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《合肥工业大学》 2008年
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专利申请驱动因素研究

徐晟  
【摘要】: 专利是一个区域科技资产的核心和最富经济价值的部分,专利的拥有量既能反映出该区域科技成果的原始创新能力,又能折射出这些成果的市场应用潜能,它是衡量区域创新能力和综合实力的重要标志之一。如何在区域创新的框架内对专利申请活动进行研究一直受到国内外学者的广泛关注,但是对专利申请驱动因素的研究并没有引起足够的重视。因此,文章选择专利申请的驱动因素作为研究对象,在理论上和实践上都具有重要的意义。 文章在国家大力推进专利战略,加强知识产权战略,强化区域创新的大背景下,通过定性和定量相结合的方法深入研究了专利申请驱动因素。在研究的过程中,一方面运用支持向量机(SVM)方法对专利申请驱动因素进行建模,通过P-SVM和微分进化算法的混合模型选取非线性的关键驱动因素,并在负二项分布建模的基础上对关键驱动因素进行评价;另一方面运用实证分析的方法提出了中国专利申请驱动因素的相关假设,通过关系研究和验证性因素分析,研究了这些假设的存在性。文章主要研究内容和创新性成果如下: (1)文章通过对专利申请驱动的研究开发、经济增长、企业战略用途和专利保护程度等因素进行国际比较研究,分析了中国专利申请的驱动因素。文章以区域技术创新理论为核心,以专利申请活动为纽带,分析了中国区域专利技术创新体系的特征,提出了基于区域技术创新的中国专利申请的驱动体系,在专利申请驱动因素选取原则的基础上,分析了专利发展基础、专利发展环境、企业投入、政府投入、产学研联系和外商投资等中国专利申请的驱动因素及其变量。 (2)文章在机器学习和统计学习理论基础上,引入支持向量机回归模型对专利申请进行建模。在支持向量机回归建模过程中纳入了区域经费及人力投入、专利倾向、区域富裕程度和外商投资活动等驱动因素变量,并通过仿真方法对专利申请进行预测。预测的结果一方面显示支持向量机预测方法比人工神经网络和逻辑回归方法有更高的预测精度,另一方面还表明运用支持向量机的方法对中国专利申请驱动因素的建模是可行和有效的,从而文章为处理小样本非线性的回归预测问题提出了一个可行的解决办法。 (3)在通过支持向量机对专利申请建模成功的基础上,文章通过P-SVM和微分进化算法的混合建模对专利申请的关键驱动因素进行选取。在P-SVM建模的过程中对P-SVM的三个参数并行的进行了微分进化算法的优选,成功地选取了专利申请的关键驱动因素变量,如:区域GDP总量,每万人中大专以上学历人数,前期专利拥有总数,二产与三产从业人数之比,RD人员数,企业RD经费占销售收入之比,区域RD总经费支出占GDP比重,大学和科研院所获得企业研究开发经费和人均外商直接投资额等。文章利用选取的关键驱动因素变量进一步对中国区域的专利申请进行预测,数据仿真显示具有良好特征抽取功能的P-SVM方法比核主成分分析的最小二乘支持向量机和岭回归方法具有较高的预测精度和推广能力。试验的研究表明P-SVM建模方法对处理类似专利申请驱动因素非线性回归问题的特征选取是有效的。 (4)基于专利申请的泊松分布评价模型,文章结合中国专利申请数据样本的特征,提出专利申请的负二项分布的评价模型,并运用面板数据对中国东中西部地区专利申请驱动因素进行了评价、分析和讨论。分析结果表明:“区域GDP、前期专利拥有总数、企业RD经费占销售收入之比、RD总经费支出占GDP比重”这四个因素变量对东中西三个地区的专利申请都具有较强的驱动作用;“前期专利拥有总数、企业RD经费占销售收入之比、RD总经费支出占GDP比重”这三个因素变量对东中西三个地区的发明专利申请也具有较强的驱动作用,其他因素在不同地区针对不同的创新程度表现各异。 (5)作为对专利申请驱动因素定量研究的补充,文章对中国专利申请驱动因素进行了实证研究。文章提出了专利申请与驱动因素之间的相关假设,利用各区域的调研数据,对专利申请与驱动因素之间的关系进行验证性因素分析,分析结果表示东部地区支持假设体系,中西部地区部分支持假设体系。文章针对中西部地区实证结论进行讨论,从专利发展的意识、法律环境、专利技术市场、自主知识产权及专利生命周期过程等方面提出了中西部地区专利发展、区域创新能力提高的对策建议。 文章研究成果在一定程度上解决了专利申请驱动因素的非线性建模、特征抽取及评价的问题,为处理类似专利申请驱动因素非线性回归问题提供了更加广阔的空间。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:F204;F224

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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7 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
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4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
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