[發明專利]一種專利技術生命周期分析方法

在審

• 申請號: 201710792232.9
• 申請日: 2017-09-05
• 公開（公告）號: CN107644290A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發明（設計）人: 郎利影;康愛紅
• 申請（專利權）人: 河北工程大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/18
• 代理公司: 北京科家知識產權代理事務所(普通合伙)11427
• 代理人: 陳娟

技術領域

本發明屬于專利分析技術領域，更具體地涉及一種基于成分分析的專利技術生命周期分析方法。

背景技術

當今知識產權創新已成為國家綜合力競爭的決定性力量，知識產權的重要載體是專利，專利在推動科技進步，提高創新能力中起著舉足輕重的作用。而其中的關鍵是將先進的專利技術運用到國家的建設，企業的發展中，它能讓國家或者企業準確把握當前的技術發展現狀，了解對方的競爭力度，做出統籌決策的有效安排，最終促使經濟水平的迅速提升、各國綜合實力的顯著提高，社會的快速發展。但在運用和利用專利技術之前，專利的評議分析就變得尤為重要。一件專利只有通過全面準確的評議和分析，才能對其存在的價值實現真正的定位，才能將其運用到合適的領域，合適的時機。

專利分析具體因方向不同有較大差異，如情報分析、預警分析技術、生命周期的分析，主要有原文分析、簡單統計分析、以簡單統計為基礎的對比分析、動態矢量分析等；而這些分析中最為重要的分析之一是技術生命周期的分析。目前常用的方法有s曲線法、技術生命周期圖示法、相對指標法、相對增長率法和TCT五種法，這五種方法基本都是基于單指標的分析，比如利用專利申請量或專利人的申請數量隨時間的變化趨勢進行周期的判斷。這些傳統的方法并不一定能反映專利技術生命周期的準確性和客觀性。其實，事實上影響專利技術生命周期的指標不僅僅這兩個指標，還有比如專利分類號、發明人數量、科技引文數量等等許多的指標，這些指標對專利技術生命周期的影響也不能被忽視，它們對多指標的研究更具有合理性。從這一角度考慮，使用多指標的專利技術生命周期的研究，不失為一種更可靠的修復技術。

傳統的專利技術生命周期的研究基本都是對專利申請量，或者專利人的申請數量隨時間的變化趨勢進行分析，事實上，比如優先權專利申請量、公司專利權人數量、機構專利權人數量、科學引文數量、專利引文數量、IPC數量、IPC top5數量、IPC top10、MC、MC top5數量、MC top10數量等指標更能反映國家或者企業科技進步的現狀、技術研究興趣或熱點的轉移情況、在一定程度上摸清對方當前技術發明人的注意力以及該項技術領域發展的去向，甚至可以判斷出最活躍的領域；因此這些指標也會對專利的生命周期有影響。

發明內容

然而多指標的分析往往使問題變得更加復雜，本發明提出了一種基于常用統計學方法——主成分分析方法(principal component analysis以下簡稱pca)的專利技術生命周期分析方法。將多指標變量降維為較少數的綜合指標進行專利生命周期的分析研究，這使得對問題的分析研究更加簡單化，也更加具有客觀性和合理性。

本發明采用如下技術方案：

一種專利技術生命周期分析方法，包括以下步驟，

S1、采集專利文檔；

S2、選取m個專利指標，將所有專利文檔按照m個專利指標進行分析，得到如下矩陣，n為年份，

其中，

S3、將上述矩陣進行數據標準化，得到標準化矩陣：

其中，平均值標準差得到，

其中，

S4、計算標準化處理后的數據協方差矩陣S＝(s_ij)m*m、特征值λ和對應的特征向量V，

其中，

特征值λ:λ₁≥λ₂≥…λ_m>0,

特征向量V＝(a₁,a₂,……,a_m),

S5、利用特征值計算方差貢獻率t_i：每一個特征值除以特征值總和，

即：

S6、計算累積方差貢獻率G(r)：第一個方差貢獻率、前兩個方差貢獻率之和，……，所有方差貢獻率之和，

即：

S7、選取主成分個數r；

S8、計算r個主成分中每個主成分得分：主成分對應的特征向量乘以標準化數據陣，

F_i＝a_1iY₁+a_2iY₂+…+a_miY_m，i＝1，2，…，r。

本技術方案進一步的優化，還包括步驟S9，將選取的主成分得分畫折線圖，并根據技術生命周期的四階段特征分析折線圖。