[发明专利]一种专利技术生命周期分析方法

说明书

技术领域

本发明属于专利分析技术领域，更具体地涉及一种基于成分分析的专利技术生命周期分析方法。

背景技术

当今知识产权创新已成为国家综合力竞争的决定性力量，知识产权的重要载体是专利，专利在推动科技进步，提高创新能力中起着举足轻重的作用。而其中的关键是将先进的专利技术运用到国家的建设，企业的发展中，它能让国家或者企业准确把握当前的技术发展现状，了解对方的竞争力度，做出统筹决策的有效安排，最终促使经济水平的迅速提升、各国综合实力的显著提高，社会的快速发展。但在运用和利用专利技术之前，专利的评议分析就变得尤为重要。一件专利只有通过全面准确的评议和分析，才能对其存在的价值实现真正的定位，才能将其运用到合适的领域，合适的时机。

专利分析具体因方向不同有较大差异，如情报分析、预警分析技术、生命周期的分析，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；而这些分析中最为重要的分析之一是技术生命周期的分析。目前常用的方法有s曲线法、技术生命周期图示法、相对指标法、相对增长率法和TCT五种法，这五种方法基本都是基于单指标的分析，比如利用专利申请量或专利人的申请数量随时间的变化趋势进行周期的判断。这些传统的方法并不一定能反映专利技术生命周期的准确性和客观性。其实，事实上影响专利技术生命周期的指标不仅仅这两个指标，还有比如专利分类号、发明人数量、科技引文数量等等许多的指标，这些指标对专利技术生命周期的影响也不能被忽视，它们对多指标的研究更具有合理性。从这一角度考虑，使用多指标的专利技术生命周期的研究，不失为一种更可靠的修复技术。

传统的专利技术生命周期的研究基本都是对专利申请量，或者专利人的申请数量随时间的变化趋势进行分析，事实上，比如优先权专利申请量、公司专利权人数量、机构专利权人数量、科学引文数量、专利引文数量、IPC数量、IPC top5数量、IPC top10、MC、MC top5数量、MC top10数量等指标更能反映国家或者企业科技进步的现状、技术研究兴趣或热点的转移情况、在一定程度上摸清对方当前技术发明人的注意力以及该项技术领域发展的去向，甚至可以判断出最活跃的领域；因此这些指标也会对专利的生命周期有影响。

发明内容

然而多指标的分析往往使问题变得更加复杂，本发明提出了一种基于常用统计学方法——主成分分析方法(principal component analysis以下简称pca)的专利技术生命周期分析方法。将多指标变量降维为较少数的综合指标进行专利生命周期的分析研究，这使得对问题的分析研究更加简单化，也更加具有客观性和合理性。

本发明采用如下技术方案：

一种专利技术生命周期分析方法，包括以下步骤，

S1、采集专利文档；

S2、选取m个专利指标，将所有专利文档按照m个专利指标进行分析，得到如下矩阵，n为年份，

其中，

S3、将上述矩阵进行数据标准化，得到标准化矩阵：

其中，平均值标准差得到，

其中，

S4、计算标准化处理后的数据协方差矩阵S＝(s_ij)m*m、特征值λ和对应的特征向量V，

其中，

特征值λ:λ₁≥λ₂≥…λ_m>0,

特征向量V＝(a₁,a₂,……,a_m),

S5、利用特征值计算方差贡献率t_i：每一个特征值除以特征值总和，

即：

S6、计算累积方差贡献率G(r)：第一个方差贡献率、前两个方差贡献率之和，……，所有方差贡献率之和，

即：

S7、选取主成分个数r；

S8、计算r个主成分中每个主成分得分：主成分对应的特征向量乘以标准化数据阵，

F_i＝a_1iY₁+a_2iY₂+…+a_miY_m，i＝1，2，…，r。

本技术方案进一步的优化，还包括步骤S9，将选取的主成分得分画折线图，并根据技术生命周期的四阶段特征分析折线图。