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摘要
为了对发明专利的质量进行客观性的评价，提出一种基于混沌麻雀搜索算法（CSSA）优化神经网络（BPNN）的专利质量评估模型，可以快速有效地对不同质量的专利进行分类。以新能源汽车领域的发明专利为例，首先结合已有研究中使用的评价指标，并采用CRITIC—熵权法对特征指标进行选择，进而将CSSA算法与BPNN模型进行结合，优化权值和阈值。最后将模型应用到专利样本上面，对专利的质量进行评估。通过研究发现，采用CSSA算法优化BPNN模型在分类准确率和收敛速度方面都优于其他经典优化算法。验证了CSSA—BPNN模型对于发明专利质量评估的有效性。该方法可以节省了人为对于专利评估的费用成本和时间成本，为专利的质量评价提供新的研究思路。
- 出版日期2023
- 单位广西科技大学
