基于循环神经网络的专利价格自动评估

• 作者: 刘子辰 李小娟 韦伟
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 专利价格评估 人工智能 门控循环单元 循环神经网络 知识挖掘
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial intelligence
• 页码范围: 2532-2538
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111887

摘要

专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用.针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法.该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估.实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法(AHP)、粗糙集理论方法和逆向传播(BP)神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66％、4.94％和2.41％.