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《基于專利文獻(xiàn)的技術(shù)生命周期分析模式研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于專利文獻(xiàn)的技術(shù)生命周期分析模式研究姓名：高利丹申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)指導(dǎo)教師：賈志永20110410西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1頁摘要為了作出正確的技術(shù)投資決策，決策者需要了解該技術(shù)的生命周期現(xiàn)狀。現(xiàn)有對技術(shù)生命周期進(jìn)行評估的方法主要是利用專利申請數(shù)量隨時(shí)間變化制作S曲線，通過觀察S曲線的起伏變化來得出技術(shù)的生命周期階段情況。除專利申請數(shù)量外，其他指標(biāo)如專利權(quán)人的數(shù)量、國際專利分類號(hào)的數(shù)量、發(fā)明人數(shù)量等也能反應(yīng)技術(shù)生命周期的變化情況，因此只利用單個(gè)或兩個(gè)指標(biāo)制作S曲線或反向S曲
2、線不能充分反應(yīng)技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢。雖然近年有少量研究開始探索采用多指標(biāo)研究技術(shù)的生命周期，但成效不顯著，且這類研究也只是把每個(gè)指標(biāo)單獨(dú)用于描繪其數(shù)量隨時(shí)間的變化。因此本文提出一種基于專利文獻(xiàn)的多指標(biāo)技術(shù)生命周期計(jì)算模型。該模型包括如下主要步驟：(1)挑選可量化的基于專利文獻(xiàn)的指標(biāo)；(2)選擇參考技術(shù)(訓(xùn)練樣本)，并通過專家咨詢或文獻(xiàn)調(diào)研方式獲得參考技術(shù)的生命周期階段情況，提取各階段指標(biāo)值；(3)采用最近鄰分類器比較計(jì)算參考技術(shù)中的指標(biāo)特征值與測試技術(shù)(測試樣本)指標(biāo)的值，在訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練點(diǎn)中尋找與測試樣本的測試點(diǎn)具有最近距離的
3、特征值，而該訓(xùn)練點(diǎn)的特征即代表測試點(diǎn)的特征，從而根據(jù)該訓(xùn)練點(diǎn)所在的技術(shù)生命周期信息得出測試點(diǎn)的技術(shù)生命周期信息。本研究采用了13個(gè)基于專利文獻(xiàn)的可量化指標(biāo)；選擇薄膜晶體管液晶顯示技術(shù)(TF■LCD)與陰極射線管顯示技術(shù)(CRT)作為參考技術(shù)，納米生物傳感器(NBS)作為測試技術(shù)，計(jì)算納米生物傳感器的技術(shù)生命周期情況。計(jì)算結(jié)果顯示，納米生物傳感器技術(shù)的生命周期情況為：萌芽期：1985—1996，成長期：1997年以后。計(jì)算結(jié)果送予專家檢驗(yàn)，專家意見與計(jì)算結(jié)果一致。當(dāng)前納米生物傳感器仍處于成長期，還有很多關(guān)鍵問題待解決。通過專
4、利分析可知，目前納米生物傳感器技術(shù)研究領(lǐng)先的國家是美國，但從主要專利權(quán)人情況看，大的研發(fā)機(jī)構(gòu)以韓國居多。因此在技術(shù)成長階段，對于少數(shù)在技術(shù)萌芽期就進(jìn)入該技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)而言，由于企業(yè)有前一階段的研發(fā)基礎(chǔ)，因此可以利用先前積累的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步在輔助產(chǎn)品和技術(shù)改進(jìn)上進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新；對于大部分后續(xù)進(jìn)入此技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)而言，目前市場并未完全成形，還有很多關(guān)鍵技術(shù)還待解決，因此機(jī)會(huì)很多，作好技術(shù)布局，注意追蹤具有相似研究內(nèi)容的競爭者，并跟蹤研發(fā)的前沿，如重點(diǎn)跟蹤美國和韓國的專利技術(shù)內(nèi)容，即時(shí)制定和調(diào)整研發(fā)戰(zhàn)略，確保研發(fā)技術(shù)具有領(lǐng)先性，為成熟
5、期的市場做好鋪墊。關(guān)鍵詞：技術(shù)生命周期專利指標(biāo)最近鄰分類器納米生物傳感器AbstractToestimatethefuturedevelopmentofonetechnologyandmakedecisionswhethertoinvestInitornot，oneneedstoknowthestagestatusofthetechnologylifecycle(TLC)．nemajorapproachtoanalyzingTLCUSeStheS-curvetoobservepatentapplicationsoverti
6、me．Butusingthepatentapplicationcountsalonetorepresentthedevelopmentoftechnologyoversimplifiesthesituation．Inthispaper,webuildamodeltocalculatetheTLCforanobjecttechnologybasedonmultiplepatent—relatedindicators．Themodelincludesthefollowingsteps：first，wefocusondevisi
7、ngandassessingpatent．basedTLCindicators．Thenwechoosesometechnologies(trainingtechnologies)withidentifiedlifecyclestages，andfinallycomparetheindicatorfeaturesintrainingtechnologieswiththeindicatorvaluesinallobjecttechnology(testtechnology)byNearestNeighbourClassifi
8、er,whichiswidelyusedinPatternRecognition，toprocessthedatabycalculatingthenearestdistanceamongthetestpointandtrainingpointstofindthemostsimilarfeatureint
