為提高專利價(jià)值預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,促進(jìn)專利權(quán)的轉(zhuǎn)讓,圍繞如何以專利權(quán)轉(zhuǎn)移過(guò)程中的專利定價(jià)客觀評(píng)價(jià)專利價(jià)值,構(gòu)建了針對(duì)單項(xiàng)專利可定量評(píng)估的指標(biāo)體系,克服了專利價(jià)值評(píng)估中的主觀性,使用鄰域粗糙集方法排除冗余屬性,進(jìn)行特征選擇,采用果蠅算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),降低了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),構(gòu)建的專利價(jià)值指標(biāo)體系可對(duì)單項(xiàng)專利進(jìn)行定量評(píng)價(jià),果蠅算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有比較快速和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能力,在實(shí)際預(yù)測(cè)中具有良好的泛化能力和有效性。 

【文章來(lái)源】：大學(xué)圖書(shū)館學(xué)報(bào). 2020,38(03)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

研究思路

前向貪心約簡(jiǎn)算法

為解決BPNN存在的不足之處,本文將果蠅算法和BPNN二者相結(jié)合,可以充分利用果蠅算法全局尋優(yōu)、計(jì)算量小等特點(diǎn),克服BPNN學(xué)習(xí)過(guò)程中容易陷入局部最優(yōu)、學(xué)習(xí)收斂速度慢等缺陷。果蠅算法優(yōu)化BPNN的本質(zhì)在于將網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和閾值視為果蠅個(gè)體進(jìn)行尋優(yōu),結(jié)合果蠅算法流程,優(yōu)化的BPNN算法流程如圖3所示。5 實(shí)證研究

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3556894