基于知识产权管理的专利评估工具设计研究

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近年来，大数据与人工智能等新技术的发展为专利价值评估提供了新的思路。现有研究虽然在方法和工具层面取得了一定进展，例如PCA降维、AHP专家判断以及机器学习模型的预测应用，但仍存在多维度融合不足、行业适配性有限、缺乏“评估一管理一转化”闭环等问题[1]

基于此，本文旨在构建科学全面的专利价值指标体系，覆盖技术、经济、法律与市场等多维度要素；设计可量化、可扩展的评估模型，提出PCA-AHP-BP神经网络混合架构，解决传统模型静态赋权的局限；开发智能化评估工具，实现与知识产权管理系统的有效对接，通过模块化行业适配机制支持零代码跨场景迁移。（剩余6883字）