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结合高阶神经元的深度神经网络用于专利可转让性评价——以电子信息技术领域为例  2021/2/1  武玉英 才久然 何喜军  北京工业大学  

[目的/意义]从交易视角评价专利可转让性，侧面评估专利价值及筛选可交易高价值专利。[方法/过程]基于专利价值评估指标，从技术和法律两个维度选取专利可转让性评价内部指标，基于交易视角中专利权人特征设计专利可转让性评价外部指标，结合高阶神经元将…[详细内容]
专利价值 专利可转让性 评价模型 高阶神经元 深度神经网络
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=508768

基于多层关系网络的专利技术主体间交易机会预测——以电子信息技术领域为例  2020/7/10  武玉英 才久然 何喜军  北京工业大学经济与管理学院  

[目的/ 意义]通过对专利技术主体间交易机会进行预测，为促进专利技术供需主体间有效对接提供决策。[方法/ 过程]探究影响专利技术主体间交易的多维邻近关系并建立理论框架体系，构建基于多层关系网络(MRN)的主体间交易机会预测模型。采集2012…[详细内容]
交易机会 多层关系网络 主体 机会预测 专利技术
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=484851

多特征融合下在线技术转移平台供需匹配研究——以京津冀区域数据为例  2019/6/18  何喜军 马珊 武玉英 蒋国瑞  北京工业大学经济与管理学院  

[目的/意义]为解决在线技术转移平台中因供需信息表述非结构化、供需文本特征稀疏等导致供需文本匹配难的问题，开展线上技术供需信息匹配研究。[方法/过程]提出融合供需文本词频特征、相关性特征和语义特征的匹配模型，通过采集在线技术转移平台(技E网…[详细内容]
供需文本匹配 多特征融合 在线技术转移 京津冀 匹配率
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=462596

新能源领域专利转让网络中技术供需主体间交易机会预测  2018/5/18  武玉英 张博闻 何喜军 蒋国瑞  北京工业大学经济与管理学院  

[目的/意义]在专利转让网络中，通过挖掘供需主体信息及网络结构对交易机会的预测，有助于提升专利的转化效率。[方法/过程]以新能源领域为例，采集2012-2016年专利转让数据，构建专利技术交易加权有向网络。[详细内容]
技术交易 加权有向网络 结构相似性 内容相似性 链路预测
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=468670

基于SOM的中文专利侵权检测研究  2014/2/18  武玉英 马羽翔 翟东升  北京工业大学经济与管理学院  

知识产权作为一种重要的生产要素，得到广泛关注，专利侵权检测是规避侵权和防范第三方侵权的有效手段。但专利信息具有规模大、专业程度高的特点，增加了侵权检测的难度。专利侵权检测通常以基于专利文本向量的相似度测量为主，但本文考虑到大量专利数据的环境…[详细内容]
侵权检测 中文专利 SOM 模糊聚类 知识产权 专利检测
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=351113