一种专利价值评估方法以及系统与流程

本申请涉及专利轨道交通
技术领域：
，具体而言，涉及一种专利价值评估方法以及系统。
背景技术：
：目前，随着铁路和城市轨道交通进入高速发展时期，面对旺盛的市场需求，抢先布局轨道交通产业成为当前提升自身竞争能力的重要途径。轨道交通专利作为轨道交通产业的一种重要的无形资产，其价值的评估在实践中也越来越受到重视。当前对轨道交通专利价值评估主要通过专业人士基于法律参数、经济参数、技术参数、产业化风险、侵权风险等，针对一项专利进行价值评估，其评估结果仅针对该一项专利，不具有通用性。因此，一种具有通用性的轨道交通专利价值评估方法成为目前亟待解决的问题。技术实现要素：有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种专利价值评估方法以及系统，能够针对轨道交通专利进行具有通用性的评估。第一方面，本申请实施例提供了一种专利价值评估方法，包括：构建评价指标体系；所述评价指标体系中包括多种评价指标，每种所述评价指标为定性指标和定量指标中任意一种；确定所述评价指标体系中的各个评价指标的评估权重；基于所述评价指标体系中各个评价指标及对应评估权重，分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分；根据所述待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分，确定所述待评估专利的价值评估结果。第二方面，本申请实施例还提供一种专利价值评估系统，包括：构建模块，用于构建评价指标体系；所述评价指标体系中包括多种评价指标，每种所述评价指标为定性指标和定量指标中任意一种；确定模块，用于确定所述评价指标体系中的各个评价指标的评估权重；计算模块，用于基于所述评价指标体系中各个评价指标及对应评估权重，分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分；结果评估模块，用于根据所述待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分，确定所述待评估专利的价值评估结果。第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法的步骤。本申请实施例所提供的专利价值评估方法以及系统，通过构建评价指标体系，并确定该评价指标体系中各个评价指标的评估权重，对于任意一个待评估专利，只要基于评价指标体系中各个评价指标及对应评估权重，分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分，就能够根据待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分，确定待评估专利的价值评估结果，因而，该专利价值评估方法具有很强的通用性，能够针对轨道交通专利进行具有通用性的评估。为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本申请实施例所提供的一种专利价值评估方法的流程图；图2示出了本申请实施例所提供的确定评价指标体系中的各个评价指标的评估权重的具体方法的流程图；图3示出了本申请实施例所提供的基于当前征询表的第一打分结果获得下一轮征询表的预设权重值的具体方法的流程图；图4示出了本申请实施例所提供的根据所有征询表的第一打分结果，计算该评价指标的评估权重的具体方法的流程图；图5示出了本申请实施例所提供的分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分的具体方法的流程图；图6示出了本申请实施例所提供的计算待评估专利的定性指标的定性指标价值评价得分的具体方法的流程图；图7示出了本申请实施例所提供的确定每个第二专家的评估权重的具体方法的流程图；图8示出了本申请实施例所提供的计算待评估专利的定量指标的定量指标价值评价得分的具体方法的流程图；图9示出了本申请实施例所提供的一种专利价值评估系统的结构示意图；图10示出了本发明实施例所提供一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。目前的专利价值评估方法一般仅仅针对一项专利，不具备通用性，不能够对轨道交通专利进行具有通用性的评估。基于此，本申请提供的一种专利价值评估方法以及系统，针对轨道交通专利进行具有通用性的评估。为便于对本实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的一种专利价值评估方法进行详细介绍，需要注意的是，该专利价值评估方法不仅可以用于对轨道交通专利的价值进行评估，还可以对其它领域的专利价值进行评估。参见图1所示，本申请实施例所提供的专利价值评估方法，具体包括：s101：构建评价指标体系；评价指标体系中包括多种评价指标，每种评价指标为定性指标和定量指标中任意一种。在具体实现的时候，对专利价值进行评估是基于评价指标体系中所包括的多种评价指标进行评价的。评价指标一般包括两种：定性指标和定量指标，每一种评价指标的性质为定性指标和定量指标中任意一种。在构建评价指标体系的时候，通过下述原则选取评价指标：(1)科学性：科学性是任何指标体系设计中最基本的原则。无论是评价指标的设置、数据的选取、评价的方法都要以公认的科学理论及方法为依据，主要体现在理论与实际相结合及采用科学方法等方面。(2)系统性：指标体系构建的系统性原则，是指纳入指标体系内的各项指标应在总体上组成一个系统，具有统一性和完整性。(3)相关性：各项指标与轨道交通专利价值评估应该紧密相关，即轨道交通专利价值可以由这些指标灵敏地反映，这些指标也应该成为轨道交通专利价值的“晴雨表”。(4)可操作性：选取的指标要具有可操作性，不仅能客观地反映问题，还能取得较为准确的数据，完成测算的任务，以真正做到为政府宏观决策提供量化依据。以对轨道交通专利进行价值评估，构建对应的评价指标体系为例，所构建的评价指标体系如表1所示：表1s102：确定评价指标体系中的各个评价指标的评估权重。在具体实现的时候，在确定了评价指标体系中的评价指标后，要确定每种评价指标在该评价指标体系中的评估权重，如上表1所示。具体地，本申请实施例还提供一种确定评价指标体系中的各个评价指标的评估权重的具体方法，参见图2所示，该方法包括：s201：针对评价指标体系中的每种评价指标，为该评价指标生成多轮征询表；其中，征询表包括：与征询表对应的评价指标在当前轮征询中使用的多个预设权重值。具体地，在生成轮征询表时，需要对征询的问题进行描述，例如，在对轨道交通专利价值评估中，可以将要征询的问题描述为：评价指标在所构建的评价指标体系中，所占据的评估权重；在进行问题描述之后，要提供相应的背景材料，作为专家在打分时的部分打分依据。在本申请中，为每种评价指标设置了多个预设权重值，第一专家能够基于要征询的问题，对每种评价指标的多个预设权重值进行打分，然后基于所有第一专家对同一种评价指标的多轮征询表打分结果，得到该种评价指标的评估权重。此处，在第一轮征询表中使用的多个预设权重值，可以基于收集的背景材料进行初步的估计得出，或者按照一定的算法获得。s202：针对每轮征询表，获得多位第一专家对该评价指标在该轮征询表中使用的多个预设权重的第一打分结果；其中，每一轮征询表对应有一个第一打分结果；且下一轮征询表的预设权重值基于当前征询表的第一打分结果确定。此处，第一专家是在待评估专利对应的
技术领域：
中具有一定的代表性和权威性的多位专家，通过征询多位第一以专家的意见，并对多位第一专家的意见进行统计、处理、分析和归纳，客观地综合第一专家经验与主观判断，对大量难以采用技术方法进行定量分析的因素做出合理估算，经过多轮意见征询、反馈和调整后，获得每种评价指标的评估权重。在确定了每种评价指标对应的征询表后，第一专家会对该评价指标在该轮征询表中使用的多个预设权重值进行打分，获得对应的第一打分结果。这里需要注意的是，由于下一轮征询表的预设权重值是基于当前征询表的第一打分结果确定的，因此，多轮征询表并不是在进行问题征询前一次性生成的，而是先生成第一轮征询表；在获得第一专家对第一轮征询表进行打分的第一打分结果之后，再基于第一轮征询表的第一打分结果，获得第二轮征询表对应的预设权重值，生成第二轮征询表；通过同样的方法，能够得到第三轮征询表对应的预设权重值，生成第三轮征询表；直至得到最终的征询结果。另外，不同的评价指标对应的征询表的轮数，可以相同也可以不同，只要最后一轮的征询表能够获得符合要求的结果为止。具体地，参见图3所示，在基于当前征询表的第一打分结果获得下一轮征询表的预设权重值时，具体包括：s301：针对每种评价指标在当前征询表中的每个预设权重值，计算所有第一专家对该预设权重值进行打分的平均值；s302：根据该评价指标的所有预设权重值分别对应的平均值，计算该评价指标对应权重的期望值；s303：基于该评价指标对应权重的期望值，确定下一轮征询表中该评价指标的多个预设权重值。此处，假设在计算某评价指标对应的权重期望值为0.293，在基于该期望值得到下一轮征询表中与评价指标对应的多个预设权重值时，可以将预设权重值在0.293左右设置；例如，如果该种评价指标在下一轮征询表中对应的预设权重值可以分别设置为：0.28、0.29、0.3、0.31、0.32。s203：根据所有征询表的第一打分结果，计算该评价指标的评估权重。此处，在对某种评价指标进行多轮征询，获得多轮征询表对应的第一打分结果后，能够根据该种评价指标对应的第一打分结果，计算该种评价指标对应的打分权重。具体地，参见图4所示，本申请实施例还提供一种根据所有征询表的第一打分结果，计算该评价指标的评估权重的具体方法，该方法包括：s401：确定基于该评价指标在最后一轮征询表中的第一打分结果计算得到的期望值，并将该期望值作为该评价指标的最终权重；s402：对所有评价指标对应的最终权重进行归一化处理，获得每种评价指标对应的评估权重。此处，每种评价指标对应的最终权重为基于第一专家的打分结果确定的权重，所有评价指标的最终权重的和可能大于1，也可能小于1，因此需要对所有评价指标哦对应的最终权重进行归一化处理，以获得每种评价指标对应的评估权重；所有评价指标的评估权重的和等于1。例如，以对轨道交通专利进行评价为例：每种评价指标对轨道交通专利的影响程度(权重)不同，分值有大有小，通过第一种专家打分，量化权重和分值并计算得分，从而判断专利技术维度得分的高低。在确定对某种评价指标的权重时，假设第一专家有15人：第一轮征询：第一专家对该评价指标在第一轮征询中使用的多个预设权重的第一打分结果整理如下表2：表2通过公式对15位专家填写的各种预设权重值的相应概率进行平均，得到第一专家对该评价指标的5种预设权重值进行打分的平均值：……最终能够得到该种评价指标对应5种预设权重值所对应的概率，如下表3所示：表3预设权重0.10.20.30.40.5概率(％)7.316.25813.25.3根据上表3，计算该评价指标在该轮征询表中对应的权重的期望值e(x)：e(x)＝7.3％×0.1+16.2％×0.2+58.0％×0.3+13.2％×0.4+5.3％×0.5＝0.293；计算该评价指标对应的权重的方差d(x)，方差用于描述评价指标在该轮征询表中对应的权重偏离期望值大小的指标：根据方法计算标准差s，标准差s为方差d(x)的平方根：根据标准差s以及期望值e(x)，计算离散系数β，其中，该实施例中，方差用于衡量元数据和期望值相差的度量值；标准差用于反映数据集的离散程度；离散系数用于反映单位均值上的离散程度，在本申请中，离散系数越小，通过专家打分得到结果的准确度也越高。为了让评价结果更加准确，在第二轮征询表中的预设权重值，在期望值e(x)左右重新设置，分别为：0.28、0.29、0.3、0.31、0.32，并生成第二轮征询表。第二轮征询：第一专家对该评价指标在第二轮征询中使用的多个预设权重的第一打分结果整理如下表4：表4通过公式对15位专家填写的各种预设权重值的相应概率进行平均，得到第一专家对该评价指标的5种预设权重值进行打分的平均值：……最终能够得到该种评价指标对应5种预设权重值所对应的概率，如下表5所示：表5预设权重值0.280.290.30.310.32概率(％)12.311.251.718.55.3根据上表3，计算该评价指标在该轮征询表中对应的权重的期望值e(x)：e(x)＝12.3％×0.28+11.2％×0.29+51.7％×0.30+18.5％×0.31+5.3％×0.32＝0.296；计算该评价指标对应的权重的方差d(x)，方法用于描述评价指标在该轮征询表中对应的权重偏离期望值大小的指标：根据方法计算标准差s，标准差s为方差d(x)的平方根：根据标准差s以及期望值e(x)，计算离散系数β，为了让评价结果更加准确，将第三轮征询表中的预设权重值，在期望值e(x)左右重新设置，并生成第二轮征询表。同理，可以通过第二轮征询表构建第三轮征询表，最终根据各轮征询表中计算得到的期望值，获取该评价指标的最终权重。具体地，在每轮征询时，可以根据当前轮征询所计算出的离散系数的大小确定是否要进行下一轮征询例如，在每一轮征询结束后，将该轮征询计算得到的离散系数与预设的阈值进行比对，如果离散系数小于预设的阈值，则将该轮征询得到的权重的期望值e(x)作为该评价指标的最终权重。另外，还可以将多轮征询所得到的离散系数进行比对，将最小的离散系数对应的征询表所计算的权重的期望值e(x)作为该评价指标的最终权重。在基于与上述相同的方法计算出所有评价指标的最终权重后，对所有评价指标的最终权重进行归一化处理，计算出每种评价指标的评估权重：假设有四种评价指标，且四种评价指标对应的最终权重依次为：0.293,0.328,0.456,0.536，根据公式：计算每种评价指标的评估权重wi：即四种评价指标对应的评估权重依次为：0.182,0.203,0.283,0.332。在确定评价指标体系中各个评价指标的评估权重后，还要得出待评估专利在每项评价指标的价值评价得分，具体参见下述s103：s103：基于评价指标体系中各个评价指标及对应评估权重，分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分。具体地，由于每项待评估专利的实际情况都不同，虽然已经通过上述步骤确定了对该项专利进行评估时所采用的评价指标体系中每种评价指标的评估权重，还要针对具体的专利，获取该待评估专利的每种评价指标的价值评价得分。此处，由于评价指标的性质包括定性指标和定量指标两种，而定性指标和定量指标由于性质的差别，在获取其价值评价指标时所采用的方法是不同的，因此，要基于不同的方法分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分和定性指标的价值评价得分。参见图5所示，本申请实施例还提供一种分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分的具体方法，该方法包括：s501：针对定性指标，计算每种定性指标的评价得分；并基于每种定性指标的评价得分确定待评估专利的定性指标价值评价得分。s502：针对定量指标，采用模糊综合评价算法计算待评估专利的定量指标价值评价得分。在具体实现s501的时候，参见图6所示，采用下述步骤计算待评估专利的定性指标的定性指标价值评价得分：首先采用下述步骤s601-s603计算每种定性指标的评价得分，其次采用下述步骤s604，根据所有定性指标的评价得分，计算待评估专利的定量指标价值评价得分。具体地：s601：分别为每种定性指标确定评价等级以及与每个评价等级对应的评分范围；每种定性指标对应多个评价等级。在具体实现的时候，为了对定性指标进行评分，需要为每种定性指标确定评价等级，且要确定每种评价等级对应的评分范围。其中，每一种定性指标的评价等级都根据其与其它定性指标的区别，而造成与其它定性指标的评价等级的不同，且不同的定性指标对应的评价等级数量可能不同，也可能相同。为了区别定性指标的得分，会为每种定性指标确定多个评价等级。例如，在对上表1对应的评价指标体系中的定性指确定评价等级时，可以为下述表6所示：表6s602：获取多个第二专家对每种定性指标的第二打分结果；其中，第二专家根据每种定性指标对应的评价等级，以及与每种评价等级对应的评分范围对定性指标打分。在具体实现的时候，为了能够较为准确的对多种定性标准进行评分，获取与每种定性标准对应的定性指标价值评价得分，要获取多位第二专家对每种定性指标的第二打分结果。该第二打分结果是第二专家基于与每种评价等级对应的评分标准以及基于客观事实以及自己经验的判断，根据每种定性指标对应的评价等级以及与每种评价等级对应的评分范围对定性指标打分获得的。例如，根据专利原始文本信息对专利号为cn201310226688.0进行定性评估，所获取的定性指标的第二打分结果如下表7所示：表7s603：根据第二打分结果、每个第二专家对应的专家权重、以及每种定性指标的评估权重，计算对应定性指标的评价得分。在获取多位第二专家对每种定性指标的第二打分结果后，要基于该第二打分结果以及每种定性指标的评估权重，并基于每个第二专家对应的专家权重，计算对应定性指标的评价得分。具体地，根据第二打分结果、每个第二专家对应的专家权重、以及每种定性指标的评估权重，计算对应定性指标的评价得分时：首先根据第二打分结果、每个第二专家对应的专家权重计算每一种定性指标的专家评价得分，其中，专家评价得分可以采用下述公式：m＝a1×b1+a2×b2+…+ai×bi其中，m为每一种定性指标对应的专家评价得分；a1至ai为i个第二专家对每种定性指标进行打分的第二打分结果；b1至bi为i个第二专家依次对应的专家权重。其次，根据每一种定性指标的专家评价得分以及每种定性指标对应的评估权重，确定对应定性指标的评价得分。具体可以采用下述方式计算每种定性指标对应的评价得分：ni＝mi×wi；其中：ni为第i种定性指标对应的评价得分；mi为第i种定性指标对应的专家评价得分；wi为第i种定性指标对应的评估权重。例如，下表8提供了一种根据第二打分结果、每个第二专家对应的专家权重、以及每种定性指标的评估权重，计算对应定性指标的评价得分的具体示例：表8得到每种定性指标对应的评价得分后，要基于每种定性指标的评价得分确定待评估专利的定性指标价值评价得分。具体包括：s604：将每种定性指标的评价得分之和确定为待评估专利的定性指标价值评价得分。例如在上表8所对应的示例中，最终定性指标对应的价值评价得分为：3.803＝0.5531+0.6498+0.4487+0.1588+0.2568+0.3291+0.4133+0.7823+0.2934。另外，需要注意的是，在计算定性指标的评价得分之前，还需要对多位专家进行等级评估，确定每个第二专家的评估权重。具体地，参见图7所示，可以采用下述方法计算每个第二专家的评估权重：s701构建专家等级评价指标体系；专家等级评价指标体系中包括多种专家评价指标；每种专家评价指标对应有多个评价等级。例如，所构建的专家等级评价指标体系如下表9所示：表9序号一级指标e等级d等级c等级b等级a等级1工作年限1年以内3年以内4-6年7-10年10年以上2学历等级专科以下专科本科硕士博士3专家薪资水平等级5k以下5k-1w1w-2w2w-5w5w以上4专家职称水平无无初级职称中级职称高级职称5已评估专利数量200以下200-500500个500-10001000以上s702：确定专家等级评价指标体系中的各个第二专家等级评价指标的评估权重。在具体实现的时候，首先采用等权重法和模糊综合评价法得出各个专家评估得分。例如对上述表7对应的示例中的两位专家进行等级评估结果如下表10所示：表10序号等级评估第二专家1第二专家21工作年限ab2学历等级ab3专家薪资水平等级ab4专家职称水平ab5已评估专利数量ab其次根据每位第二专家对应的等级评估得分，计算每位第二专家的权重。例如对上述图10对应的各个专家等级评估得分，计算每位第二专家的权重结果如表11所示：表11第二专家等级评估得分权重第二专家10.950.54第二专家20.800.46归一化处理1.751.00其中，两位第二专家对应的权重0.54和0.46为对两位第二专家的等级评估得分0.95和0.80进行归一化处理之后得到的。需要注意的是，上述每个第二专家对应的权重可以预先确定，也可以在对专利价值进行评估过程中确定。在具体实现s502的时候，参见图8所示，采用下述步骤计算待评估专利的定量指标的定量指标价值评价得分：s801：建立定量指标集以及与定量指标集中的每种定量指标分别对应的指标评价集；指标评价集中包括：为定量指标设置的等级以及不同定量指标与不同等级分别对应的评价标准。具体实现的时候，首先要建立定量指标集和指标评价集；其中，定量指标集中包括了多个定量指标。在本申请中的定量指标集是指在专利价值评估过程中所建立的评价指标体系中所有定量指标的集合，其中每种定量指标都对应有一个评估权重。指标评价集是指为定量指标集中的每种定量指标设置的等级，以及不同等级对应的评价标准。s802：根据定量指标集以及指标评价集，获取多位第三专家对每种定量指标进行等级评价得到的等级信息。具体实现的时候，要基于上述定量指标集以及与指标评价集，获取多位第三专家对每种定量指标进行等级评价得到的等级信息，实际上多位第三专家，客观事实以及自身经验，并基于指标评价集，对每种定量指标进行等级评价，获取每种定量指标对应的等级信息。需要注意的是，每位第三专家都会对所有的定量指标对应的多个等级，按照与等级对应的评价标准进行等级评级，得到所有第三专家分别针对每种定量指标对应评价时的等级信息。s803：根据等级评分表，以及确定的每种定量指标对应等级信息，为待评估专利的定量指标生成模糊评价矩阵；等级评分表表征定量指标的每个等级分别在多个预设等级评分下的概率。s804：将各定量指标的权重构成的权重向量与模糊评价矩阵相乘，得到定量指标得分向量；并将指标得分向量与隶属度矩阵相乘，得到定量指标的价值得分，其中，隶属度矩阵元素为多个预设等级评分的分值。由于在构建的评价指标体系中，既包含了定量指标，又包含了定性指标，且在上述步骤s102中所确定的评估权重是针对所有的定量指标和定性指标的最终权重进行归一化处理而得到的，因此如果直接使用与每种定量指标对应的评估权重，对于计算定量指标的定量指标价值评价得分是不利的，需要将所有定量指标对应的评估权重进行归一化处理，从而得到各个定量指标的权重构成的权重向量。在得到每个定量指标的权重构成的权重向量后，权重向量与模糊评价矩阵相乘，得到定量指标得分向量，并将指标得分向量与隶属度矩阵相乘，得到定量指标的价值得分。s805：将价值得分与各定量指标权重之和的乘积确定为待评估专利的定量指标价值评价得分。例如：下表12示出了定量指标集中的各个定量指标与对应的定量指标的等级的对应示例：表12将专利号为cn201310226688.0的专利作为待评估专利，多位第三专家基于上述表12中的评价指标集中的定量指标、与每种定量指标对应的多个等级以及与每个等级对应的评价标准，在对每种定量指标进行等级评价所得到的等级信息如下表13所示：表13指标专利原始数据所属等级划分存活期10年a专利许可状态有a适用范围广泛a专利权个数核心0e专利引证量核心0e技术覆盖范围3d专利的寿命3d下述表14为对应的等级评分表：表14根据上表13和表14就能够确定待评估专利的定量指标模糊评价矩阵w，所形成的定量指标模糊评价矩阵如表15所示：表15存活期a0000.250.75专利许可状态a0000.250.75适用范围a0000.250.75市场应用情况a00000专利优先权个数e0.750.25000专利引用次数e0.750.25000专利分类号个数d0.250.50.2500专利年龄d0.250.50.2500将所有定量指标对应的评估权重进行归一化处理的结果如表16所示：表16进而根据表16所得到的权重向量q如表17所示：表17将各定量指标的权重构成的权重向量q与模糊评价矩阵w相乘，得到定量指标得分向量如表18所示：表18对应的隶属度矩阵j如表19所示：表19隶属度矩阵j0.20.40.60.81根据表18定量指标得分向量和表19中隶属度矩阵的乘积能够计算出定量指标的价值得分。上述表18和表19所得到的定量指标的价值得分为0.595。所有定量指标的评估权重之和为0.293，最终计算出的定量指标价值评价得分为：0.595×0.293＝0.1743。在分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分之后，还包括步骤s104：s104：根据待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分，确定待评估专利的价值评估结果。在具体实现的时候，由于在计算待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分时，所采用的标准是不一样的，因此要对两种评价得分的标准进行统一，以得到符合要求的价值评估得分，最终根据价值评估得分以及预先设定的专利等级划分依据，确定待评估专利价值评估结果。例如，在上述示例中：待评估专利的价值评估得分＝(定量指标的价值评价得分×10+定性指标的价值评价得分×100)＝3.803*10+0.1743*100＝55.46专利等级划分依据如表20所示：表20专利指标价值专利等级专利价值得分价值特别大a[80,100)价值比较大b[60,80)价值中等c[40,60)价值比较小d[20,40)价值特别小e[0,20)因此待评估专利的价值评估得分为：55.46，处于[40,60)范围内，因此该待评估专利属于等级c。本申请实施例所提供的专利价值评估方法，通过构建评价指标体系，并确定该评价指标体系中各个评价指标的评估权重，对于任意一个待评估专利，只要基于评价指标体系中各个评价指标及对应评估权重，分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分，就能够根据待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分，确定待评估专利的价值评估结果，因而，该专利价值评估方法具有很强的通用性，能够针对轨道交通专利进行具有通用性的评估。基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了与专利价值评估方法对应的专利价值评估系统，由于本申请实施例中的系统解决问题的原理与本申请实施例上述专利价值评估方法相似，因此系统的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。参见图9所示，本申请实施例所提供的专利价值评估系统具体包括：构建模块，用于构建评价指标体系；评价指标体系中包括多种评价指标，每种评价指标为定性指标和定量指标中任意一种；确定模块，用于确定评价指标体系中的各个评价指标的评估权重；计算模块，用于基于评价指标体系中各个评价指标及对应评估权重，分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分；结果评估模块，用于根据所述待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分，确定待评估专利的价值评估结果。可选地，确定模块具体用于：针对评价指标体系中的每种评价指标，为该评价指标生成多轮征询表；其中，征询表包括：与征询表对应的评价指标在当前轮征询中使用的多个预设权重值；针对每轮征询表，获得多位第一专家对该评价指标在该轮征询中使用的多个预设权重值的第一打分结果；其中，每一轮征询表对应有一个第一打分结果；且下一轮征询表的预设权重值基于当前征询表的第一打分结果确定；根据所有征询表的第一打分结果，计算该评价指标的评估权重。可选地，确定模块具体用于：采用下述步骤，基于当前征询表的第一打分结果确定下一轮征询表的预设权重值：针对每种评价指标在当前征询表中的每个预设权重值，计算所有第一专家对该预设权重值进行打分的平均值；根据该评价指标的所有预设权重值分别对应的平均值，计算该评价指标对应权重的期望值；基于该评价指标对应权重的期望值，确定下一轮征询表中该评价指标的多个预设权重值。可选地，确定模块根据所有征询表的第一打分结果，计算该评价指标的评估权重时，具体用于：确定基于该评价指标在最后一轮征询表中的第一打分结果计算得到的期望值，并将该期望值作为该评价指标的最终权重；对所有评价指标对应的最终权重进行归一化处理，获得每种评价指标对应的评估权重。可选地，计算模块具体用于：针对定性指标，计算每种定性指标的评价得分；并基于每种定性指标的评价得分确定所述待评估专利的定性指标价值评价得分；针对定量指标，采用模糊综合评价算法计算所述待评估专利的定量指标价值评价得分。可选地，计算模块采用下述步骤计算每种定性指标的评价得分，并基于每种定性指标的评价得分确定所述待评估专利的定性指标价值评价得分：分别为每种定性指标确定评价等级以及与每个评价等级对应的评分范围；每种定性指标对应多个评价等级；获取多个第二专家对每种定性指标的第二打分结果；其中，第二专家根据每种定性指标对应的评价等级，以及与每种评价等级对应的评分范围对定性指标打分；根据所述第二打分结果、每个第二专家对应的专家权重、以及每种定性指标的评估权重，计算对应定性指标的评价得分；将每种定性指标的评价得分之和确定为所述待评估专利的定性指标价值评价得分。可选地，计算模块采用下述步骤针对定量指标，采用模糊综合评价算法计算所述待评估专利的定量指标价值评价得分：建立定量指标集以及与所述定量指标集中的每种定量指标分别对应的指标评价集；所述指标评价集中包括：为定量指标设置的等级以及不同定量指标与不同等级分别对应的评价标准；根据所述定量指标集以及所述指标评价集，获取多位第三专家对每种定量指标进行等级评价得到的等级信息；根据等级评分表，以及确定的每种定量指标对应等级信息，为所述待评估专利的定量指标生成模糊评价矩阵；所述等级评分表表征定量指标的每个等级分别在多个预设等级评分下的概率；将各定量指标的权重构成的权重向量与所述模糊评价矩阵相乘，得到定量指标得分向量；并将所述指标得分向量与隶属度矩阵相乘，得到定量指标的价值得分，其中，所述隶属度矩阵元素为所述多个预设等级评分的分值；将所述价值得分与各定量指标的评估权重之和的乘积确定为所述待评估专利的定量指标价值评价得分。本申请实施例所提供的专利价值评估系统，通过构建评价指标体系，并确定该评价指标体系中各个评价指标的评估权重，对于任意一个待评估专利，只要基于评价指标体系中各个评价指标及对应评估权重，分别计算待评估专利的定量指标的价值评价得分及定性指标的价值评价得分，就能够根据待评估专利的定量指标的价值评价得分以及定性指标的价值评价得分，确定待评估专利的价值评估结果，因而，该专利价值评估方法具有很强的通用性，能够针对轨道交通专利进行具有通用性的评估。对应于图1中的专利价值评估方法，本申请实施例还提供了一种计算机设备，如图10所示，该设备包括存储器1000、处理器2000及存储在该存储器1000上并可在该处理器2000上运行的计算机程序，其中，上述处理器2000执行上述计算机程序时实现上述专利价值评估方法的步骤。具体地，上述存储器1000和处理器2000能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器2000运行存储器1000存储的计算机程序时，能够执行上述专利价值评估方法，从而解决当前轨道交通专利价值评估不具备通用性的问题，进而达到针对轨道交通专利进行具有通用性的评估的效果。对应于图1中的客运巴士路线规划方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述专利价值评估方法的步骤。具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述专利价值评估方法，从而解决当前轨道交通专利价值评估不具备通用性的问题，进而达到针对轨道交通专利进行具有通用性的评估的效果。本申请实施例所提供的专利价值评估方法以及系统的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。当前第1页12