一种专利价值评价方法及评价系统技术方案

本发明专利技术公开了一种专利价值评价方法，涉及专利分析评价技术领域，包括以下步骤：S1：建立专利价值评价层次结构模型，所述专利价值评价层次结构模型包括r层的指标体系，每一层指标体系均包含若干个评价指标；S2：采用多层熵权法计算出评价指标权重ω

【技术实现步骤摘要】
一种专利价值评价方法及评价系统


[0001]本专利技术涉及专利分析评价
，具体涉及一种专利价值评价方法。

技术介绍

[0002]随着专利价值在经济社会中被广泛运用，科学、合理、具有操作性的专利价值分析和评估方法近年来受到国内外理论界和实务界的关注。专利价值评价对于无形资产评估，企业经营管理，股权交易并购，技术研发立项等活动均有着直接的影响。
[0003]现有的专利价值评估模型(如Innogra
‑
phy、IncoPat等)在评价指标方面具有一些共性，如选取专利转让、许可、专利寿命(保护年限)等作为指标，然而这些指标对于授权早的专利有利，而对于授权晚的专利可能还未来的及转让、许可，并且专利寿命必然比早期的短，那么如果设立该指标来考量专利的价值，那么对授权晚的专利评价是不客观的。而且现有的评价指标赋予通常采用单次的层次分析法或熵权法给所有指标一次性进行权重赋予，但该方法未考虑到各指标在各维度之间的价值意义，使得最后对专利价值的评估出现偏差。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术问题，本专利技术提供一种采用较少参数，计算简单，结果准确的专利价值评价方法。
[0005]为达到上述效果，本专利技术提供一种专利价值评价方法，包括以下步骤：
[0006]S1：建立专利价值评价层次结构模型，所述专利价值评价层次结构模型包括 r层的指标体系，每一层指标体系均包含若干个评价指标；
[0007]S2：采用多层熵权法计算出第r层的所述评价指标的权重ω
rr/>；
[0008]S3：再采用层次分析法计算出第r层所述评价指标的权重ω
i
；
[0009]S4：对步骤S2获得的各项指标权重和S3获得的各项指标权通过
[0010][0011]计算获得综合权重γ
i
；
[0012]S5：再将计算得出的综合权重γ
i
带入专利价值度计算公式：
[0013][0014]计算并获得该专利的价值度：
[0015]其中，V是专利价值度，X
i
是被评价的专利各个指标值，k为附加系数且k 的取值根据专利是否获得中国专利奖项。
[0016]进一步的方案是，步骤S2中所述的采用多层熵权法计算出第r层所述评价指标的权重包括以下步骤：
[0017]S20：选取r
‑
1层的任一评价指标，该评价指标由第r层的X1，X2，
…
，X
n
的n个评价指标共同决定，该分层的指标体系有m组数据样本，即X
i
＝ {X1,X2,
…
,X
m
}，构成指标矩阵H
r
＝
(X
ij
)
m
×
n
如下：
[0018][0019]其中，i＝1、2
……
m，j＝1、2
……
n：
[0020]S21：求各项指标信息熵E
j
；
[0021]S22：通过信息熵计算得出各项指标权重W
j
，即：
[0022][0023]S23：计算最后得分Z
l
，即：
[0024][0025]S24：重复步骤S20
‑
S23，依次完成第r
‑
1层全部指标，得到第r
‑
1层各个评价指标对应的第r层权重，加权求和得出第r
‑
1层各个评价指标得评分，获得指标矩阵H
r
‑1；
[0026]S25：重复步骤S20，依次采用第r
‑
1层得指标矩阵H
r
‑
1来计算第r
‑
2层得指标矩阵H
r
‑2、第r
‑
2层得指标矩阵H
r
‑2来计算第r
‑
3层指标矩阵H
r
‑3……
第2层得指标矩阵H2计算第1层指标矩阵H1；
[0027]S26：重复步骤S21
‑
S22，计算获得计算第1层中各个指标的权重；
[0028]S27：最后通过第r层的各个指标的权重和第1层的相对应指标权重进行相乘获得最终第r层的各个指标的权重ω
r
。
[0029]进一步的方案是，在步骤S20和步骤S21之间还包括步骤S200：对各指标数据进行标准化处理得到Y
ij
，即：
[0030][0031]进一步的方案是，在步骤S200和步骤S21之间还包括步骤S201：对标准化处理后的各项指标数据再进行线性平滑处理得到W
ij
，即：
[0032]W
ij
＝0.1+0.8*Y
ij
。
[0033]进一步的方案是，步骤S22中所述各项指标信息熵E
j
通过W
ij
计算得到，具体为：
[0034][0035]其中：
[0036]如果p
ij
＝0，则令
[0037][0038]进一步的方案是，步骤S3中所述的采用层次分析法计算出第r层所述评价指标的权重ω
i
，包括以下步骤：
[0039]S30：选取r
‑
1层的任一评价指标，该评价指标由第r层的X1，X2，
…
，X
n
的n个评价指标共同决定，通过对第r层中的X1，X2，
…
，X
n
各个指标两两分别进行重要性的比较得到比较矩阵X
r
＝(X
ij
)
n
×
n
，即
[0040][0041]其中，i＝1、2
……
m，j＝1、2
……
n：
[0042]S31：计算评价指标的权重ω
i
[0043][0044]其中i为指标项数，且
[0045][0046]比较矩阵最大特征根为：
[0047][0048]S32：对比较矩阵进行一致性检验；
[0049][0050]当CR≤0.1时，则通过检验；
[0051]S33：重复步骤S30
‑
S32，计算出第1层中各指标的权重；
[0052]S34：最后通过第r层的各个指标的权重和第1层的相对应指标权重进行相乘获得最终第r层的各个指标的权重ω
i
。
[0053]进一步的方案是，步骤S5中所述的附加系数k的取值范围为1
‑
1.3，具体为：
[0054]专利未获得中国专利奖项k取值为1；
[0055]专利获得中国专利优秀奖k取值1.1：
[0056]专利获得中国专利银奖k取值为1.2；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种专利价值评价方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立专利价值评价层次结构模型，所述专利价值评价层次结构模型包括r层的指标体系，每一层指标体系均包含若干个评价指标；S2：采用多层熵权法计算出第r层的所述评价指标的权重ω
r
；S3：再采用层次分析法计算出第r层所述评价指标的权重ω
i
；S4：对步骤S2获得的各项指标权重和S3获得的各项指标权通过计算获得综合权重γ
i
；S5：再将计算得出的综合权重γ
i
带入专利价值度计算公式：计算并获得该专利的价值度：其中，V是专利价值度，X
i
是被评价的专利各个指标值，k为附加系数且k的取值根据专利是否获得中国专利奖项。2.根据权利要求1所述的一种专利价值评价方法，其特征在于：步骤S2中所述的采用多层熵权法计算出第r层所述评价指标的权重包括以下步骤：S20：选取r
‑
1层的任一评价指标，该评价指标由第r层的X1，X2，
…
，X
n
的n个评价指标共同决定，该分层的指标体系有m组数据样本，即X
i
＝{X1,X2,
…
,X
m
}，构成指标矩阵H
r
＝(X
ij
)
m
×
n
如下：其中，i＝1、2
……
m，j＝1、2
……
n：S21：求各项指标信息熵E
j
；S22：通过信息熵计算得出各项指标权重W
j
，即：S23：计算最后得分Z
l
，即：S24：重复步骤S20
‑
S23，依次完成第r
‑
1层全部指标，得到第r
‑
1层各个评价指标对应的第r层权重，加权求和得出第r
‑
1层各个评价指标得评分，获得指标矩阵H
r
‑1；S25：重复步骤S20，依次采用第r
‑
1层得指标矩阵H
r
‑
1来计算第r
‑
2层得指标矩阵H
r
‑2、第r
‑
2层得指标矩阵H
r
‑2来计算第r
‑
3层指标矩阵H
r
‑3……
第2层得指标矩阵H2计算第1层指标矩阵H1；S26：重复步骤S21
‑
S22，计算获得计算第1层中各个指标的权重；S27：最后通过第r层的各个指标的权...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋建飞，周沛奇，祁科峰，孙文强，张登华，
申请(专利权)人：江西知本位科技创业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：