基于人工智能的双创成果与专利运营的价值关联评估方法与流程

1.本发明涉及基于人工智能的双创成果与专利运营的价值关联评估方法，属于人工智能技术领域。

背景技术：

2.电力科技项目与一般工程建设项目不同，科技项目的各种技术指标以及预期完成后的指标都是电力企业运行是否达到运行规程规定的重要评价指标。目前，电网企业多数成果属于非主营竞争性业务，面临市场激烈竞争的压力，起始阶段利润不高，转化周期较长，存在失败的风险，这些困难限制科研人员开展成果转化的积极性，阻碍科技成果转化进程因此，建立符合行业技术要求和特点的指标体系是合理、科学进行项目评估的重要条件。这对电力科技项目的先进性和经济效益提出了明确的要求，从而保证了电网企业持续发展的需求。
3.目前，在全面提升科技发展驱动力的背景下，科技项目成果转化的整体数量和质量不高，科技成果转化推广应用未体现出应有的价值，如何通过科学有效手段构建双创成果与专利价值的指标体系，借助人工智能先进技术，进行科技成果与专利运营的精准评估是目前电网企业迫切需要解决的问题。

技术实现要素：

4.本发明目的是提供了基于人工智能的双创成果与专利运营的价值关联评估方法，实现双创成果与专利机制的全链条管控，促进科技成果更加高效快捷推向市场。
5.本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
6.步骤1：建立电网企业的已授权专利数据库，将专利信息进行数字化；进行双创成果转化推广的核心专利相关属性需求，初步筛选；
7.步骤2：采用基于关联词的大数据挖掘方法，初步筛选出双创成果专利属性关联到的相关专利集；
8.确定好跟双创成果相关联的专利关联词，在电网企业的专利数据库中，采用大数据挖掘搜索方法，按照专利关联词进行相关专利筛选；并采用大数据的数据有效性技术进行双创相关成果的查全、查准率评估；
9.步骤3：建立相关专利与双创成核心专利相关属性的关联价值模型，根据双创项目成果价值评价指标，预测相关专利的综合价值；具体步骤如下：
10.采用聚类分析方法，将专利跟双创成果的贴近程度，按照距离来评价，其距离计算方式使用欧式距离，计算公式如下：
[0011][0012]
式中，x和y表示空间中n个体中的两个点，xi为第i个点，yi为第i个节点，如果聚类对象为变量，x和y则表示在k个变量中的任意两个，并且维数为样本量n，dis(x,y)为两个点
xi、yi的距离；
[0013]
依据指标体系和权重，提出衡量双创成果与专利关联性的相关专利的综合价值计算公式如下所示：
[0014]
v＝v
law
×
(v
originality
+v
universality
+v
consistency
)
[0015]
式中，v代表双创成果与专利关联性的最终结果，v
law
表示专利法律保护性，存在外部侵权，则该指标为0，不存在侵权，则为1；v
originality
表示专利原创性，存在相关专利取值为0.2，不存在相关专利取值为0.4；v
universality
表示专利普遍适用性，落地前景广泛、满足当前及未来推广需求取值为0.3，部分技术应用落地前景广泛、部分满足当前及未来推广需求取值为0.15；v
consistency
代表专利权利要求书契合性，专利权利要求书覆盖了专利原创性、普遍适用性，保护内容全面取值为0.3，专利权利要求书部分覆盖了专利原创性、普遍适用性，保护内容相对全面取值为0.1；
[0016]
步骤4：依据各项指标的权重因子，确定最符合双创成果的一个核心专利；
[0017]
按照前面双创成果与专利关联性评价指标，将初步筛选出双创成果专利属性关联到的相关专利集，进行各项指标的权重因子计算分析，得出这些专利集的指标评价得分；确定最符合双创成果的一个核心专利，并筛选确定最贴近核心专利的相关专利作为支撑专利。
[0018]
优选的，所述步骤2还需要通过局部异常因子检测技术剔除异常值，加快数据清理速度；通过灰关联分析、共现分析、神经网络差值等数据插补技术补全缺失数据，实现专利权人标准化，进行数据自动标引。
[0019]
本发明的优点在于：本技术从推进成果转化推广、提高专利适应市场发展需求等实用角度提出双创成果与专利运营的价值关联评估方法，利用基于大数据的人工智能评价手段对企业专利价值及市场推广进行界定及筛选优化，激发专利潜在价值，高效促进专利成果商业化及产品化转化，实现海量专利数据快速化、可定制化的专利价值筛选，对提高科技成果转化效率、促进专利运营水平具有重要意义。
附图说明
[0020]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
[0021]
图1为本发明流程结构示意图。
具体实施方式
[0022]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0023]
主要实施步骤如下所示：
[0024]
1、建立电网企业的已授权专利数据库，提出计划进行双创成果转化推广的核心专利相关属性需求。
[0025]
电网企业通常与专利代理机构建立了专利委托申请合作关系，专利代理机构汇总
后、将企业获得授权的发明专利信息以标准文库方式提交给电网企业。
[0026]
发明专利信息主要包括申请公布号、发明人、发明名称、权利要求书等，按照约定好的数据库文本格式提交。在此基础上，电网企业建立已授权专利数据库，将专利证书、申请文件等发明专利信息相关资料进行数字化管理，具备按照报表统计输出、关联词筛选等功能。
[0027]
电网企业将已授权专利数据库，通过每月不定期与国家知识产权局网站、soopat网站等进行专利数据核对，避免出现专利年费未及时缴纳、专利侵权等问题，注重对授权发明专利的持续保护、侵权保护等。
[0028]
提出计划进行双创成果转化推广的核心专利相关属性需求，主要实施步骤如下：
[0029]
(1)确定计划实施的双创成果的技术成熟度等级
[0030]
根据电网企业科技成果应用特点，双创孵化项目成果需要达到八级及以上水平。为此，对计划实施的双创成果的主要形式按照以下进行划分。
[0031]
表1双创成果技术成熟度度等级划分及评价标准
[0032][0033]
(2)按照双创成果技术成熟度等级，初步确定要筛选专利的相关属性要求
[0034]
根据双创成果的名称、关联技术词语、产权所属等，从形式审查、一致性符合的角度初步确定需要的专利的相关属性要求，为开展专家评审奠定基础。
[0035]
(3)按照技术适应性、市场推广前景等指标要求，组织专家确定专利的筛选关联词
[0036]
通过成果转化经理人进行市场调研的方式，确定待转化成果的市场推广应用前景，该项技术能否能适应当前及未来行业应用要求、有无市场盈利空间，在前面初步筛选基础上组织相关领域专家确定待筛选核心专利的关联词。
[0037]
2、采用基于关联词的大数据挖掘方法，初步筛选出双创成果专利属性关联到的相关专利集
[0038]
确定好跟双创成果相关联的专利关联词，在电网企业的专利数据库中，采用大数据挖掘搜索方法，按照专利关联词进行相关专利筛选，提升了专利查询效率，节约了分析人员的检索时间。
[0039]
同时，采用大数据的数据有效性技术能进行双创相关成果的查全、查准率评估，可快速进行数据可行性验证；通过局部异常因子检测技术剔除异常值，加快数据清理速度；通过灰关联分析、共现分析、神经网络差值等数据插补技术补全缺失数据，实现专利权人标准化，可进行数据自动标引，大大加快数据处理速度。
[0040]
3、建立相关专利与双创成核心专利相关属性的关联价值模型，根据双创项目成果价值评价指标，预测相关专利的综合价值
[0041]
采用聚类分析方法，将专利跟双创成果的贴近程度，按照距离来评价。聚类分析方法作为动态的分类方法，帮助后续的挖掘进行，将相似的事物归入相应的类别中，并且使其中的事物相似，通常采用欧式距离，计算公式如下：
[0042][0043]
在上述公式中，将x和y在这里表示空间中n个体中的两个点，xi为第i个点，yi为第i个节点，如果聚类对象为变量，x和y则表示在k个变量中的任意两个，并且维数为样本量n，dis(x,y)为两个点xi、yi的距离。
[0044]
区别于传统的专利评价指标，围绕双创成果的转化推广、市场收益等核心指标，建立双创项目与专利的价值关联模型，作为大数据挖掘时的指标。按照优先级、重要程度，选取专利法律保护性、专利原创性、专利普遍适用性、专利权利要求书契合性，作为四项关联性指标，通过大数据挖掘进行综合评价分析。四项关联性指标评价方法如下所示：
[0045]
表2四项关联性指标评价方法
[0046][0047][0048]
依据指标体系和权重，提出衡量双创成果与专利关联性的相关专利的综合价值计
算公式如下所示：
[0049]
v＝v
law
×
(v
originality
+v
universality
+v
consistency
)
[0050]
上述公式中，v代表双创成果与专利关联性的最终结果，v
law
表示专利法律保护性，存在外部侵权，则该指标为0，不存在侵权，则为1；v
originality
表示专利原创性，v
universality
表示专利普遍适用性，v
consistency
代表专利权利要求书契合性。
[0051]
4、依据各项指标的权重因子，通过客观评价、主观修正优化等结合方式，确定最符合双创成果的一个核心专利
[0052]
按照前面双创成果与专利关联性评价指标，将初步筛选出双创成果专利属性关联到的相关专利集，进行各项指标的权重因子计算分析，通过客观评价得出这些专利集的指标评价得分。再次基础上，通过电网企业现场应用专家的技术、财务等专家组评审，最终选择确定最符合双创成果的一个核心专利，并筛选确定最贴近核心专利的相关专利作为支撑专利。
[0053]
选择计划推广实施的电网腐蚀新材料双创成果作为实施案例，在电网企业专利数据库中，进行双创成果专利属性关联到的相关专利集评价。选择电网腐蚀、电工新材料、超憎水作为该双创成果的关联词，在电网企业专利数据库专利数据库中进行查询到12个相关专利，按照四项关联性指标评价方法，分别进行评价，结果如下所示：
[0054]
表2四项关联性指标评价结果
[0055][0056]
从上表中可以看出，专利2、专利8、专利12综合评价得分最高，与双创成果关联性最强。
[0057]
在此基础上，通过电网企业现场应用专家的技术、财务等专家组评审，最终选择确定专利8最符合双创成果的一个核心专利，专利2、专利12作为支撑专利.
[0058]
5、将最终确定的核心专利推荐给电网企业，作为双创成果转化推广的载体进行市场运营。将确定的核心专利，作为作为双创成果转化推广的载体进行市场运营，进行专利许可、转让等。
[0059]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。
凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.基于人工智能的双创成果与专利运营的价值关联评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立电网企业的已授权专利数据库，将专利信息进行数字化；进行双创成果转化推广的核心专利相关属性需求，初步筛选；步骤2：采用基于关联词的大数据挖掘方法，初步筛选出双创成果专利属性关联到的相关专利集；确定好跟双创成果相关联的专利关联词，在电网企业的专利数据库中，采用大数据挖掘搜索方法，按照专利关联词进行相关专利筛选；并采用大数据的数据有效性技术进行双创相关成果的查全、查准率评估；步骤3：建立相关专利与双创成核心专利相关属性的关联价值模型，根据双创项目成果价值评价指标，预测相关专利的综合价值；具体步骤如下：采用聚类分析方法，将专利跟双创成果的贴近程度，按照距离来评价，其距离计算方式使用欧式距离，计算公式如下：式中，x和y表示空间中n个体中的两个点，x
i
为第i个点，y
i
为第i个节点，如果聚类对象为变量，x和y则表示在k个变量中的任意两个，并且维数为样本量n，dis(x,y)为两个点x
i
、y
i
的距离；依据指标体系和权重，提出衡量双创成果与专利关联性的相关专利的综合价值计算公式如下所示：v＝v
law
×
(v
originality
+v
universality
+v
consistency
)式中，v代表双创成果与专利关联性的最终结果，v
law
表示专利法律保护性，存在外部侵权，则该指标为0，不存在侵权，则为1；v
originality
表示专利原创性，存在相关专利取值为0.2，不存在相关专利取值为0.4；v
universality
表示专利普遍适用性，落地前景广泛、满足当前及未来推广需求取值为0.3，部分技术应用落地前景广泛、部分满足当前及未来推广需求取值为0.15；v
consistency
代表专利权利要求书契合性，专利权利要求书覆盖了专利原创性、普遍适用性，保护内容全面取值为0.3，专利权利要求书部分覆盖了专利原创性、普遍适用性，保护内容相对全面取值为0.1；步骤4：依据各项指标的权重因子，确定最符合双创成果的一个核心专利；按照前面双创成果与专利关联性评价指标，将初步筛选出双创成果专利属性关联到的相关专利集，进行各项指标的权重因子计算分析，得出这些专利集的指标评价得分；确定最符合双创成果的一个核心专利，并筛选确定最贴近核心专利的相关专利作为支撑专利；步骤5：将最终确定的核心专利推荐给电网企业，作为双创成果转化推广的载体进行市场运营。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的双创成果与专利运营的价值关联评估方法，其特征在于，所述步骤2还需要通过局部异常因子检测技术剔除异常值，加快数据清理速度；通过灰关联分析、共现分析、神经网络差值等数据插补技术补全缺失数据，实现专利权人标准化，进行数据自动标引。

技术总结

本发明提供了基于人工智能的双创成果与专利运营的价值关联评估方法，包括以下步骤：建立电网企业的已授权专利数据库，将专利信息进行数字化；进行双创成果转化推广的核心专利相关属性需求，初步筛选。采用基于关联词的大数据挖掘方法，初步筛选出双创成果专利属性关联到的相关专利集；建立相关专利与双创成核心专利相关属性的关联价值模型，根据双创项目成果价值评价指标，预测相关专利的综合价值；依据各项指标的权重因子，确定最符合双创成果的一个核心专利。本发明实现海量专利数据快速化、可定制化的专利价值筛选，对提高科技成果转化效率、促进专利运营水平具有重要意义。促进专利运营水平具有重要意义。促进专利运营水平具有重要意义。