【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及专利评估领域，尤其涉及一种基于大数据的专利价值智能评估方法。
技术介绍
1、高校等科研机构在专利申请前缺乏对专利质量和价值的评估，导致低价值专利占用大量资源，而高价值专利无法被充分挖掘和重视；成果完成人未及时将科研成果充分披露给管理部门，同时缺少权威的专利转化信息化服务平台，导致创新团队和企业无法精准对接；高校较少重视技术转移人员队伍的培养和能力提升，导致科技成果转化渠道不畅，加剧了信息不对称现象。
2、基于上述原因造成拥有者往往不了解其专利的真实价值及市场供需状况，专利涉及广泛领域，如专利、商标、著作权等，各领域有其独特的法律和评估标准，造成了目前专利价值评估过于复杂的现状。而现有专利评估系统通常提供标准化评估，用户只能基于固定的一套评估标准进行查询，缺少灵活性，无法根据不同企业的需求进行个性化调整。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足，一种基于大数据的专利价值智能评估方法，提供灵活的评估模块，允许用户自定义评估标准和参数。根据用户的行业背景、市场...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述数据清洗与集成步骤包括以下过程：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述机器学习自动特征选择步骤包括以下过程：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述深度学习特征提取步骤包括以下过程：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述模型选择与优化步骤包括：p>
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述数据清洗与集成步骤包括以下过程：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述机器学习自动特征选择步骤包括以下过程：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述深度学习特征提取步骤包括以下过程：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的专利价值智能评估方法，其特征在于：所述模型选择与优化步骤包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：马培峰，于占彬，
申请(专利权)人：宁波泛华创智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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