人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估領(lǐng)域的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估領(lǐng)域的應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估領(lǐng)域的應(yīng)用摘要：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks,ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)工作機制的計算模型。在專利領(lǐng)域，評估專利價值是非常重要的，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中具有廣泛的應(yīng)用潛力。關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專利價值評估，模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)，應(yīng)用潛力引言隨著經(jīng)濟全球化的加劇和科技創(chuàng)新的不斷推進，專利在現(xiàn)代社會中扮演著非常重要的角色。同時，隨著專利數(shù)量的不斷增長，評估專利的價值也變得愈發(fā)復(fù)雜。傳統(tǒng)的專利價值評估方法往往受限于主觀性和局限性，無法真正客觀準(zhǔn)確地評估專利的價值。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種具有強大計算能力和模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型，為專利價值評估提供了新的思路和方法。一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)工作機制的計算模型。它由大量的神經(jīng)元單元組成，并通過復(fù)雜的連接方式實現(xiàn)信息的傳遞和處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用類似于人腦的學(xué)習(xí)方式，通過訓(xùn)練樣本和反饋機制不斷調(diào)整權(quán)重和閾值，以逐漸提高網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和泛化能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著的成果。它具有自適應(yīng)性、非線性映射能力和并行處理能力等優(yōu)勢，可以解決許多傳統(tǒng)算法無法解決的問題。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中具有廣泛的應(yīng)用潛力。二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中的應(yīng)用1.數(shù)據(jù)預(yù)處理在專利價值評估中，專利文本通常包含大量的技術(shù)特征和背景信息。而專利價值評估的目標(biāo)是根據(jù)這些特征和信息判斷專利的商業(yè)價值。因此，對于專利文本的預(yù)處理非常重要。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過自動化的方式對專利文本進行特征提取、數(shù)據(jù)清洗和降維等處理，從而提高專利價值評估的效果。2.專利分類專利分類是專利價值評估中的一個重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的專利分類方法主要基于專家經(jīng)驗和規(guī)則，受限于主觀性和局限性。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)大量的專利樣本，自動化地對專利進行分類。通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使其能夠準(zhǔn)確地識別和歸類專利，從而提高專利價值評估的準(zhǔn)確性和效率。3.專利價值預(yù)測專利價值預(yù)測是專利評估的核心內(nèi)容。傳統(tǒng)的專利價值預(yù)測方法往往受限于主觀性、局限性和固定模型的缺點。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的模式識別和泛化能力，可以通過學(xué)習(xí)專利特征和價值標(biāo)簽之間的關(guān)系，構(gòu)建有效的預(yù)測模型。通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使其能夠根據(jù)專利的技術(shù)特征和領(lǐng)域背景，預(yù)測專利的商業(yè)價值。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識別出隱藏在大量數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系和模式，從而提高專利價值預(yù)測的準(zhǔn)確性和靈活性。三、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中的挑戰(zhàn)盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中具有廣泛的應(yīng)用潛力，但也面臨一些挑戰(zhàn)。1.數(shù)據(jù)質(zhì)量專利文本數(shù)據(jù)通常具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和語義，而且往往存在噪聲和冗余。這些因素會影響人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測效果。因此，如何對專利文本數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確、全面的提取和清洗，是實際應(yīng)用中需要解決的問題。2.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)選擇的影響。不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)配置會對專利價值評估的效果產(chǎn)生影響。因此，如何選擇和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)配置，是提高專利價值評估準(zhǔn)確性和效率的重要問題。3.解釋性和可解釋性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種黑盒模型，其預(yù)測結(jié)果往往難以解釋和理解。在專利價值評估中，解釋性和可解釋性非常重要。用戶需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何根據(jù)專利的技術(shù)特征和領(lǐng)域背景，得出特定的價值預(yù)測結(jié)果。因此，如何提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋性和可解釋性，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中的又一個挑戰(zhàn)。結(jié)論人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)工作機制的計算模型，為專利價值評估提供了新的思路和方法。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、專利分類和專利價值預(yù)測等環(huán)節(jié)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高專利價值評估的準(zhǔn)確性和效率。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中面臨一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用經(jīng)驗的積累，相信這些問題將逐漸得到解決。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在專利價值評估中具有廣闊的應(yīng)用前景。參考文獻：1.Michaluk,M.,Sztandera,L.,&Kurzynski,M.(2015).Applicationofartificialneuralnetworksforpredictingpatentvalue.Informatyka,Automatyka,PomiarywGospodarceiOchronie?rodowiska,5.2.Martino,G.,&Appio,F.P.(2017).Patentvaluationusingartificialneuralnetworksandextensionstotime-to-expirationassessment.TechnologicalForecastingandSocialChange,114,279-288.3.Shao,Y.,Tang,X.,&Huang,G.(2018).Evaluatingpatenttechnologicalvalueusinganimpr