[发明专利]基于大数据处理的知识产权成果转化分析评估系统

权利要求书

1.基于大数据处理的知识产权成果转化分析评估系统，其特征在于，所述评估系统包括产品分类模块、价值确定模块，转化价值确定模块以及综合统计模块；

所述产品分类模块用于使用已训练好的CNN网络将知识产权产品进行分类；

所述价值确定模块用于使用已训练好的CNN网络对知识产权产品的基础价值进行确定；

所述转化价值确定模块用于确定知识产权产品的转化价值；

所述综合统计模块用于根据产品分类模块、价值确定模块和转化价值确定模块的处理结果进行综合统计，并计算得到综合转化的评估结果。

2.根据权利要求1所述的基于大数据处理的知识产权成果转化分析评估系统，其特征在于，所述产品分类模块通过如下步骤获得知识产权产品的分类：

步骤S11，将知识产权产品分为作品、专利、商标、地理标志、商业秘密、集成电路、植物新品种以及其他类型；

步骤S12，根据所述类型从官方网站通过网络爬虫程序爬取每一类型的预定数量的样本；

步骤S13，对所第一样本进行裁剪，获取每一样本的前两页非封面页，所述前两页非封面页为去除封面后的前两页，得到第二样本；

步骤S14，将所述第二样本输入CNN网络进行训练，得到第一训练好的CNN网络，所述第一训练好的CNN网络可以通过文档的前两页非封面页对知识产权产品进行分类；

步骤S15，将待处理的知识产权产品进行裁剪，获取每一样本的前两页非封面页，所述前两页非封面页为去除封面后的前两页，并将结果输入所述第一训练好的CNN网络，得到每一所述知识产权产品的分类结果。

3.根据权利要求2所述的基于大数据处理的知识产权成果转化分析评估系统，其特征在于，所述价值确定模块通过如下步骤获得知识产权产品的基础价值：

步骤S21，通过网络爬虫爬取上市公司季报、年报、招股书，提取其中知识产权产品部分；

步骤S22，将提取到的知识产权产品输入第三方检索平台，获取相似度前预设值个数的相似度序列；

步骤S23,将所述提取到的知识产权产品的价值、类型以及相应的相似度序列输入第二CNN网络，训练得第第二训练好的CNN网络，所述第二训练好的CNN网络可通过输入知识产权的成果的类型、相似度序列输出评估价值；

步骤S24，将所述待处理的知识产权成果输入第三方检索平台，获取相似度前预设值个数的成果相似度序列，将所述待处理的知识产权成果的类型、成果相似度序列输入所述第二训练好的CNN网络，得到每一知识产权产品的基础价值。

4.根据权利要求3所述的基于大数据处理的知识产权成果转化分析评估系统，其特征在于，所述转化价值确定模块通过如下步骤确定知识产权产品的转化价值：

步骤S31，通过网络爬虫爬取上市公司年报，提取年报中发生知识产权转化的内容，包括发生转化的知识产权、转化的类型、转化的价值；

步骤S32，通过所述第二训练好的CNN网络以及所述发生转化的知识产权确定出所述发生转化的知识产权的评估价值，将全部评估价值中的每一个以及对应的转化的价值相除，并将所有相除的结果求平均，得到每一种转化方式的转化系数；

步骤S33，根据所有知识产权产品的基础价值以及转化系数确定出每一种转化方式的转化价值。