我国高校专利分类变化的评价模型及其回归分析.pdf

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1、第35卷第3期技术与创新管理Vo1．35No．32014年O5月TECHN0L0GYANDINNOVATIONMANAGEMENTMav．2014【管理科学】我国高校专利分类变化的评价模型及其回归分析谢雨飞，朱周力，翟晓亮，马琳，李静玉，朱平(1．江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122；2．江南大学理学院，江苏无锡214122)摘要：通过文献检索和网络调查等定性分析方法梳理出我国高校专利申请量的所有可能的影响因素，并以2001—2011年为时间轴，采集我国高校各类专利申请数量及其影响因素的相关数据。绘制基于Multi．Agent技术的专利地图，描绘出我国高校专利分

2、类申请量的现状以及我国各地区高校专利申请量的情况。利用多元线性回归分析中的逐步回归方法，构建专利申请量的预测模型并与实际数据进行拟合比较，充分验证了该模型的有效性并且根据该模型及其分析给出了国家专利发展战略的有效建议和方案。关键词：专利分类Multi—Agent系统；专利地图；回归分析；预测模型中图分类号：G30；029文献标识码：A文章编号：1672—7312(2014)03—0205—09EvaluationModelandRegressionAnalysisofPatentClassificationChangesinChineseUniversitiesXIEY

3、u—fei，ZHUZhou—li，ZHAIXiao—liang，MALin，LIJing。yu，ZHUPing(1．CollegeofInternetofThings，Jiangnan-University，Wuxi214122，China；2．CollegeofScience，JiangnanUnivenity，Wuxi214122，China)Abstract：Somequalitativeanalysismethodssuchasliteratureresearchandnetworkinvestigationareappliedtofindoutallthepo

4、ssiblefactorsinfluencingpatentapplicationsinChineseUniversities．Thepapercollectedallrelateddataofpatentap—plieationsofvarioustypesinChineseUniversitiesandtheirinfluencingfactorsintheperiodof2001—-2O11．drewamulti—a—genttechnologypatentmap，depictingthecurrentsituationofthedifferentkindsoft

5、hepatentsapplicationsinChineseuni—versitiesanduniversitiespatentapplicationsindifferentregions．Usingthestepwiseregressionmethodofmultiplelinearre—gressionanalysis，thepredictivemodelsofpatentapplicationswerebuiltandtheactualdatawerefittedwiththecomparisonfullyvalidatethemodel，andfinally，e

6、ffectiveproposalsandprogramsweregiventothenationalpatentdevelopmentstrategy．Keywords：patentclassification；multi—agentsystem；patentmap；regressionanalysis；predictionmodel随着我国高校专利申请数量的不断增长，发明一影响因素实现在特定时期内控制专利申请的总量专利，实用新型专利以及外观设计专利在专利申请以及不同种类专利申请量之间的比例关系。总量上所占的比重有明显的变化。因此我们需要找在信息技术高速发展的今天，集成

7、化的专利文到影响专利申请数量的关键因素，并据此建立一个献信息资源以网络化为依托，实现了专利文献的数科学、合理、有效的数学模型，该模型能够很好的拟字化、网络化，从而拓宽了专利文献信息的渠道，加合历年的专利申请数据，并且可以较准确地预测未强了专利文献信息的传播和利用。将这些专利信息来专利申请数量的变化趋势，从而能够通过改变某进行收集、整理、分析所制成的专利地图以及专利数收稿日期：2014—02—22基金项目：国家自然科学基金资助项目(61300150，71271029)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51317B)；国家大