按统计学角度专利信息分析方法

❶ 专利分析法的分析指标

多年来, 人们通过不断摸索专利分析的方法并找寻更好的分析指标, 使分析方法及指标体系已日趋完善。国外进行专利分析的方法和指标已能够较好地客观评价专利数据, 充分挖掘其中的战略竞争情报, 为企业战略决策带来有价值的参考。
专利分析方法分为定量分析与定性分析两种。 定量分析又称统计分析，主要是通过专利文献的外表特征进行统计分析，也就是通过专利文献上所固有的标引项目来识别有关文献，然后对有关指标进行统计，最后用不同方法对有关数据的变化进行解释，以取得动态发展趋势方面的情报。
（1）统计的对象与角度
①统计对象一般是以专利件数为单位。
②统计可按专利分类、专利权人、年度、国别等从不同角度进行。
当按分类对专利信息进行统计时，根据各个领域内专利数量的多寡，可得知哪些科技领域的发明行为景为活跃，哪一种技术将得到突破，哪些是即将被淘汰的技术。
如果对专利信息按国别进行统计，就可以发现被统计国家的科技发展战略及其在各个领域所处的地位。这种统计结果有助于人们了解某一时期各国科研和开发的重点。
如果对专利按专利权人进行统计，可以发现某个领域重要的技术拥有者，或者哪个公司在该领域的具有重要地位。
（2）统计的主要指标
①专利数量。某一技术类别的专利数量可以用于衡量这一技术领域技术活动的水平；而某一公司或某专利权人历年申请的专利数量反映了其技术活动发生、发展的过程及发展趋势等。利用专利数量可以进行各国在不同时期、不同领域技术活动产出和谋求工业产权保护意向的比较。
②同族专利数量。某一发明的同族专利数反映了这个公司专利申请地域的广度，也反映了此发明的潜在价值——由于需要翻译和专门的法律帮助等费用，在国外申请专利比在自己国家要昂贵得多，只有那些被公司认识到最有商业价值的发明才会在多国申请专利，以便保护今后的投资和产品输出的独占权。
③专利被引次数。某一专利被后续专利引用的次数可以反映此专利的重要程度，因为一项重要的专利出现以后，会伴随出现大量的改进专利产生，这项重要专利会被改进专利重复引用。引用情况揭示了专利之间的联系，可用于跟踪对应于不同技术的专利网络，发现处于不同技术交叉点上的专利。可惜的是我国的专利数据库不能提供专利的被引次数，这不能不说是个缺憾。
④专利成长率。专利成长率测算的是专利数量成长随时间变化的百分率，可显现技术创新随时间的变化是增加还是迟缓。例如专利季成长率是将一企业于某季所获得的专利数量与前一季所获得的专利数量相比较，计算出该季所获专利较前一季增减幅度的百分比率。专利年成长率测算的是和上一年相比专利增长变化的百分比，用来衡量技术活动发展的变化状况。
⑤科学关联性。科学关联性测算的是专利（标的专利）所引证的科研学术论文或研究报告数量，该指标衡量的是专利技术和前沿科学研究关系。科学关联性的数值具有产业依存性：机械行业的科学关联性平均数值将近为零，而高科技生化产业可能高达15。
⑥技术生命周期。技术生命周期测算的是企业的专利在其申请文件扉页中所引证专利技术年龄的平均数。因此技术生命周期可以这样理解：是最新专利和最早专利之间的一段时间。如果技术生命周期较短，意味着正在着力研发一门相对较新的技术，而且这门技术发展创新的非常快。技术生命周期具产业依存性，相对热门的产业技术周期较短，如电子类的约3～4年，而制药类的约为8～9年，造船类的可能长达15年。
⑦专利效率。专利效率测算的是一定的研发经费支出所创造的专利数量产出，此项指标用来评估企业在预定时间内专利数量产出的科研能力和成本效率。专利数量产出的越多，专利效率越高，则企业的技术研发能力越强。
⑧专利实施率。专利实施率能否被有益地实施、能否带来科技创新对于那些还未实施的专利技术来说还是一个未知数。一般的发明专利的实施都还要经过一个开发过程，而开发不是都能成功的，有不少发明专利技术在开发过程中因技术难点解决不了或在现有技术条件下达不到预期效果，不得不半途而废或最终放弃。可以通过技术性能、经济效益、社会效益、市场因素、产业化开发和生产能力、宏观环境以及产业化风险等多个角度对发明专利的实施进行衡量。专利实施率越高，则专利对于技术发展、技术创新做出的贡献越大，和技术发展结合得越紧密。我国的专利实施率仅仅维持于30%左右，远远低于欧美日各国的水平。
⑨产业标准化指标。在跨产业横向比较的时候，产业之间的差异给不同产业之间的专利指标数值的比较带来了麻烦，为此需要使用产业标准化指标。产业标准化指标的数值是将一个企业的指标值除以企业所在产业该指标的平均值得出的。例如，在化学产业有30家企业，它们的科学关联性的平均数值为3.7，那么每一个化学企业科学关联性的标准指标值应该是通过各企业科学关联性的指标值除以3.7得到的。通过这种方式，可以消除不同产业所带来的不同影响，进而找出每个产业内表现最好的那个企业。
（3）统计的主要内容
①专利技术按时间的分布研究。即以时间为横轴、专利申请量(或批准量)为纵轴，统计专利量随时间的变化规律，一般用于趋势预测。
任何技术都有一个产生、发展、成熟及衰老的过程，历年申请的专利数量、专利引文数量变化可以确定该技术的发展趋势及活跃时期，为科研立项、技术开发等重大决策提供依据。而对不同技术领域的专利进行时间分布的对比研究，可以确定在某一时期内，哪些技术领域比较活跃，哪些技术领域处于停滞状态。
②专利技术按空间的分布研究。即通过不同公司、企业间的专利数量对比，来反映他们的技术水平与实力。空间分布一般用于识别竞争对手，分析其技术策略等。
将某一技术类别的专利申请按专利权人进行统计，可以得到某项技术在不同公司或企业间的分布，了解哪些公司或企业在该领域投入较多、专利活动较活跃、技术水平较领先；而对不同技术类别各公司的专利频数进行统计，可以了解各公司最活跃的领域，即其开发的重点领域。另外，通过检索某一专利的同族专利，可以得到这些专利申请的地理分布，从而判断其商业价值，了解某公司技术输出的重点领域；也可以为技术引进提供依据，为产品出口避开对方的保护区提供情报。
（4）度量技术发展不同阶段的统计参数。
技术生长率 ： =a/A。其中a：当年发明专利申请数(或批准数)；A：追溯5年的发明专利申请累积数(或批准累积数)。连续计算数年，v值递增，说明该技术正在萌芽或生长阶段。
技术成熟系数 ： =a/(a + b)。其中a同上，b为当年实用新型专利申请数(或批准数)。连续计算数年，α值递减，反映技术日趋成熟。
技术衰老系数β：β=(a + b)/(a + b + c)。其中a、b同上，c为当年外观设计专利或商标申请数(或批准数)。连续计算数年，β值递增，预示该技术日渐陈旧。
新技术特征系数 。其中 为技术生长率， 为技术成熟系数。是反映某项技术新兴或衰老的综合指标， 值越大，新技术特征越强，预示它越具有发展潜力。 定性分析也称技术分析，是以专利的技术内容或专利的“质”来识别专利，并按技术特征来归并有关专利使其有序化。这和统计分析仅依靠专利文献外表特征是有很大区别的。定性分析一般用来获得技术动向、企业动向、特定权利状况等方面的情况。可以从发明的用途、原理、材料、结构和方法等5个方面来考虑重要专利的内容，并将重要专利按照内容的异同分类。如果专利内容以原理为主，说明这项技术尚未成熟；如果专利内容以用途的多样性为主，则说明技术已能实用。另外，将某技术领域各主要公司的专利按专利内容列表分析可以看出各公司的技术特色及开发重点； 将有关专利按技术内容的异同分成各个专利群，对某一公司拥有的不同专利群或对不同时期专利群变化情况进行分析，可以对某项技术或产品发展过程中的关键问题、今后发展趋势及应用动向、与其他技术的关系等进行分析与预测。
由于涉及到技术的具体内容，定性分析的工作比较繁重、复杂。至于用定量分析还是定性分析，应视所希望解决的问题和掌握的专利数据而定。事实上，经常需要将定性分析与定量分析结合起来才能达到好的效果。比如，可先通过定量分析确定哪些公司在某一技术领域占有技术优势(专利申请量或批准量可以反映技术活动水平)，辨别这一技术领域的重要专利(某一专利被后续专利的引用数反映专利的重要性)，然后再针对这些公司的重要专利进行定性分析。
专利信息的定量分析与定性分析，一个是通过量的变化，一个是通过内在质的变化来反映技术的发展状况与发展趋势。两者既有区别，又存在必然的联系。量的分类需要根据质，质的体现又要通过量。因此在实际工作中，将两者配合使用会获得更好的效果。
专利分析的指标较多, 利用不同的指标可以从不同角度客观评价专利数据。许多国外的专利咨询机构都已建立了自身的一套完备的分析指标体系, 如美国摩根研究与分析协会、CHI 研究中心等, 他们在分析中结合利用多个分析指标, 综合评价专利数据。现将部分常用的分析指标列于表2 之中。
与国外较成熟的专利分析方法及指标体系相比, 国内对专利分析的重视度仍不够、利用较少, 分析中对专利信息资源的加工程度较低, 且专利数据库中对专利的引用情况没有记录, 以至于一些重要的分析方法如专利引文分析及其相应指标都无法利用, 最终导致专利分析的价值在国内的企业战略中没能得以充分发挥。然而我们应该看到专利分析对企业的战略决策确实有着很好的辅助预测作用, 因此国内开展专利分析应学习借鉴国外分析方法及指标, 加深对专利信息的加工, 建立专利引文等数据库, 更好地发挥专利信息的价值, 为企业战略竞争服务。

❷ 统计学的研究方法有哪些

统计学作为一门方法论科学，具有自己完善的方法体系。统计研究的具体方法有很多，这将在后续课程中学习，而从大的方面看，其基本研究方法有：

一、大量观察法
这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

二、统计分组法
由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显着性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

三、综合指标法
统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

四、统计模型法
在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。

五、统计推断法
在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

❸ 专利分析 专利战略是什么呀

专利分析是对专利说明书、专利公报中大量零碎的专利信息进行分析、加工、组合, 并利用统计学方法和技巧使这些信息转化为具有总揽全局及预测功能的竞争情报, 从而为企业的技术、产品及服务开发中的决策提供参考。
专利分析一般分为专利基本面的分析和专利技术面的分析，基本面分析通过统计专利着录项目实现，技术面分析一般是通过专利标引来实现的，通过对专利文件进行阅读标引，技术归类，最后形成细致的技术分析统计。

专利战略一般是指企业面对激烈变化、严峻挑战的环境，主动地利用专利制度提供的法律保护及其种种方便条件有效地保护自己，并充分利用专利情报信息，研究分析竞争对手状况，推进专利技术开发、控制独占市场；为取得专利竞争优势，为求得长期生存和不断发展而进行总体性谋划。
企业战略一般分为进攻性的专利战略和防御性的专利战略。
参考资料：http://www.iprtop.com/pages/view/fn/hg_zlfx/?tp=hg
http://www.iprtop.com/pages/view/fn/hg_zlzl/?tp=hg

❹ 专利数据库 专利分析是什么呀

专利数据库通常有两种，一种是国家与区域层面；一种是企业层面。
前者如中国专利数据库、美国专利数据库、欧洲局专利数据库。目的是为公众提供检索服务。
企业层面的专利数据库通常是企业根据自身实际需要，按照特定的技术主题建立的企业专利数据库，又称专利信息平台，目的主要有指导研发、监控技术发展、监控竞争对手、企业专利管理等等。
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专利分析是对特定技术或特定主题的专利进行分析、加工、整理，最后形成各种层次的专利图表。
专利分析一般分为专利基本面的分析和专利技术面的分析，基本面分析通过统计专利着录项目实现，技术面分析一般是通过专利标引来实现的，通过对专利文件进行阅读标引，技术归类，最后形成细致的技术分析统计。
专利分析也有两种，一种是政府实施的，一种是企业实施的。前者如日本专利局每年发布的行业专利分析报告，后者是企业按照特定技术或特定主题制定的，目的主要有指导项目立项、研发，掌握技术发展脉络，获悉热点技术，规避专利壁垒，寻找专利空白点进行研发布局，寻找基础性专利等等。
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详细资料你可以参考http://www.iprtop.com/pages/view/fn/hg_ztsjk/?tp=hg
这里的资料很全的，还有图形演示，免费的专利数据库挺好用的

❺ 专利的分析方法有哪些

转知汇专利服务平台为您解答：

专利分析方法分为定量分析与定性分析两种。

定量分析又称统计分析, 主要是通过专利文献的外表特征来进行统计分析, 也就是通过专利文献上所固有的项目如申请日期、申请人、分类类别、申请国家等来识别有关文献, 然后将这些专利文献按有关指标如专利数量、同族专利数量、专利引文数量等来进行统计分析, 并从技术和经济的角度对有关统计数据的变化进行解释, 以取得动态发展趋势方面的情报。

定性分析也称技术分析, 是以专利说明书、权利要求、图纸等技术内容或专利的“质”来识别专利, 并按技术特征来归并有关专利并使其有序化, 一般用来获得技术动向、企业动向、特定权利状况等方面的情报。

通常情况下, 在进行专利分析时, 需要将定量分析与定性分析结合起来使用, 也就是将外表特征及内容特征结合起来进行分析, 才能达到较好的分析效果。

❻ 专利分析法的介绍

随着世界技术竞争的日益激烈， 各国企业纷纷开展专利战略研究， 而其核心正是专利分析（Patent Analysis）, 即对专利说明书、专利公报中大量零碎的专利信息进行分析、加工、组合， 并利用统计学方法和技巧使这些信息转化为具有总揽全局及预测功能的竞争情报， 从而为企业的技术、产品及服务开发中的决策提供参考。专利分析不仅是企业争夺专利的前提， 更能为企业发展其技术策略， 评估竞争对手提供有用的情报。因此， 专利分析是企业战略与竞争分析中一种独特而实用的分析方法， 是企业竞争情报常用分析方法之一。

❼ 什么是专利分析为什么要进行专利分析

我们在拿到一项专利的时候，需要对其进行专利分析，通过专利分析我们可以知道这项技术在行业内所处的地位是如何，而且还可以知道这一领域的前景如何，帮助专利的产业话更好的进行，那么什么是专利分析？我们就为大家解答这一重要问题。专利分析（Patent Analysis），即对专利说明书、专利公报中大量零碎的专利信息进行分析、加工、组合，并利用统计学方法和技巧使这些信息转化为具有总揽全局及预测功能的竞争情报，从而为企业的技术、产品及服务开发中的决策提供参考。专利分析不仅是企业争夺专利的前提，更能为企业发展其技术策略，评估竞争对手提供有用的情报。因此，专利分析是企业战略与竞争分析中一种独特而实用的分析方法，是企业竞争情报常用分析方法之一。专利分析的流程是什么？专利信息分析的具体工作，主要分为以上7个环节，即明确分析对象和目的、行业市场和技术调研、专利信息检索、数据处理、专利信息可视化、数据分析和项目验收。在大数据时代，让复杂的专利信息易于理解，挖掘分析出专利信息背后潜在的价值，可使企业在技术和市场竞争中掌握主动权，发挥专利情报的真正作用。专利信息分析的可视化能够实现专利信息有效、直观、快速的传递，提升企业专利管理的工作效率。所谓专利信息的可视化，也被称之为信息设计，数据可视化，旨在利用合理的设计方式分析并组织数据和信息，让数据、信息以合理的方式展现和传播。在作者看来，专利信息检索是专利信息可视化的基础，专利信息可视化是专利信息检索结果的表现形式。专利信息可视化用艺术的手法表现理性的思维，简而言之，就是借助图像化的手段，清晰有效的呈现专利信息分析、挖掘的成果，让枯燥无味的专利信息数据变得更为直观，让不懂专利的人可以读懂专利信息分析数据。为什么要进行专利分析？专利是世界上最大的技术信息源，据实证统计分析，专利包含了世界科技信息的90%-95%。但如此巨大的信息资源远未被人们充分地加以利用。事实上，对企业组织而言，专利是企业的竞争者之间惟一不得不向公众透露而在其他地方都不会透露的某些关键信息的地方。因此，企业竞争情报的分析者，通过细致、严密、综合、相关的分析，可以从专利文献中得到大量有用信息，而使公众的专利资料为本企业所用，从而实现其特有的经济价值。

❽ 专利情报分析的专利情报分析的方法

一、常用的专利情报分析方法
专利情报分析方法是以文献计量学为基础、借助于其它学科的知识和有关工具而进行的。以前,专利情报分析主要是手工从专利文献中抽取大量的专利信息,利用有关统计方法,结合行业经验进行分析处理、探索隐藏在专利文献背后的情报,来为企业技术创新管理的决策服务。因此当时的主要分析方法有原文分析法、简单统计分析法、以简单统计为基础的图表法、动态矢量法等。
1. 原文分析法。
通过检索竞争对手企业的专利说明书,对其进行仔细阅读、认真分析来掌握竞争对手新产品新技术的开发特点,包括寻找空隙法、技术改进法、技术综合法和专利技术原理法。
2. 简单统计分析。
按照专利发明人、专利申请人、专利分类号和专利文献的数量分别进行统计分析。通过对相关情况的统计分析,能够了解各国科技进步的现状、技术研究兴趣或热点的转移情况、能在一定程度上摸清当前技术发明人的注意力以及该项技术领域发展的去向、可以看出在某一技术领域的竞争情况,甚至可以判断出最活跃的领域。
3. 组配统计分析。
通过对专利统计中专利分类号、专利权人、专利申请日(授权公布日) 和专利申请国进行组配统计,由此获得各种统计信息,然后对这些统计信息进行分析。
4. 关键词频统计。
①删除重复申请的专利,然后从专利权项、摘要和标题中抽取若干带有技术实验概念的关键词; ②对关键词的频数进行统计; ③是读意,对出现概率比较高的关键词进行逻辑组配,进行技术概念的再理解。
5. 技术细分后再统计。
按等级树原则对某一技术进行技术细分展开,对其下位概念逐项进行统计 。
6. 指标变化图表和技术动态及特性比较表。
技术动态及特性表主要用来从技术领域、产品的某些功能等角度,反映不同年度和不同企业申请专利的技术动态和特性,从而比较诸企业的技术开发趋势和方向。主要形式有:企业在不同年度、不同技术领域中技术开发比较,不同科研选题的比较、不同企业不同科研选题比较,各种因素之间的回归分析 。
7. 矢量动态模型法。
专利文献除反映科学技术的量变关系外,还隐含着科技发展的方向。因此借用矢量的概念来加以表示。应用矢量模型法就是把统计的动态数据实行矢量模型化,尔后对科学发展动向加以评价和预测。
8. 专利引文分析法。
对专利文献引用参考文献的现象进行分析研究,揭示其数量特征和内存规律,并据此进行技术发展趋势的评价。
9. 专题资料分析法。
所谓“专题资料分析法”,就是根据专利文献在国际发明分类表中的分散性,在某专题文献资料的地理分布、研究内容等进行排列组合和分析研究,从中预测世界上创造发明活动最活跃的国家以及侧重研究的领域等。
二、专利情报分析方法最新发展
随着计算机的普及、信息技术和网络技术的发展,专利情报分析逐渐从手工处理过渡到了以计算机为工具的时代。这对专利情报分析提供了极大的便利条件,而且也促使专利情报分析方法向自动化、智能化、可视化方向发展。
1. 计算机的量化处理。
要对每个领域中所包括的成百上千专利文献进行量化分析,应必须对这些专利文献的申请日、主分类号、优先权申请国、申请人、公开号等着录项进行检索、筛选、统计,并绘制图表。用手工方法显然是极费时费力的。为此需要创建专利情报分析数据库,并采用计算机分析、统计数据库中专利文献着录项的方式对专利文献进行量化分析。
在专利情报分析数据库中,运用EXCEL 电子表格所具有的强大功能,对每一项着录项目进行排序,从中筛选出每年、各国、各公司的专利申请号,再对上述各项进行数量统计,就可有针对性地做出统计图表,从各个方面了解该领域的专利发展情况。具体来说,主要包括:①专利申请数量的年代分布,可以栅测出某技术领域的未来发展态势; ②专利文献的技术主题分类,可对技术主题进行分类统计并做成技术主题分布图; ③以优先权所属国统计各国的本国专利申请量,可以了解各国家在该领域的技术实力; ④各公司所拥有的专利数量统计,可了解各公司在该技术领域的技术经济实力; ⑤各公司国外专利申请情况,对具有两个国家以上的专利申请进行数量统计,画出各公司国外专利申请数量的分布图; ⑥各国专利申请数量的分布情况,查清在不同国家所面临的竞争对手,可以了解外国公司在这些国家的市场竞争程度; ⑦各国家专利的申请情况统计分析,可了解在每一个国家内各公司的竞争态势。
2. 基于相似函数的专利情报分析方法。
这里所述的相似函数包括:基于专利引文的相似函数和基于术语并发的相似函数，基于文献中术语的并发性的相似函数也是有效的。可靠的数据源提供了每篇文献的一致的索引术语,这些用来建立基于术语并发的相似函数。
这个函数使用SQL 查询语句很容易执行。计算出文献间的相似值后,利用力定向配置法( force direct placement) 或自组织神经网络技术来将文献映射到二维空间中,形成文献聚类,以探索文献间的关系。力定向配置法就是在开始的时候,所有的文献都放置在平面中心位置,文献之间的作用力与它们的距离成反比,与它们的相似值成正比;如果相似值大于0 ,则为吸引力,否则为排斥力;力的方向遵守力学中库仑法则。此过程反复进行,直到形成一个稳定的文献映射图。自组织神经网络技术是以相似矩阵的行为输入变量,训练矩形的自组织神经网络。一般使用的是一个的自组织神经元矩阵。在训练完成后, N维空间中的神经元连接权的密度分布与训练矢量的密度分布相匹配。
总的来说，专利分析分为定量分析与定性分析两种。
1、定量分析
定量分析主要是通过专利文献的外表特征进行统计分析，也就是通过专利文献上所固有的标引项目来识别有关文献，然后对有关指标进行统计，最后用不同方法对有关数据的变化进行解释，以取得动态发展趋势方面的情报。
（1）统计的对象与角度
①统计对象一般是以专利件数为单位。 ②统计可按专利分类、专利权人、年度、国别等从不同角度进行。 当按分类对专利信息进行统计时，根据各个领域内专利数量的多寡，可得知哪些科技领域的发明行为景为活跃，哪一种技术将得到突破，哪些是即将被淘汰的技术。 如果对专利信息按国别进行统计，就可以发现被统计国家的科技发展战略及其在各个领域所处的地位。这种统计结果有助于人们了解某一时期各国科研和开发的重点。 如果对专利按专利权人进行统计，可以发现某个领域重要的技术拥有者，或者哪个公司在该领域的具有重要地位。 （2）统计的主要指标
①专利数量。 某一技术类别的专利数量可以用于衡量这一技术领域技术活动的水平；而某一公司或某专利权人历年申请的专利数量反映了其技术活动发生、发展的过程及发展趋势等。利用专利数量可以进行各国在不同时期、不同领域技术活动产出和谋求工业产权保护意向的比较。 ② 同族专利数量。 某一发明的同族专利数反映了这个公司专利申请地域的广度，也反映了此发明的潜在价值——由于需要翻译和专门的法律帮助等费用，在国外申请专利比在自己国家要昂贵得多，只有那些被公司认识到最有商业价值的发明才会在多国申请专利，以便保护今后的投资和产品输出的独占权。 ③专利被引次数。 某一专利被后续专利引用的次数可以反映此专利的重要程度，因为一项重要的专利出现以后，会伴随出现大量的改进专利产生，这项重要专利会被改进专利重复引用。引用情况揭示了专利之间的联系，可用于跟踪对应于不同技术的专利网络，发现处于不同技术交叉点上的专利。可惜的是我国的专利数据库不能提供专利的被引次数，这不能不说是个缺憾。 ④专利成长率。 专利成长率测算的是专利数量成长随时间变化的百分率，可显现技术创新随时间的变化是增加还是迟缓。例如专利季成长率是将一企业于某季所获得的专利数量与前一季所获得的专利数量相比较，计算出该季所获专利较前一季增减幅度的百分比率。专利年成长率测算的是和上一年相比专利增长变化的百分比，用来衡量一年来技术活动发展的变化状况。 ⑤科学关联性。 科学关联性测算的是专利（标的专利）所引证的科研学术论文或研究报告数量，该指标衡量的是专利技术和前沿科学研究关系。科学关联性的数值具有产业依存性：机械行业的科学关联性平均数值将近为零，而高科技生化产业可能高达15。 ⑥ 技术生命周期。 技术生命周期测算的是企业的专利在其申请文件扉页中所引证专利技术年龄的平均数。因此技术生命周期可以这样理解：是最新专利和最早专利之间的一段时间。如果技术生命周期较短，意味着正在着力研发一门相对较新的技术，而且这门技术发展创新的非常快。技术生命周期具产业依存性，相对热门的产业技术周期较短，如电子类的约3～4年，而制药类的约为8～9年，造船类的可能长达15年。 ⑦专利效率。 专利效率测算的是一定的研发经费支出所创造的专利数量产出，此项指标用来评估企业在预定时间内专利数量产出的科研能力和成本效率。专利数量产出的越多，专利效率越高，则企业的技术研发能力越强。 ⑧ 专利实施率。 专利实施率能否被有益地实施、能否带来科技创新对于那些还未实施的专利技术来说还是一个未知数。一般的发明专利的实施都还要经过一个开发过程，而开发不是都能成功的，有不少发明专利技术在开发过程中因技术难点解决不了或在现有技术条件下达不到预期效果，不得不半途而废或最终放弃。可以通过技术性能、经济效益、社会效益、市场因素、产业化开发和生产能力、宏观环境以及产业化风险等多个角度对发明专利的实施进行衡量。专利实施率越高，则专利对于技术发展、技术创新做出的贡献越大，和技术发展结合得越紧密。我国的专利实施率仅仅维持于30%左右，远远低于欧美日各国的水平。 ⑨产业标准化指标。 在跨产业横向比较的时候，产业之间的差异给不同产业之间的专利指标数值的比较带来了麻烦，为此需要使用产业标准化指标。产业标准化指标的数值是将一个企业的指标值除以企业所在产业该指标的平均值得出的。例如，在化学产业有30家企业，它们的科学关联性的平均数值为3.7，那么每一个化学企业科学关联性的标准指标值应该是通过各企业科学关联性的指标值除以3.7得到的。通过这种方式，可以消除不同产业所带来的不同影响，进而找出每个产业内表现最好的那个企业。
（3）统计的主要内容
①专利技术按时间的分布研究。 即以时间为横轴、专利申请量(或批准量)为纵轴，统计专利量随时间的变化规律，一般用于趋势预测。 任何技术都有一个产生、发展、成熟及衰老的过程，历年申请的专利数量、专利引文数量变化可以确定该技术的发展趋势及活跃时期，为科研立项、技术开发等重大决策提供依据。而对不同技术领域的专利进行时间分布的对比研究，可以确定在某一时期内，哪些技术领域比较活跃，哪些技术领域处于停滞状态。 ②专利技术按空间的分布研究。 即通过不同公司、企业间的专利数量对比，来反映他们的技术水平与实力。空间分布一般用于识别竞争对手，分析其技术策略等。 将某一技术类别的专利申请按专利权人进行统计，可以得到某项技术在不同公司或企业间的分布，了解哪些公司或企业在该领域投入较多、专利活动较活跃、技术水平较领先；而对不同技术类别各公司的专利频数进行统计，可以了解各公司最活跃的领域，即其开发的重点领域。另外，通过检索某一专利的同族专利，可以得到这些专利申请的地理分布，从而判断其商业价值，了解某公司技术输出的重点领域；也可以为技术引进提供依据，为产品出口避开对方的保护区提供情报。
（4）度量技术发展不同阶段的统计参数。
技术生长率V：。其中a：当年发明专利申请数(或批准数)；A：追溯5年的发明专利申请累积数(或批准累积数)。连续计算数年，V值递增，说明该技术正在萌芽或生长阶段。 技术成熟系数α ：。其中a同上，b为当年实用新型专利申请数(或批准数)。连续计算数年，α值递减，反映技术日趋成熟。 技术衰老系数β：。其中a、b同上，c为当年外观设计专利或商标申请数(或批准数)。连续计算数年，β值递增，预示该技术日渐陈旧。 新技术特征系数N：N = υ2 + α2。其中υ为技术生长率，α为技术成熟系数。是反映某项技术新兴或衰老的综合指标，N值越大，新技术特征越强，预示它越具有发展潜力。 2、定性分析
定性分析也称技术分析，是以专利的技术内容或专利的“质”来识别专利，并按技术特征来归并有关专利使其有序化。这和统计分析仅依靠专利文献外表特征是有很大区别的。定性分析一般用来获得技术动向、企业动向、特定权利状况等方面的情况。可以从发明的用途、原理、材料、结构和方法等5个方面来考虑重要专利的内容，并将重要专利按照内容的异同分类。如果专利内容以原理为主，说明这项技术尚未成熟；如果专利内容以用途的多样性为主，则说明技术已能实用。另外，将某技术领域各主要公司的专利按专利内容列表分析可以看出各公司的技术特色及开发重点；将有关专利按技术内容的异同分成各个专利群，对某一公司拥有的不同专利群或对不同时期专利群变化情况进行分析，可以对某项技术或产品发展过程中的关键问题、今后发展趋势及应用动向、与其他技术的关系等进行分析与预测。
由于涉及到技术的具体内容，定性分析的工作比较繁重、复杂。至于用定量分析还是定性分析，应视所希望解决的问题和掌握的专利数据而定。事实上，经常需要将定性分析与定量分析结合起来才能达到好的效果。比如，可先通过定量分析确定哪些公司在某一技术领域占有技术优势(专利申请量或批准量可以反映技术活动水平)，辨别这一技术领域的重要专利(某一专利被后续专利的引用数反映专利的重要性)，然后再针对这些公司的重要专利进行定性分析。
专利信息的定量分析与定性分析，一个是通过量的变化，一个是通过内在质的变化来反映技术的发展状况与发展趋势。两者既有区别，又存在必然的联系。量的分类需要根据质，质的体现又要通过量。因此在实际工作中，将两者配合使用会获得更好的效果。

❾ 如何利用专利信息

专利分析是情报分析的重要分析方法之一，据统计，世界上每年发明创造成果的90%至95%在专利文献上记载，现在世界上约90个国家、地区及组织用大约30种文字每年出版约100多万件专利文献，全世界发明成果的70%～90%仅仅出现在专利文献中，而不会出现在期刊论文、会议报告等其他文献形式上。由于专利文献技术内容的广泛性、专业性、及时性、公开性，专利文献法律保护的严密性、规范性和时效性，灵活运用专利文献，进行专利分析，企业将获得独特而实用的信息，从而提高企业的竞争和创新能力。
一、专利文献的特点
专利文献一般包括专利公报、专利申请文件、专利说明书、专利索引、专利分类表、专利文摘等有关专利和专利权人的已出版或未出版的资料。
除了数量巨大、内容广泛等特点，专利文献具有其它情报源所没有的特点：
1、新颖性：大多数国家采用的先申请制原则使申请人在发明完成之后尽早提交申请，以防他人捷足先登；其次，由于新颖性是专利申报的首要条件，因此，发明创造多以专利文献而非其它科技文献形式公布与众；而20世纪70年代初以来专利申请早期公开制度的推行，更加快了专利反映新技术的速度。同一发明成果出现在专利文献中的时间比出现在其它媒体上的时间平均早1～2年。
2、可靠性：专利经过了长期的公示和严格审查，其内容既确定又准确，可以根据专利文献进行技术复制。
3、详尽性：专利文献必须公开其技术细节，是申请者唯一不得不向公众透露其关键信息，而在其它地方都不会透露的文献。
4、规范性：专利文献采用统一的分类方法，有着同一的着录格式，非常便于检索。
二、通过专利文献可以获得的信息
通过专利文献的检索和分析大致可获得以下几方面的信息：
1、技术信息
专利文献可提供很多新技术和新技术的关键信息及背景信息。利用专利可发现供改进现有产品、工艺和设计的可能性和方法，以及在先技术，或可替代的新技术和新的研究方向。
2、技术和产业动向
专利文献可以显现出哪些机构、哪些人员、那些国家正在从事哪些研究，这些研究处于什幺阶段，又有那些成果；从时间、空间上进行分析，就可以显示当前的前沿技术是什么，市场前景怎样，某一技术或产品的生命周期状况如何，潜在的市场价值和潜力是怎样的，本领域及相关领域产品或技术的转折方向和重大变化如何演变，技术和市场空隙在哪里。
3、竞争对手信息
竞争对手的专利文献可显示对方正在从事和投入的领域和技术水平 。对对方在各个时期在各地申请的各种专利的数量和种类进行分析即可展现对方研发和产品战略的变化、重点和技术偏好，其未来可能的发展方向及市场战略。
4、知识产权信息
专利文献是集技术、经济、法律为一体的信息资源。专利文献包括已授权的专利文献和已公开但未授权的专利文献，法律信息主要包括了技术保护范围、申请日、优先权日、专利类型、优先权申请国等有效保护期和地域范围信息事宁人。

❿ 专利分析 内容是什么

专利分析具体因方向不同有较大差异，如情报分析、预警分析……。
主要有原文分析、简单统计分析、以简单统计为基础的对比分析、动态矢量分析等；通过检索竞争对手企业的专利说明书,对其进行仔细阅读、认真分析来掌握竞争对手新产品新技术的开发特点,包括寻找空隙、技术改进、技术综合和专利技术原理；按照专利发明人、专利申请人、专利分类号和专利文献的数量分别进行统计分析；对相关情况统计分析,了解各国科技进步的现状、技术研究兴趣或热点的转移情况、在一定程度上摸清当前技术发明人的注意力以及该项技术领域发展的去向、观察在某一技术领域的竞争情况,甚至可以判断出最活跃的领域；通过对专利统计中专利分类号、专利权人、专利申请日(授权公布日) 和专利申请国进行组配统计获得各种统计信息,然后对这些统计信息进行分析；从技术领域、产品的某些功能等角度,反映不同年度和不同企业申请专利的技术动态和特性,从而比较企业的技术开发趋势和方向。主要形式有:企业在不同年度、不同技术领域中技术开发比较,不同科研选题的比较、不同企业不同科研选题比较,各种因素之间的回归分析 ；专利文献除反映科学技术的量变关系外,还隐含着科技发展的方向，对科学发展动向加以评价和预测；对专利文献引用参考文献的现象进行分析研究,揭示其数量特征和内存规律,进行技术发展趋势的评价；根据专利文献在国际发明分类表中的分散性,在某专题文献资料的地理分布、研究内容等进行排列组合和分析研究,从中预测世界上创造发明活动最活跃的国家以及侧重研究的领域等。