医学院校专利价值评估方法研究
王建波
欧阳昭连
陈娟
卢岩
张婷
北京协和医学院/中国医学科学院/医学信息研究所/图书馆,北京 100020
摘要：目的:鉴于传统专利价值评估方法易受主观因素影响,难以全面、客观地反映专利的价值,本研究提出了一种专利价值评估方法以识别高价值专利.方法:本研究采用信息增益和方差分析方法对医学院校的专利数据进行特征选择,以优化输入特征并减少冗余信息.在模型构建方面,设计了3 层BP神经网络结构,并结合ReLU激活函数和Dropout技术,以缓解过拟合问题并提升模型对非线性关系的处理能力,从而增强模型的稳定性和泛化能力.结果:实验结果表明,模型的预测准确率达到96%,特征选择在一定程度上有效提升了模型性能,并在多个评价指标上均表现出较好的效果,验证了方法的可行性.结论:本研究为医学院校专利价值评估提供了一种可行且有效的实践方法,尤其在高价值专利的识别和预测方面具有一定的参考意义和应用价值.
关键词：专利价值评估BP神经网络信息增益方差分析特征筛选
分类号：R95(药事管理)
资助基金：中国医学科学院医学与健康科技创新工程资助项目(2021-I2M-1-056)中国医学科学院医药科技成果技术评估与转化体系研究资助项目(2024-ZHCH630-03)
论文发表日期：2026-06-30
在线出版日期：2026-08-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1243-1250 )
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