高校科技成果权益分配方法及智能管理系统

本发明涉及高校知识产权管理，尤其涉及高校科技成果权益分配方法及智能管理系统。

背景技术：

1、随着科技的不断进步和高校科研工作的日益发展，高校科技成果的管理和转化等运营工作变得尤为重要。在中国，随着职务科技成果混合所有制政策的试点实施，高校科研人员在创新研究中取得的科技成果既属于个人，也属于学校，使得高校科技成果获得的收益划分成了难题。这种混合所有制的模式为高校科技成果的转化和应用带来了新的挑战和机遇。过去，传统的科技成果管理方式主要依赖于人工操作，存在信息不透明、流程繁琐、效率低下等问题。为此，基于职务科技成果混合所有制的高校科技成果智能管理系统迅速崭露头角。该系统充分利用人工智能、大数据分析等先进技术，通过自动化的流程和智能化的服务，全面提升科技成果的管理效率和质量。背景中还需考虑到高校与企业之间的合作与交流。高校科技成果的转化和应用往往需要与企业合作，共同推动科技成果的商业化和产业化。因此，一个具备协同合作与交流功能的系统能够促进高校与企业之间的合作，搭建起科技成果转化的桥梁，提高双方的效益和竞争力。综上所述，基于职务科技成果混合所有制的高校科技成果智能管理系统的开发背景包括科技成果管理的需求、传统管理方式的不足以及高校与企业合作的需要。该系统的引入将有助于优化管理流程，提高科技成果的转化效率和市场竞争力，推动科技创新与社会经济发展的深度融合。于此同时，为高校科技成果赋权改革的权益划分提供了一种全新的解决方法。

2、如授权公告号为cn111798147b的中国专利公开一种高校知识产权管理系统，其特征在于，包括：多个师生终端，分别由高校中需要将科研成果转化为专利的多位高校师生持有；多个评审终端，分别由具有不同专业领域的多位评审专家持有；多个企业终端，分别由与高校合作的多个企业单位持有；以及管理装置，由高校的专利管理人员持有，分别与师生终端、评审终端以及企业终端相通信连接，其中，管理装置可以将高校师生通过师生终端发送的项目成果信息发送给评审终端让评审专家进行评审，并基于评审评分判断出该项目成果信息是否可以进行专利申请，进一步在专利授权后，将授权专利信息推送给产业标签相符且企业规模较小的企业终端让企业与高校进行产学研合作和科技成果转移转化。

3、以上专利存在本背景技术提出的问题：在科技成果的研发阶段对科研人员的收益属于静态分配，未能充分提高科研人员的科研积极性，在科技成果的转化过程中忽视科研人员的所能起到的作用，未考虑科研人员深度参与科研成果转化过程的收益，为了解决这些问题，本技术设计了高校科技成果权益分配方法及科技成果智能管理系统。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了高校科技成果权益分配方法，首先记录科技成果在研发阶段的资金投入、科研人员的科研能力和科研单位的科研能力，其次根据科研人员资金占比、科研人员科研能力评价和科研高校科研能力评价计算科研人员在科技成果研发阶段的研发收益系数，最后根据科研人员在转化阶段的工作计算科研人员在科技成果转化阶段的转化收益系数，根据研发收益系数和转化收益系数得到科研人员的高校科技成果总收益。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、高校科技成果权益分配方法，具体步骤如下：

4、s1：收集科研人员在科技成果研发阶段的科研成本数据；

5、s2：根据科研成本数据，计算科研人员在科技成果研发阶段的研发收益系数；

6、s3：根据科研人员在科技成果转化阶段的工作和科技成果转化前景，计算科研人员在科技成果转化阶段的转化收益系数；

7、s4：根据科技成果研发阶段的研发收益系数和科技成果转化阶段的转化收益系数计算科研人员的高校科技成果总收益；

8、具体地，所述科研成本数据包括科研资金和科研基础能力，所述科研资金包括科研人员资金和公共资金，所述公共资金包括高校纵向课题资金和政府纵向课题资金，所述科研基础能力包括科研人员科研成果和科研单位科研能力；

9、具体地，所述科研人员资金包括科研人员薪资和横向课题资金，所述公共资金包括高校纵向课题资金和政府纵向课题资金；

10、具体地，所述科研人员科研成果包括科研项目、科研论文、专利授权率和专利转化率，所述科研单元科研能力包括科研人员所处科研单位的科研实验室等级、科研产出和高校等级；

11、具体地，所述s2具体步骤如下：

12、s2.1：根据科研人员资金和公共资金，对科研人员资金和公共资金进行归一化处理，并计算科研人员资金占比，科研人员资金占比计算公式为：

13、

14、其中，fa表示科研人员资金占比，γ表示科研人员资金投入权重系数，fh表示科研人员资金，fp表示公共资金，t表示科技成果研发时间；

15、s2.2：根据科研人员科研成果和科研单位科研能力，通过科研人员科研能力评估网络和高校科研能力评估网络获取科研人员的科研能力评价值和科研人员所在科研单位的科研能力评价值；

16、s2.3：对科研人员资金占比、科研人员的科研能力评价值和科研人员所在科研单位的科研能力评价值进行特征提取，将特征矩阵数据作为动态分配系数网络输入参数，所述动态分配系数网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；

17、s2.4：动态分配系数网络输出层输出科研人员在科技成果研发阶段的研发收益系数θ；

18、具体地，所述s2.2中所述科研人员科研能力评估网络包括输入层、隐含层和迭代输出层；

19、具体地，所述输入层用于根据科研人员科研能力评估网络的输入参数建立特征序列，对特征序列进行累加，建立灰色微分方程，计算灰色微分方程的最小二乘参数，通过对最小二乘参数解离散化，计算特征序列的拟合值，所述科科研人员科研能力评估网络的输入参数包括论文影响力和专利转化率；

20、所述隐含层用于通过映射将输入层的特征序列拟合值转换至高维空间中，将高位空间中的特征序列拟合值通过非线性加权后求和，通过径向基函数计算隐含层的输出值；

21、所述迭代输出层用于计算隐含层的输出值的平均误差，判断平均误差是否小于预期值，如果小于预期值，结束迭代，输出科员人员科研能力评估值；

22、具体地，所述s2.2中所述高校科研能力评估网络包括输入层、竞争层和输出层；

23、所述输入层用于确定高校科研能力评估网络的输入参数并对高校科研能力评估网络的输入参数进行归一化处理，所述高校科研能力评估网络的输入参数包括科研竞争力和科研环境，所述科研竞争力包括学术影响力、学科排名和科研产出，所述科研环境包括高校等级、科研实验室等级和科研成果激励机制；

24、所述竞争层用于确认神经元个数，神经元通过连接权值与输入参数进行连接，通过无监督学习聚类，输入参数根据相似性匹配寻找最匹配的神经元，并对连接权值进行更新，计算最匹配的神经元的输出；

25、所述输出层用于将最匹配的神经元的输出进行累加，输出对科研人员所在科研单位的科研能力的评价；

26、所述最匹配的神经元输出计算公式为：

27、

28、其中，f(xi,ωi)表示最匹配的神经元输出，xi表示第i个输入参数，ωi表示第i个连接权值，η表示高校科研能力评估网络的学习率，exp表示以e为底的对数，σi表示第i个输入参数的均方根误差，ξ表示平滑因子；

29、具体地，所述s3中所述科研人员在科技成果转化阶段的转化收益系数计算公式为：

30、

31、其中，β表示科研人员专利转化阶段收益系数，tm表示科研人员主持专利转化工作的时间，tre表示专利转化过程总时间，α1表示科研人员时间影响因素，α2表示专利价值影响因素，[·]表示专利价值矩阵，p表示专利技术先进性因素，d表示专利发展前景因素，q表示专利质量因素，k表示原技术价值矩阵，λ表示原技术价值矩阵特征值，·表示矩阵点乘运算；

32、具体地，所述s4中所述科研人员的高校科技成果总收益计算公式为：

33、tin＝θ·m+β·c，

34、其中，tin表示科研人员的高校科技成果总收益，m表示专利转化收益，c表示专利转化研发成本。

35、高校科技成果权益分配智能管理系统，所述系统包括；科技成果研发子系统、科技成果管理子系统和科技成果转化子系统；

36、具体地，所述科技成果研发子系统，用于记录科研人员在科技成果研发阶段所付出的科研成本；

37、具体地，所述科技成果管理子系统，用于管理科研人员研发的科技成果，计算科研人员在科技成果转化阶段的转化收益系数；

38、具体地，所述科技成果转化子系统，用于计算科研人员在科技成果转化阶段的转化收益系数；

39、具体地，所述科技成果研发子系统包括科研资金投入模块和科研基础能力模块：

40、具体地，所述科研资金投入模块，用于记录科技成果在研发阶段的科研资金；

41、具体地，所述科研基础能力模块，用于记录科技成果的科研人员和科研单位的科研基础能力；

42、具体地，所述科研资金投入模块包括：

43、科研人员资金投入单元，用于记录科技成果在研发阶段的科研人员资金，所述科研人员资金包括科研人员薪资和横向课题资金；

44、公共资金投入单元，用于记录科技成果在研发阶段的公共资金，所述公共资金包括高校纵向课题资金和政府纵向课题资金；

45、具体地，所述科研基础能力模块包括：

46、科研人员科研成果单元，用于记录科研人员的历史科研成果，所述科研人员的历史科研成果包括科研项目、科研论文、专利授权率和专利转化率，根据科研人员科研能力评估网络对科研人员的科研能力进行评价；

47、科研单位能力评估单元，用于记录科研人员所处科研单位的科研实验室等级、科研产出和高校等级，根据高校科研能力评估网络对科研人员所在科研单位的科研能力进行评价。

48、具体地，所述科技成果管理子系统包括科技成果登记模块、科技成果评估模块、科技成果配置模块和科技成果保护模块；

49、具体地，所述科技成果登记模块，用于科研人员将科技成果进行登记；

50、具体地，所述科技成果评估模块，用于通过内置的评估模型和指标体系，对科技成果的创新性、实用性和市场前景进行评估；

51、具体地，所述科技成果配置模块，用于判定科技成果的知识产权归属，确定科研人员在科技成果转化阶段的转化收益系数；

52、具体地，所述科技成果保护模块，用于向科研人员提供科技成果保护服务和知识产权维权服务；

53、具体地，所述科技成果保护模块包括：

54、知识产权申请单元，用于根据科研人员撰写的科技成果相关专利文件，向专利局申请知识产权保护；

55、知识产权维护单元，用于自动监测科技成果相关知识产权信息，及时提醒用户进行合法保护和维权。

56、具体地，所述科技成果转化子系统包括专利运营模块、专利转化模块和市场应用模块；

57、具体地，所述专利运营模块，用于将科技成果形成的专利与有需求的企业进行沟通，确定专利运营形式和专利转化收益；

58、具体地，所述专利转化模块，用于向企业提供科技成果形成的专利在转化阶段的技术支持，计算科研人员在科技成果转化阶段的转化收益系数；

59、具体地，所述市场应用模块，用于确认科技成果形成的专利在市场应用落地后的实际效果，向科研人员提供进一步的研发方向；

60、具体地，所述专利运营形式包括专利转让、专利入股和专利授权。

61、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

62、1.本发明考虑充分提高科研人员的科研积极性，通过动态分配科技成果收益的方法，将科研人员的收益分为研发和转化两个阶段，根据科研人员的贡献度，提高科研人员的收益占比；

63、2.本发明通过提出高校科技成果智能管理系统，更好地管理科技成果的知识产权归属、促进科研人员与知识产权应用方的合作、评估科技成果的价格和提供知识产权的维权服务。