文献类型： 中文期刊
作者： 金武 1 ; 王书磊 2 ; 刘晓萌 2 ; 夏晔 2 ; 刘建伟 2 ;
作者机构： 1.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心
2.中国水产科学研究院
关键词： 人工神经网络;专利分析;专利价值;文本分类
期刊名称： 渔业信息与战略
ISSN：
年卷期： 2021 年 001 期
页码： 40-44
摘要： 为了从大量专利数据中筛选渔业高价值专利,提高专利管理效率,从而间接促进专利转化,对中国水产科学研究院2008—2018年5 404项专利进行价值高中低分类标注,获取这些专利在商业数据库Patentics中的16个参数并进行归一化处理,合并专利信息和对应的专利参数并利用人工神经网络建模。合并的数据中随机抽取70%的数据用于训练,30%的数据用于测试。结果表明:单隐层5个节点的人工神经网络模型准确度为73.59%,可以用于后续高价值专利辅助筛选工作。
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