基因模糊標記語言之專利技術評估與推薦機制研究

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題名:
基因模糊標記語言之專利技術評估與推薦機制研究
著者: 蔡, 秉衡
主題: 知識本體; 模糊標記語言; 模糊推論機制; 基因演算法; 專利技術評估; 專利推薦
描述: 專利技術評估是專利策略、專利管理及專利運用的基礎，近年來專利的申請與技術轉移備受重視，政府也在積極推動專利的相關法條與規定，以強化國內專利技術的發展與保護效用。為了處理大量的專利資訊以提升專利的發展性與技術轉移之可能，因此，本論文提出一套專利技術評估與推薦平台機制。本論文首先探討專利技術與專利權人(例如: 學術單位)之關係，同時整合所收集的產業特性資料，以建置一般學術單位通用的專利知識本體。接著，本論文以中央研究院所研發之中文斷詞系統(Chinese Knowledge Information Processing, CKIP)進行專利分類以判斷此專利技術適用於各大產業之程度。然後，本論文基於日本特許廳特許評價指標及智慧商數量表(Intellectual Property Quotient, IPQ)，以模糊標記語言(Fuzzy Markup Language, FML)建置專利品質評估之相關知識庫與規則庫，並推論此專利之綜合評價。同時，本論文亦採用基因演算法(Genetic Algorithm, GA)學習其知識庫與規則庫以改善所提之方法。除此之外，本論文亦提出專利需求評估機制以推論此需求者對知識資產需求的程度，進而達到最佳化的技術轉移效果。最後，基於專利與需求者匹配程度、專利綜合評價及需求者的知識資產需求程度，本論文提出專利推薦匹配機制，以推論此專利對需求者之推薦程度。由實驗結果可知，本論文所提之方法應用於專利技術評估與推薦機制為可行。未來，本論文將邀請更多的領域專家以獲得更為客觀之專利推薦結果，並期望本論文之研究成果未來能提供學術單位做為專利發展與管理之參考。
建立日期: 2014
格式: 5192929 bytes
application/pdf
語言: zh TW
識別號: http://nutnr.lib.nutn.edu.tw/handle/987654321/7675
資源來源: NUTN IR

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基因模糊標記語言之專利技術評估與推薦機制研究

蔡, 秉衡 2014

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