计算机应用

作者：刘子辰, 李小娟, 韦伟

单位：中国科学院 计算技术研究所, 北京 100190

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

基金：国家重点研发计划项目（2017YFB1401904）。

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%。

来源：2021年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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