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企業(yè)專利組合辨識與專利價值研究 版權信息
- ISBN：9787512438033
- 條形碼：9787512438033 ; 978-7-5124-3803-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
企業(yè)專利組合辨識與專利價值研究 內容簡介
《企業(yè)專利組合辨識與專利價值研究》內容包括專利組合與專利價值理論概述，基于LDA主題模型的專利組合邊界的識別，專利價值因素研究，基于BP神經網絡的專利價值的分類研究，通信企業(yè)專利組合及其專利價值研究等。 《企業(yè)專利組合辨識與專利價值研究》的讀者對象主要是技術管理與創(chuàng)新領域的學者、高校學生（含本科生和研究生）、企業(yè)技術部門管理者等。
企業(yè)專利組合辨識與專利價值研究 目錄
第1章 緒論
1．1 研究背景與問題的提出
1．2 本書寫作目的與研究框架
1．2．1 本書寫作目的
1．2．2 本書研究框架
1．3 本書研究內容與結構
1．4 本書主要研究觀點
1．4．1 中國專利價值及其質量分析
1．4．2 中國專利對外許可現(xiàn)狀和影響因素研究
第2章 專利組合與專利價值理論概述
2．1 專利組合發(fā)展現(xiàn)狀
2．1．1 專利組合緣起與發(fā)展
2．1．2 專利組合戰(zhàn)略的企業(yè)應用及其觀測
2．2 專利信息中的文本專利組合分析邏輯
2．2．1 專利文本信息挖掘及文本挖掘技術概述
2．2．2 針對專利文獻的文本挖掘關鍵技術
2．2．3 專利文本信息挖掘應用研究概述
2．3 專利文本挖掘技術：LDA模型及其應用
2．3．1 LDA模型的發(fā)展由來
2．3．2 LDA模型原理簡介
2．3．3 LDA模型的應用
2．4 專利價值及其相關評測方法
2．5 專利價值評價技術：BP神經網絡發(fā)展及其應用
2．5．1 BP神經網絡發(fā)展
2．5．2 BP神經網絡原理簡介
2．5．3 BP神經網絡的應用
2．6 本章小結
第3章 基于LDA主題模型的專利組合邊界的識別
3．1 專利數(shù)據(jù)獲取與整理
3．1．1 數(shù)據(jù)的來源與整理
3．1．2 發(fā)明專利摘要和名稱數(shù)據(jù)的預處理
3．2 基于LDA模型的主題挖掘
3．2．1 設置初始參數(shù)以及初始化
3．2．2 吉布斯采樣
3．2．3 結果保存輸出
3．3 *優(yōu)主題數(shù)量確定
3．4 基于LDA主題模型的專利組合邊界的確定
3．5 案例分析：以華為專利為案例進行專利組合邊界辨識的分析
3．5．1 數(shù)據(jù)來源與預處理
3．5．2 主題挖掘
3．5．3 *優(yōu)主題數(shù)量確定
3．5．4 主題或專利組合劃分
3．6 本章小結
第4章 專利價值因素研究——專利存續(xù)期和許可的視角
4．1 基于存續(xù)期的專利價值的影響因素研究
4．1．1 數(shù)據(jù)與方法
4．1．2 從發(fā)明專利存續(xù)期角度來考察專利價值
4．1．3 模型回歸結果分析
4．2 企業(yè)專利的許可行為影響因素研究
4．2．1 數(shù)據(jù)來源與變量
4．2．2 解釋變量及其測度
4．2．3 實證結果分析
4．3 本章小結
第5章 基于BP神經網絡的專利價值的分類研究
5．1 基于BP神經網絡的低價值專利的分類識別模型構建
5．1．1 BP神經網絡模型的分類原理
……
第6章 通信企業(yè)專利組合及其專利價值研究
第7章 總結
附錄
參考文獻
1．1 研究背景與問題的提出
1．2 本書寫作目的與研究框架
1．2．1 本書寫作目的
1．2．2 本書研究框架
1．3 本書研究內容與結構
1．4 本書主要研究觀點
1．4．1 中國專利價值及其質量分析
1．4．2 中國專利對外許可現(xiàn)狀和影響因素研究
第2章 專利組合與專利價值理論概述
2．1 專利組合發(fā)展現(xiàn)狀
2．1．1 專利組合緣起與發(fā)展
2．1．2 專利組合戰(zhàn)略的企業(yè)應用及其觀測
2．2 專利信息中的文本專利組合分析邏輯
2．2．1 專利文本信息挖掘及文本挖掘技術概述
2．2．2 針對專利文獻的文本挖掘關鍵技術
2．2．3 專利文本信息挖掘應用研究概述
2．3 專利文本挖掘技術：LDA模型及其應用
2．3．1 LDA模型的發(fā)展由來
2．3．2 LDA模型原理簡介
2．3．3 LDA模型的應用
2．4 專利價值及其相關評測方法
2．5 專利價值評價技術：BP神經網絡發(fā)展及其應用
2．5．1 BP神經網絡發(fā)展
2．5．2 BP神經網絡原理簡介
2．5．3 BP神經網絡的應用
2．6 本章小結
第3章 基于LDA主題模型的專利組合邊界的識別
3．1 專利數(shù)據(jù)獲取與整理
3．1．1 數(shù)據(jù)的來源與整理
3．1．2 發(fā)明專利摘要和名稱數(shù)據(jù)的預處理
3．2 基于LDA模型的主題挖掘
3．2．1 設置初始參數(shù)以及初始化
3．2．2 吉布斯采樣
3．2．3 結果保存輸出
3．3 *優(yōu)主題數(shù)量確定
3．4 基于LDA主題模型的專利組合邊界的確定
3．5 案例分析：以華為專利為案例進行專利組合邊界辨識的分析
3．5．1 數(shù)據(jù)來源與預處理
3．5．2 主題挖掘
3．5．3 *優(yōu)主題數(shù)量確定
3．5．4 主題或專利組合劃分
3．6 本章小結
第4章 專利價值因素研究——專利存續(xù)期和許可的視角
4．1 基于存續(xù)期的專利價值的影響因素研究
4．1．1 數(shù)據(jù)與方法
4．1．2 從發(fā)明專利存續(xù)期角度來考察專利價值
4．1．3 模型回歸結果分析
4．2 企業(yè)專利的許可行為影響因素研究
4．2．1 數(shù)據(jù)來源與變量
4．2．2 解釋變量及其測度
4．2．3 實證結果分析
4．3 本章小結
第5章 基于BP神經網絡的專利價值的分類研究
5．1 基于BP神經網絡的低價值專利的分類識別模型構建
5．1．1 BP神經網絡模型的分類原理
……
第6章 通信企業(yè)專利組合及其專利價值研究
第7章 總結
附錄
參考文獻
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