Application Research of Robust LS-SVM Regression Model in Forecasting Patent Application Counts

A forecasting system of patent application counts is studied in this paper. The optimization model proposed in the research is based on support vector machines (SVM), in which cross-validation algorithm is used for preferences selection. R esults of data simulation show that the proposed method has higher forecasting p recision power and stronger generalization abi1ity than BP neural network and RB F neural network. In addition, it is feasible and effective in forecasting paten t application counts.     

关联词约束的半监督文本分类方法

提出了一种没有训练集情况下实现对未标注类别文本文档进行分类的问题。类关联词是与类主体相关、能反映类主体的单词或短语。利用类关联词提供的先验信息,形成文档分类的先验概率,然后组合利用朴素贝叶斯分类器和EM迭代算法,在半监督学习过程中加入分类约束条件,用类关联词来监督构造一个分类器,实现了对完全未标注类别文档的分类。实验结果证明,此方法能够以较高的准确率实现没有训练集情况下的文本分类问题,在类关联词约束下的分类准确率要高于没有约束情况下的分类准确率。     

专利技术术语共现的战略图分析方法*

利用从专利名称和摘要文本中抽取的技术术语,采用第三代共词分析技术进行技术研发主题分析。根据技术术语的共现频率采用对等(equivalence)指标计算术语之间的连接强度,按照一定规则将术语聚类为技术主题簇,引入密度(density)指标和中央(centrality)指标并绘制战略图以反映技术主题的研究地位。以燃料电池专利中抽取的技术术语为例,证实了此方法能够较好地反映技术主题研发状况。     

类关联词约束的K-Means半监督文本聚类方法

提出了一种利用类关联词和K-Means聚类算法实现对文本文档进行分类的方法。类关联词是与类主题相关、能反映类主题的单词或短语。根据文档中包含的类关联词,形成初始聚类中心。在聚类算法过程中,类关联词提供的信息被用来约束待分类文档与聚类中心的相似度比较,加快了算法的执行。实验证明了算法的有效性。     

生物素中间体:四氢-7-乙氧羰基-3,3-五亚甲基-5-硫代-1-戊基-3H,5H-咪唑并[1,5c]噻唑的合成

以正庚醛为起始原料 ,α 溴化后与环己酮、氨、硫氢化钠反应合成 2 ,2 五亚甲基 5 戊基 3 噻唑啉 ,再用三氟化硼催化后 ,与异硫氰基乙酸乙酯的锂衍生物反应合成生物素中间体四氢 7 乙氧羰基 3 ,3 五亚甲基 5 硫代 1 戊基 3H ,5H 咪唑并 [1,5c]噻唑 ,收率达 17 1% ,通过 3步反应建立了生物素的立体化学骨架     

中文专利侵权检索模型研究

结合中文专利权利要求的结构特征,首次将中文专利按照“分割词”重新分类,以重新划分的“新类别”进行词性选择,构造向量空间,设计了中文专利侵权检索模型,通过我国集成电路封装技术领域的发明专利进行技术侵权检索实证分析与对比实验,实验结果显示该模型的检索效果明显优于一般的侵权检索方法。     

Research on Technology Early-Warning System Based on Dynamic Information Monitoring

Relying on the advanced information technologies,such as information monitoring,data mining,natural language processing etc.,the dynamic technology early-warning system is constructed.The system consists of technology information automatic retrieval,technology information monitoring,technology threat evaluation,and crisis response and management subsystem,which implements uninterrupted dynamic monitoring,trace and crisis early-warning to the specific technology.Empirical study testifies that the system improves the accuracy,timeliness and reliability of technology early-warning.     

基于文本挖掘技术的专利质量评价与实证研究

分析了专利价值评价现状及其应用限制,在此基础上提出了基于文本挖掘技术的专利质量评价方法,用以挖掘专利数据内部的、客观的信息。通过新颖度度量函数量化专利的技术新颖程度,依此来评价某一个行业内的专利质量。然后,将该方法应用到我国光通信技术领域,进行相关专利的质量评价。     

基于权利要求结构信息的中文专利无效检索模型*

中文专利独立权利要求分为前序部分和特征部分。文中构建的专利无效检索模型,充分考虑了这一信息,从专利数据库中统计出40个分割词对独立权利要求进行分割处理。具体检索中采用两步检索：第一步进行布尔检索以提高召回率;第二步对申请专利与第一步返回专利独立权利要求的前序部分和特征部分分别进行相似度计算,适当组合后作为整体的相似度。实验中对分割前后以及分割后不同的词语权重选择方法对检索效果的影响作了比较,结果显示该模型是非常有效的。