值评估体系可以有效降低人为筛选的主观倾向性,从而提升专利价值评估效率。[研究方法]基于锚定效应理论,重点选取专利发明人的历史专利转化特征作为锚定指标,构建了基于注意力机制的深度学习模型,对高校专利价值进行评估和预测。引入的注意力机制可自适应地强调关键指标,一定程度上避免了先前研究中人为筛选的主观因素影响。[研究结论]通过采集1540条电子信息相关方向的高校专利价值数据进行深度学习实验,构建的基于深度注意力机制的模型在测试集上平均预测准确率达96.88%,证实该评估方法具有高准确性和强实用性,且研究发现发明人的历史专利转化价值对于专利价值评估具有显著的信息锚特征。 相似文献
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[目的/意义]高校是推进国家、区域科技创新的重要力量,对高校高价值专利进行探测和识别,对提升高校专利运营效率,加快高校科技成果向产业界转移,实现校企联动发展具有重要意义。[方法/过程]首先,从保护范围、研发水平、市场前景、主体特征4个维度出发,选取11个专利指标;然后,结合熵权法与突变级数法,从指标计算角度进行高校专利价值评估;最后,运用Doc2vec模型对专利摘要进行向量化表示,并结合局部离群因子算法(LOF算法)识别离群专利作为高价值专利,从内容分析角度评估高校专利价值。[结果/结论]以“云计算”领域的高校专利为例对所提方法进行实证,通过对基于指标计算和内容分析的评估结果进行融合获得了高价值专利,验证了方法的有效性和科学性,为高校专利运营和企业探寻高校高价值专利提供了方案参考。 相似文献
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我国高校专利状况研究与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了1985年我国实施专利制度以来我国高校专利申请、授权情况,指出高校专利工作由弱到强,逐步发展;发明专利的申请、授权已经成为高校专利工作重点.分析了高校有效专利情况,并和国内有效专利进行了比较,认为高校发明专利保护工作已成为高校专利保护、维持之重点；分析了高校专利转化状况,提出了高校专利技术转化概念,高校专利传统意义的许可、转让只是高校专利技术转化的一部分,高校专利技术转化是高校科技创新的主要组成,是一项系统化、社会化工程. 相似文献
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[研究目的]理清专利审查周期对专利转化的影响,能够为专利审查机构完善专利制度、为专利发明人调整申请策略提供参考借鉴。[研究方法]以获得“中国专利奖”的发明专利为例,借助公开时滞、授权时滞和实审时长指标,通过比较分析、相关和回归分析考察审查周期对专利转化率、次数和速度的影响。[研究结论]专利审查周期整体呈缩短之势,审查周期长短对专利转化确有影响。“早公开早授权有利于专利转化”的假设部分成立,对提升转化率无益,却能加速转化、增加转让次数。 相似文献
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[目的/意义]旨在探索一种既能评价专利自身技术价值同时又能对其市场价格给出预判的评价方法。[方法/过程]针对科研周期中不同阶段的特点设立指标体系,并引入市场询价机制综合考虑,构建专利价值评估体系,将专利价值评价融入到科研全流程常态化管理过程中。通过将专利的技术价值和市场价值有机结合起来,构建了一种市场价值为导向、直观可操作的高校专利评价模式,并通过实际案例进行了实证分析。[结果/结论]构建的评价模式能较好地评价高校专利价值,预测专利交易价格,能够为高校专利运营工作中的指导定价机制提供新的思路,为高校专利分级统筹管理提供价值度方面的数据支持。 相似文献
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[目的/意义]综合考虑专利转化过程的影响要素、依据多源异构的相关资源进行专利推荐,能帮助高校和企业快速找到供需双方,促进高校专利转化。[方法/过程]基于四螺旋理论,设计综合考虑“高校-政府-企业-科技中介”影响作用的高校专利转化本体模型,从而构建高校专利推荐知识图谱。以新能源汽车电池领域为例,通过展示和查询知识图谱,得到推荐结果。[结果/结论]构建的知识图谱较好地实现了专利相关多源数据的融合,通过节点关联能对高校或企业提供团队和需求发现、政策感知和机构匹配等提供参考,并为后续相关研究提供了借鉴思路。 相似文献
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[目的/意义]构建基于机器学习的成本法专利价值评估方法,快速识别海量专利的实际成本,并预测其价值区间,在为专利价值评估提供新研究思路的同时,也为专利转移转化定价提供了参考借鉴。[方法/过程]通过Innography数据库与Incopat数据库下载“新能源汽车”领域多指标专利数据,提取专利成本影响因素与专利价值影响因素,并形成专利数据训练集与专利数据预测集;构建AutoGluon机器学习分类算法,将包含成本数据的Innography专利数据训练集导入模型进行训练,并将训练好的模型对Incopat专利数据预测集进行成本预测;最后使用成本法并结合本研究提出的专利价值指数对预测结果进行计算,估算其价格区间。[结果/结论]通过实证分析与结果验证可知,本研究构建的基于机器学习的成本法专利价值评估方法在预测专利价值区间中具备一定有效性,为促进专利价值评估研究深化及专利转移转化定价实践发展提供了参考。 相似文献
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[目的/意义]专利价值评估工具已经应用非常广泛,但其评估结论是否有效尚有争议。[方法/过程]本文以某高校最近三年已实际发生专利权转移交易的专利为研究样本,以实际交易价格与现已公开应用的3个专利价值评估模型的评估值进行比较,利用相关分析和回归分析等数理统计方法验证Innography、IncoPat和PatSnap作为专利价值评估工具的有效性。[结果/结论]本研究涉及的交易样本数据表明：PatSnap在评估专利价值上具有较高的可靠性,评估结果可作为交易的参考价格供买卖双方参考;IncoPat评估的专利价值度与真实交易价格的自然对数值有较高的相关性,而Innography评估的专利强度与真实价格的相关性一般。PatSnap的价值评估结果可作为交易的参考价格供买卖双方参考,也可用来评估专利作为高校无形资产的价值。 相似文献
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推进产学研深度融合,加强高校科技成果转化是中国经济高质量发展的重要途径之一。通过收集20所中国纺织高校1985—2021年发明专利,深入分析高校产学研合作创新开展情况与发明专利转化绩效间关系。研究结论发现：首先,中国纺织高校产学研联合专利申请与专利转化均呈现出快速增加趋势,但是转化专利占产学研合作创新成果的比例较低;其次,高校产学研合作广度与深度负向作用于整体专利转化数量,而合作多元度则对专利转化存在显著正向影响;再次,高校产学研合作广度与深度对其合作创新成果转化存在显著倒U型影响,但产学研合作多元度对其合作创新成果转化具有显著的正向作用;最后,高校产学研合作创新成果转化数量与其转化专利自身产学研合作广度、深度与多元度之间存在显著的正向关系。 相似文献
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[研究目的]“十四五”规划首次将高价值专利纳入我国经济社会发展的主要目标,亟需对专利价值文献进行综述研究,分析研究重点、评估现状和未来展望,以期更好地优化专利政策,培育高价值专利。[研究方法]通过对国内外专利价值研究文献的归纳与评述,一是界定专利价值的内涵,测度专利价值的决定因素;二是评估专利价值指标的有效性;三是分析专利价值评价方法的科学性;四是探讨专利价值的内生性。[研究结论]专利价值是专利的资产价值,也就是创新者的利润回报。专利保护范围和专利寿命直接决定专利价值,但为了实现专利价值的最大化,创新者必须权衡专利保护范围与专利寿命之间的矛盾关系,选择最优专利保护范围。在专利价值内生性挑战下,最优专利保护范围随着创新者的策略选择、产业属性特征以及政策环境的改变而动态变化,这也正是未来专利价值的研究重点和方向。 相似文献
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从incoPat专利库检索获取2010-2019年江苏省“双一流”建设高校专利转化相关数据,分析相关高校专利转化实施状况,结果表明:15所高校专利申请总量较大但转化实施严重不足,且转化实施的大多为发明专利,其中南京林业大学的实用新型专利的产业价值和市场关注度较高;大多数高校近几年专利转化交易较为活跃且持续性和稳定性较好,其中苏州大学2016-2019年的转化活跃度达102.55％;南京中医药大学等6所高校的专利转化与其一流学科建设相关度超过60％;大多数高校与产业协同合作水平相对较高但转化模式较为单一,受让企业平均受让专利数量维持在1.2～2.6件,其中南京大学的产业对接广度和深度表现较为出色.进一步挖掘制约高校专利转化关键因素主要包括法律约束冲突与权属、政策导向与质量审核、科研绩效评价指标、转化配套与产业衔接等.在此基础上,提出加强政策引导、实施专利全流程管理、优化高校组织架枸、探索职务发明权属改革、突出专利转化导向理念、创新专利许可模式、加大优势学科产业辐射效能、加强专业机构和人才队伍建设等对策建议. 相似文献
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以"985工程"高校1994—2008年间产学研合作发明专利作为研究对象,使用施引专利数作为专利质量的衡量指标,运用跨层次模型,研究分析了高校产学研专利质量特征及影响因素。实证结果表明,高校的产学研专利质量体现出所属主体和学科门类高度集中的现象。在专利质量影响因素的个体层面上,专利应用的部门数越多、在技术发展地区获得专利授权、引用较多文献及专利数以及与企业进行合作研发,均有助于高校产学研专利质量的提高;从专利权人所属的组织层面上,技术含量高的专利更容易在理工类高校产生。其次,高校所在区域的经济发展水平和技术市场活跃度对专利质量之间的影响关系不显著,但高校拥有较大的企事业单位科研经费规模有助于专利质量的提高。 相似文献
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[研究目的]面对海量的专利数据,如何构建有效的专利可转让性评估方法,筛选出具有转让可能性的专利,对于发现潜在高价值专利、提升我国专利成果转移转化效率具有重要意义。为此,提出一种基于机器学习的专利可转让性评估方法。[研究方法]首先利用基于机器学习的指标约减算法对从技术维度、法律维度、经济维度和主体维度构建的专利可转让性评估指标进行约减,以去除掉冗余指标;然后根据约减后得到的评价指标构建机器学习模型,并对专利可转让性进行评估。[研究结论]人工智能领域专利可转让性评估案例结果表明,当剔除掉冗余指标后机器学习模型的预测准确率均值提升了0.56%;基于机器学习的专利可转让性评估模型的分类准确率达到72.36%,可以较好地对专利的可转让性进行评估。案例结果验证了所提出方法的可行性和有效性,该方法为专利可转让性评估提供了新的研究方法。 相似文献