基于专利强度视角的专利评估与优选研究

发布时间：2017-10-02 00:24

  本文关键词：基于专利强度视角的专利评估与优选研究

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【摘要】：知识经济的到来,不仅推动了专利资源的繁荣,也带动了专利商用化的发展和专利文献信息的应用,使知识产权资源真正成为知识产权资产。然而,实践中如何有效地对目标专利进行评价以及如何有效的筛选高质量专利文献信息,成了专利商用化和文献信息利用过程中无法回避的问题。现有文献虽对此多有涉及,但对专利价值的定义存在较大分歧,价值评估的方法也存在不少问题,导致专利商用化市场举步维艰、专利信息应用发展缓慢。解决专利评估问题,不仅能降低企业的研发成本,还能激活大量的专利资源,促进技术创新和社会进步。本文将专利文献信息引入专利评估,以新的视角研究非市场基准的专利价值问题,旨在从技术的角度审视专利在市场竞争和技术更新中抵抗价值衰减的能力,即本文所定义的专利强度。基于这一观点,本文作了一下研究工作：首先,广泛浏览学习现有相关文献,对本领域基本情况进行梳理和分析,清楚的界定本文所研究的主题,提出专利强度的定义和内涵。其次,分析专利强度的影响因素,并对各因素进行识别、剖析和筛选,构建专利强度指标。另外,基于专家评价法和层次分析法,分析各指标对专利强度的影响程度,确定指标权重,构建完整的专利强度评价指标体系。最后,针对文章提出的指标体系,建立两个数学模型,一是基于统计分析的模型,一是模糊数学模型进行对比论证。本研究方法是基于专利文献信息的非市场基准的专利评价模型,以客观的数据信息为基准,确保评价结果客观、可靠。研究成果可用于专利文献的分析和专利信息利用领域,对专利商用化过程中的价值评价也有很好的参考意义。
【关键词】：价值评价 专利质量 检索优选 专利信息利用 专利强度
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G306
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-22
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究目的和意义12-14
• 1.2.1 研究目的12-13
• 1.2.2 研究意义13-14
• 1.3 国内外研究现状14-18
• 1.3.1 专利价值内涵和影响因素的研究现状14-15
• 1.3.2 专利价值评估方法的研究现状15-16
• 1.3.3 专利价值评估体系的研究现状16
• 1.3.4 非市场基准的专利价值评估研究现状16-17
• 1.3.5 文献评述17-18
• 1.4 研究思路与文章框架18-20
• 1.4.1 研究内容18-19
• 1.4.2 研究方法19-20
• 1.4.3 技术路线20
• 1.5 本文的主要创新点20-21
• 1.6 本章小结21-22
• 第二章 专利强度相关理论的构建22-31
• 2.1 专利价值相关概念的辨析22-23
• 2.1.1 专利质量与专利价值22
• 2.1.2 专利价值度22-23
• 2.2 专利强度概念的提出23-24
• 2.2.1 专利强度概念的渊源23
• 2.2.2 专利强度的定义23-24
• 2.2.3 专利强度的内涵24
• 2.3 专利强度评估的原则及要素分析24-25
• 2.4 专利强度评估指标的筛选25-30
• 2.4.1 权利人实力25-26
• 2.4.2 保护策略26-28
• 2.4.3 法律状态28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 专利强度评估指标体系的构建31-49
• 3.1 层次分析法程序31-33
• 3.1.1 层次分析法简介31
• 3.1.2 层次分析法的步骤31-33
• 3.2 基于Delphi的层次模型构建33-35
• 3.2.1 德尔菲法简介33-34
• 3.2.2 选择专家组34
• 3.2.3 专家调查咨询34
• 3.2.4 调查结果分析整理34-35
• 3.3 基于AHP的专利强度指标研究35-47
• 3.3.1 构造评价因素的成对比较矩阵35-39
• 3.3.2 计算各评价指标的权重值39-41
• 3.3.3 对判断矩阵的一致性进行判断41-46
• 3.3.4 计算指标层次总排序46-47
• 3.4 模型结果分析47-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 基于AHP和模糊综合决策模型的实例分析49-70
• 4.1 模糊综合分析模型49-51
• 4.1.1 模糊数学法的思想49
• 4.1.2 采用模糊数学理论的适用性分析49
• 4.1.3 基于数理统计的模糊分析模型49-51
• 4.2 简单模糊分析实例研究51-56
• 4.3 模糊综合决策模型56-57
• 4.4 基于AHP的多目标模糊综合决策模型57-68
• 4.4.1 数据来源和指标权重确定58-59
• 4.4.2 模型构建59-60
• 4.4.3 计算因素集U的权重向量60-61
• 4.4.4 建立模糊矩阵R61-66
• 4.4.5 结果分析66-68
• 4.5 模型优化和应用68-69
• 4.5.1 参数体系的健全和完善68-69
• 4.5.2 模型的数学优化和应用69
• 4.6 本章小结69-70
• 第五章 结论和展望70-73
• 5.1 研究结论70-71
• 5.2 工作展望71-73
• 参考文献73-78
• 致谢78-80
• 攻读硕士学位期间科研项目及发表论文情况80-81
• 附件一：专利强度调查问卷81-85
• 附件二：模糊矩阵MATLAB处理程序85-88

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本文编号：956525