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          [發明專利]一種發明專利價值評估的方法在審

          專利信息
          申請號: 201610074428.X 申請日: 2016-02-03
          公開(公告)號: CN105740987A 公開(公告)日: 2016-07-06
          發明(設計)人: 陳秀成 申請(專利權)人: 佛山市恒南微科技有限公司
          主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q50/18
          代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
          地址: 528000 廣東省佛山市禪*** 國省代碼: 廣東;44
          權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
          摘要: 本發明擬公開一種發明專利價值評估的方法,其結合發明專利的實際情況,對發明專利的基本情況和專利內容進行了全方位、細致和立體的可操作性強的分列評價,充分運用了自評、他評、答辯,二次他評、二次答辯和公眾評價等活的、創新的評價方法,擬解決專利價值評估流于形式的問題。
          搜索關鍵詞: 一種 發明專利 價值 評估 方法
          【主權項】:
          一種發明專利價值評估的方法,其特征在于,其包括如下步驟:步驟S10待評估的發明專利信息準備:用戶準備需要提交評估的發明專利的專利號、專利名稱、專利申請日、專利公開日、專利授權日、專利法律狀態信息、專利發明人、專利申請人、專利權情況和專利權穩定性資料;步驟S20基本信息錄入:用戶將上述準備好的專利信息對應錄入系統;步驟S30展示評分項目及標準:系統展示本系統所設定的專利價值評分項目及對應的評分標準;步驟S41自評:用戶根據步驟S30所述的評分項目和評分標準進行自評,將每一項評分內容覺得自己的專利所值的分值進行自我評價;步驟S42他評:系統在專家庫中隨機抽取第一批三名專家進行對比步驟S30所述的評分項目及標準分別評分,然后系統根據各項評分分別計算平均分,同時統計最終得分的平均分;步驟S50交叉評分:完成步驟S41和步驟S42后,系統將自評和他評議評分結果交叉顯示給第二組專家庫非第一批成員外的三名專家,對上述兩組評分進行第二次評分;步驟S61補充依據及回復:自評人和第一次評分的專家根據第二組專家的評分結果、自評結果和他評結果進行依據的補充,并及時回復兩組專家所提的問題;步驟S62提出質詢:上述兩組專家均可以分別提出質詢,質詢的范圍僅限于步驟S30所列的評分項目所述的范圍;步驟S70進一步答復:用戶根據步驟S62所提出的質詢進行最后一次的論述與論證,同時上傳認為更有力的證據;步驟S80計算得分并形成報告:系統在專家庫排除第一組和第二組專家成員后,隨機抽取三名專家組成第三組專家組,第三組專家組根據上述三次評分的結果及兩次答辯的結果決定采信哪兩組評分,然后將采信的兩組評分進行加權平均分統計,得出最終的評分結果,同時將三次評分及兩次答辯的過程匯總后形成初步評估報告;步驟S90報告公示:將步驟S80所形成的初步報告,經系統確認格式和形式符合系統設置的形式審查后自動公示;步驟S91公眾參與評分:在公示期間,公眾和相關利益方式通過系統進行評分,同時反饋相關意見,當公眾反饋的意見有實證證明上述評估存在問題時,系統將返回步驟S50交叉評分后進行重新答辯及評價;步驟S100形成最終報告并備案:步驟全部完成后,形成最終的報告并備案,同時發布最終版的評價報告、自評、兩次它評結果及所有參與評分的專家信息。
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          • 基于ICEEMDAN與極限學習機的中長期徑流預測方法-201910705814.8
          • 趙雪花;呂晗芳;桑宇婷;祝雪萍 - 太原理工大學
          • 2019-08-01 - 2019-11-12 - G06Q10/04
          • 本發明公開了一種基于ICEEMDAN與極限學習機的中長期徑流預測方法。主要包括:運用改進的自適應噪聲完備經驗模態分解(ICEEMDAN)將含有復雜頻率信息的序列分解為多個含有單一頻率信息的固有模態函數(IMF),在此基礎上對各階分量分別建立極限學習機(ELM)模型進行預測并重構。將上述兩種方法結合的ICEEMDAN?ELM模型,能有效地挖掘徑流數據所包含的信息,并將各IMF分量應用于預測速度更快的ELM中,將此模型用于徑流預測,能夠在保證預測精度的條件下極大提高預測效率,對中長期徑流預測具有借鑒意義。
          • 一種基于機器學習的作物產量預測方法-201910715296.8
          • 孫豐剛;蘭鵬;陳國慶;張順航;張鳳航;李金澤;宿建坤;彭志穎;李鳳迪;宋新財;劉羽嘉;尹明輝 - 山東農業大學
          • 2019-08-05 - 2019-11-12 - G06Q10/04
          • 本發明為一種基于機器學習的作物產量預測方法,利用作物生長周期內的氣候特征,通過機器學習,建立起氣候特征與作物產量之間的關聯性,利用歷史數據對不同的學習模型進行訓練,結合當前的氣象信息特征對當年產量做出預測,有助于農業從業人員及時了解產量信息,為農業生產決策提供依據。集成使用三種不同的機器學習分類算法對作物產量分別進行預測,并對預測結果進行集成判決,以減少單個學習算法魯棒性差的問題,提高預測結果的正確率與可信度。易可實現更加及時、準確的產量預測,為實現糧食產量生產與決策提供必要的技術支撐。
          • 飼料配方的確定方法和系統以及計算機可讀存儲介質-201910716811.4
          • 楊翔;潘志斌;杜小勇;魏小燕 - 廣州影子科技有限公司
          • 2019-08-05 - 2019-11-12 - G06Q10/04
          • 本發明公開了一種飼料配方的確定方法和系統以及計算機可讀存儲介質。所述飼料包括多種原料,所述飼料配方的確定方法包括:獲取所述原料的價格、所述原料的養分含量、所述飼料的營養指標限制量和動物的養分需求量;根據獲取到的所述原料的價格、獲取到的所述原料的養分含量和獲取到的所述飼料的營養指標限制量,確定配方基礎模型;根據所述配方基礎模型和獲取到的所述養分需求量確定配方優化模型;根據所述配方優化模型確定所述飼料配方。如此,根據動物的養分需求量在配方基礎模型上確定配方優化模型,考慮到了動物的營養需求,可以滿足動物的生長需求,并實現飼喂成本最低。
          • 一種基于指派模型的劃區輪牧動態優化方法-201910722731.X
          • 李建平;吳登生;谷曉燕 - 中國科學院科技戰略咨詢研究院;北京信息科技大學
          • 2019-08-06 - 2019-11-12 - G06Q10/04
          • 本發明公開了一種基于指派模型的劃區輪牧動態優化方法,合理的劃區輪牧能夠保證在牲畜正常采食的前提下避免過度放牧。劃區輪牧中存在多種復雜且動態的要素,本發明通過牧場的草原類型、輪牧周期、小區放牧天數、畜種群進行輪牧小區的劃分??紤]了牲畜的種類、牲畜日食量、輪牧小區日產草量、載畜量,基于指派模型建立了輪牧小區動態優化模型。通過歸一化植被指數和載畜量進行不同畜種群與輪牧小區的匹配,實現每一指派階段輪牧小區的分配,從而得出在一個輪牧周期內的劃區輪牧優化方案。以動態的載畜量和畜種群為依據進行分階段劃區輪牧規劃,能夠滿足生態環境約束的條件下,在放牧時間利用以及空間配置上科學的進行放牧活動,提高草地資源利用效率,促進畜牧業發展。
          • 基于Prophet的智能鐵路車站電能能耗預測方法-201910737592.8
          • 張軍凱;肖迪光 - 長江慧控科技(武漢)有限公司
          • 2019-08-09 - 2019-11-12 - G06Q10/04
          • 本發明屬于能耗預測技術領域,公開了一種基于Prophet的智能鐵路車站電能能耗預測方法。該方法包括:對用電系統中的各子節點進行監測,獲得各子節點分別對應的實測電能能耗數據;將各子節點對應的實測電能能耗數據輸入至預設預測模型中,獲得預測電能能耗數據對應的預測曲線圖。通過上述方式,對所述待測電表進行有效預測,以尋找高能耗環節,進而采取技術手段達到節約能源的效果。
          • 用于優化物流配載的設備和方法-201410059945.0
          • 潘征;胡衛松;李曼 - 日本電氣株式會社
          • 2014-02-21 - 2019-11-12 - G06Q10/04
          • 提供了一種用于優化物流配載的設備,包括:數據獲取單元,被配置為獲取與物流配載有關的數據;裝載方案產生單元,被配置為基于與物流配載有關的數據來產生裝載方案,并獲得所需車輛數最少的裝載方案的集合;能耗計算單元,被配置為針對所述集合中的每一個裝載方案計算能耗最小的配送路徑;以及輸出單元,被配置為輸出最優裝載方案和相應的配送路徑,其中,所述最優裝載方案的配送路徑的能耗是所有裝載方案的配送路徑的能耗中最小的。還提供了一種用于優化物流配載的方法。
          • 一種風電場送出線優化選型方法-201610803619.5
          • 高丙團;盧思瑤 - 東南大學
          • 2016-09-06 - 2019-11-12 - G06Q10/04
          • 本發明公開了一種風電場送出線優化選型方法,包括以下步驟:S1:分別構建電力電纜熱路模型和風力發電環境因素隨機模型;S2:構建電力電纜線芯溫度線性化模型,計算每個隨機變量的各階半不變量;S3:根據半不變量的性質和定義,求得電纜線芯溫度的各階半不變量;S4:運用Gram?Charlier級數展開結合電纜線芯溫度各階半不變量獲得狀態變量線芯溫度的概率密度函數和越限概率,從而進行優化選型。本發明方法考慮實際環境因素實時變化情況,將概率統計半不變量法引入到電力電纜選型中,獲得能滿足風電場可靠性的最優電纜選型,擯棄之前實際工程中安全裕度過高的電纜,顯著減小風電場建設和后期運營管理費用。
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