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基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法及系统技术方案

技术编号:40167656 阅读:7 留言:0更新日期:2024-01-26 23:38
本发明专利技术涉及知识产权管理技术领域,具体为基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法及系统,包括以下步骤,基于给定专利数据,采用NLP技术和深度学习算法,进行技术元素提取、特征分析,生成技术特征摘要。本发明专利技术中,应用统计分析和模式识别方法进行领域适应性评估,使得技术的市场适应性和潜在应用范围得到更全面的评价。结合模拟退火算法和MPC理论,能够有效地优化专利的商业目标,并根据市场环境进行动态决策调整,有助于提高专利的商业价值和市场竞争力。通过卷积神经网络的应用,能够及时检测潜在的数据侵权行为,大大降低侵权风险。利用GANs模型和Pareto优化算法,能够生成全面优化的技术保护策略,提供更加全面和有效的技术保护方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及知识产权管理,尤其涉及基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法及系统


技术介绍

1、知识产权管理,该领域涵盖了专利分析、知识产权保护、技术竞争情报等内容,旨在帮助企业有效管理其知识产权,保护创新成果,提高市场竞争力。

2、其中,基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法是一种基于专利数据的分析策略,旨在帮助企业制定和优化技术保护策略。通过对指定的专利数据进行深入分析,识别技术创新的方向和趋势,以便制定更有效的知识产权保护计划,主要目的是提供有效的技术保护策略建议,以确保企业在竞争激烈的市场中能够保护其独特的技术成果,防范侵权行为,维护竞争优势。通过该方法,企业可以更好地了解当前
的专利情况,识别可能的技术风险和机会。这有助于优化企业的研发方向,降低技术风险,加强对核心技术的保护,从而提高创新的可持续性,保护市场份额。

3、现有方法缺乏深度学习和nlp技术的支持,导致对专利技术元素的提取和分析不够精确,难以深入理解专利的核心价值和应用潜力。缺乏模式识别和统计分析工具,使得现有方法在评估技术的市场适应性和应用范围方面不全面,难以准确预测市场需求。在专利商业目标的优化和市场环境的动态决策调整方面,现有方法过于依赖经验判断,缺乏科学的算法支持,限制了其优化策略的有效性。至于侵权行为的预防和检测,传统方法反应迟缓,缺乏即时性和准确性,增加专利被侵权的风险。现有方法在生成技术保护策略方面缺乏创新性和全面性,难以提供有效的保护方案。


技术实现思路

<p>1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点,而提出的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法及系统。

2、为了实现上述目的,本专利技术采用了如下技术方案:基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,包括以下步骤,

3、s1:基于给定专利数据,采用nlp技术和深度学习算法,进行技术元素提取、特征分析,生成技术特征摘要;

4、s2:基于所述技术特征摘要,采用统计分析和模式识别方法,进行领域适应性评估,生成技术适应性报告;

5、s3:基于所述技术特征摘要和技术适应性报告,通过模拟退火算法,进行专利商业目标优化,生成优化后技术保护策略;

6、s4:基于所述优化后技术保护策略,采用mpc理论,进行市场环境的动态决策调整,生成专利申请策略;

7、s5:基于所述技术特征摘要和专利申请策略,采用卷积神经网络,进行数据侵权行为检测,生成侵权行为预警报告;

8、s6:基于所述技术特征摘要和侵权行为预警报告,应用谱聚类、深度自动编码器混合模型并行耦合算法,进行专利聚类,生成专利技术聚类报告;

9、s7:基于所述专利技术聚类报告和专利申请策略,利用gans模型生成代表聚类虚拟专利,采用pareto优化算法,进行整体优化,生成技术保护策略建议报告;

10、所述技术特征摘要具体为对专利技术核心要素进行总结、描述,所述技术适应性报告具体为通过分析核心技术在多领域适用性和潜在影响的报告,所述专利申请策略包括针对市场变化趋势和竞争结构的动态应对策略、原有策略的具体微调计划,所述侵权行为预警报告具体指通过深度网络识别的潜在侵权行为及其相关风险警示信息,所述专利技术聚类报告具体指识别相似性
及其相关信息的概括,所述技术保护策略建议报告包括技术保护策略建议、市场环境评估、针对性应对策略。

11、作为本专利技术的进一步方案,基于给定专利数据,采用nlp技术和深度学习算法,进行技术元素提取、特征分析,生成技术特征摘要的具体步骤为:

12、s101:基于给定专利数据,采用nlp技术,进行文本清洗,生成预处理后专利数据;

13、s102:基于所述预处理后专利数据,使用词嵌入技术,进行文本特征提取,生成文本特征向量;

14、s103:基于所述文本特征向量,使用深度卷积神经网络,进行模型训练,识别技术元素,生成技术元素识别模型;

15、s104:基于所述技术元素识别模型和预处理后专利数据,进行技术元素提取,生成技术特征摘要。

16、作为本专利技术的进一步方案,基于所述技术特征摘要,采用统计分析和模式识别方法,进行领域适应性评估,生成技术适应性报告的具体步骤为:

17、s201:基于所述技术特征摘要,应用贝叶斯分类器,进行专利领域类别预测,生成专利领域预测模型;

18、s202:基于所述专利领域预测模型和技术特征摘要,确定技术元素涉及领域,生成领域标签;

19、s203:基于所述领域标签,采用皮尔逊相关系数分析法,分析技术元素、领域联结程度,生成领域适应性指数;

20、s204:基于所述领域适应性指数,排列评估结果,确定领域适应性评级,生成技术适应性报告。

21、作为本专利技术的进一步方案,基于所述技术特征摘要和技术适应性报告,通过模拟退火算法,进行专利商业目标优化,生成优化后技术保护策略的具体步骤为:

22、s301:基于所述技术特征摘要和技术适应性报告,采用模拟退火算法,确定初始专利保护策略、目标,生成初步专利保护策略;

23、s302:基于所述初步专利保护策略,使用模拟退火算法进行迭代优化,调整策略参数,生成优化中专利保护策略;

24、s303:基于所述优化中专利保护策略,进行评估调整,生成调整后专利保护策略;

25、s304:基于所述调整后专利保护策略中,确定最优解,生成优化后技术保护策略。

26、作为本专利技术的进一步方案,基于所述优化后技术保护策略,采用mpc理论,进行市场环境的动态决策调整,生成专利申请策略的具体步骤为:

27、s401:基于所述优化后技术保护策略,采用mpc理论,分析市场环境当前状态,生成市场环境当前状态分析报告;

28、s402:基于所述市场环境当前状态分析报告,进行分析预测,生成初始专利申请策略;

29、s403:基于所述初始专利申请策略,针对市场环境动态变化,进行实时策略调整,生成动态调整中专利申请策略;

30、s404:基于所述动态调整中专利申请策略,进行综合评估优化,生成专利申请策略。

31、作为本专利技术的进一步方案,基于所述技术特征摘要和专利申请策略,采用卷积神经网络,进行数据侵权行为检测,生成侵权行为预警报告的具体步骤为:

32、s501:基于所述技术特征摘要和专利申请策略,采用cnn进行特征提取,生成专利数据特征;

33、s502:基于所述专利数据特征,使用卷积神经网络进行数据模式识别,识别潜在侵权行为,生成潜在侵权行为报告;

34、s503:基于所述潜在侵权行为报告,进行数据分析,明确侵权行为类型,生成侵权行为类型报告;

35、s504:基于所述侵权行为类型报告,发出预警信息,生成侵权行为预警报告。

36、作为本专利技术的进一步方案,基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,包括以下步骤,

2.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于给定专利数据,采用NLP技术和深度学习算法,进行技术元素提取、特征分析,生成技术特征摘要的具体步骤为:

3.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述技术特征摘要,采用统计分析和模式识别方法,进行领域适应性评估,生成技术适应性报告的具体步骤为:

4.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述技术特征摘要和技术适应性报告,通过模拟退火算法,进行专利商业目标优化,生成优化后技术保护策略的具体步骤为:

5.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述优化后技术保护策略,采用MPC理论,进行市场环境的动态决策调整,生成专利申请策略的具体步骤为:

6.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述技术特征摘要和专利申请策略,采用卷积神经网络,进行数据侵权行为检测,生成侵权行为预警报告的具体步骤为:

7.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述技术特征摘要和侵权行为预警报告,应用谱聚类、深度自动编码器混合模型并行耦合算法,进行专利聚类,生成专利技术聚类报告的具体步骤为:

8.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述专利技术聚类报告和专利申请策略,利用GANs模型生成代表聚类虚拟专利,采用Pareto优化算法,进行整体优化,生成技术保护策略建议报告的具体步骤为:

9.基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析系统,其特征在于,根据权利要求1-8任一项所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,所述系统包括专利数据预处理模块、领域适应性评估模块、专利保护策略优化模块、市场环境分析模块、侵权行为预警模块、专利技术聚类模块、虚拟专利生成模块、技术保护策略建议模块。

10.根据权利要求9所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析系统,其特征在于,所述专利数据预处理模块基于给定专利数据,采用NLP技术,进行数据预处理,通过深度学习算法提取文本特征,生成预处理后专利数据和文本特征向量;

...

【技术特征摘要】

1.基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,包括以下步骤,

2.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于给定专利数据,采用nlp技术和深度学习算法,进行技术元素提取、特征分析,生成技术特征摘要的具体步骤为:

3.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述技术特征摘要,采用统计分析和模式识别方法,进行领域适应性评估,生成技术适应性报告的具体步骤为:

4.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述技术特征摘要和技术适应性报告,通过模拟退火算法,进行专利商业目标优化,生成优化后技术保护策略的具体步骤为:

5.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述优化后技术保护策略,采用mpc理论,进行市场环境的动态决策调整,生成专利申请策略的具体步骤为:

6.根据权利要求1所述的基于指定专利数据的技术保护策略建议的分析方法,其特征在于,基于所述技术特征摘要和专利申请策略,采用卷积神经网络,进行数据侵权行为检测,生成侵权行...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱峰彭丽
申请(专利权)人:广东知得失网络科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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