饮水机专利价值数据根据自定规则对饮水机专利数据进行检索分析,了解饮水机专利情况,有助于饮水机成果转化,也有利于了解饮水机技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。数据来源:中国专利数据库中有关饮水机的专利数据。算法规则:本数据基于 AHP 模型,从发明人数量、代理机构情况、被引用专利数量、优先权国家/地区、Cpc分类、简单同族专利申请、ipc分类数量、战略新兴产业八大价值维度,赋予相应的系数,并将六类价值之和定义为专利综合价值,利用IFS函数对专利进行价值判定,用于评价现有专利价值,为本领域技术人员、市场主体、成果转化机构提供技术支撑。算法规则包括:1.Cpc分类数量得分,每有一个cpc数量得2分,2.ipc分类数量得分,每有一个ipc的2分,3.简单同族专利申请数量得分,每有一个简单同族专利申请则得10分,4.是否为战略新兴产业得分,是战略新兴产业得30分(1代表是战略新兴产业,0代表不是战略新兴产业),5.优先权国家/地区个数得分,每有一个则的5分, 6.被引用专利数量得分,每有一个被引用得20分,7.代理机构得分,有代理机构的1分(0代表无代理,1代表有代理),8.发明人得分,每有一个发明人加一分。
压缩机专利价值数据根据自定规则对压缩机专利数据进行检索分析,了解压缩机专利情况,有助于压缩机成果转化,也有利于了解压缩机技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。1.数据来源:全球专利数据库中压缩机相关发明专利、实用新型专利数据。2.数据采集:本数据目标层为专利技术相关性,指标层将专利技术相关性指标体系分为市场、技术、法律、战略、经济五大价值维度,二类加分项目:权利要求条数和文献页数数量,检索出有关于压缩机的专利,指标层向下分准则层,包括:技术价值:被引用专利数量;经济价值:授权日期;法律价值:权利要求数、文献页数;战略价值:简单同族专利申请数量;市场价值:技术领域。3.数据分析:本数据基于AHP层次法,采用定量与定性相结合,将技术关联性综合平均系数(P)按从高到低分为(A、B、C),A为高关联性、B为一般关联性、C为较低关联性。技术关联性综合平均系数(P)=( 市场价值、技术价值、法律价值、战略价值、经济价值)/5+(文献页数/3)+(权利要求数/2)+(被引用专利数量*10),一个被引用专利数量为10分,采用比较集合法:P≤20的为C,20<P≤40为B,P>40为A,最后四舍五入取整。4.数据应用:为本领域技术人员提供研发决策依据和技术规避作优先参考
真空泵专利价值数据根据自定规则对真空泵专利数据进行检索分析,了解真空泵专利情况,有助于真空泵成果转化,也有利于了解真空泵技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。1.数据来源:全球专利数据库中真空泵相关发明专利、实用新型专利数据。2.数据采集:本数据目标层为专利技术相关性,指标层将专利技术相关性指标体系分为市场、技术、法律、战略、经济五大价值维度,二类加分项目:权利要求条数和文献页数数量,检索出有关于真空泵的专利,指标层向下分准则层,包括:技术价值:被引用专利数量;经济价值:授权日期;法律价值:权利要求数、文献页数;战略价值:简单同族专利申请数量;市场价值:技术领域。3.数据分析:本数据基于AHP层次法,采用定量与定性相结合,将技术关联性综合平均系数(P)按从高到低分为(A、B、C),A为高关联性、B为一般关联性、C为较低关联性。技术关联性综合平均系数(P)=( 市场价值、技术价值、法律价值、战略价值、经济价值)/5+(文献页数/3)+(权利要求数/2)+(被引用专利数量*10),一个被引用专利数量为10分,采用比较集合法:P≤20的为C,20<P≤40为B,P>40为A,最后四舍五入取整。4.数据应用:为本领域技术人员提供研发决策依据和技术规避作优先参考
冷风机专利价值数据根据自定规则对冷风机专利数据进行检索分析,了解冷风机专利情况,有助于冷风机成果转化,也有利于了解冷风机技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。数据来源:中国专利数据库中有关冷风机的专利数据。算法规则:本数据基于 AHP 模型,从发明人数量、代理机构情况、被引用专利数量、优先权国家/地区、Cpc分类、简单同族专利申请、ipc分类数量、战略新兴产业八大价值维度,赋予相应的系数,并将六类价值之和定义为专利综合价值,利用IFS函数对专利进行价值判定,用于评价现有专利价值,为本领域技术人员、市场主体、成果转化机构提供技术支撑。算法规则包括:1.Cpc分类数量得分,每有一个cpc数量得2分,2.ipc分类数量得分,每有一个ipc的2分,3.简单同族专利申请数量得分,每有一个简单同族专利申请则得10分,4.是否为战略新兴产业得分,是战略新兴产业得30分(1代表是战略新兴产业,0代表不是战略新兴产业),5.优先权国家/地区个数得分,每有一个则的5分, 6.被引用专利数量得分,每有一个被引用得20分,7.代理机构得分,有代理机构的1分(0代表无代理,1代表有代理),8.发明人得分,每有一个发明人加一分。
压缩机实用新型专利价值分析数据根据自定规则对压缩机实用新型专利数据进行检索分析,了解压缩机专利情况,有助于压缩机成果转化,也有利于了解压缩机技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。数据来源:中国专利数据库中有关压缩机的专利数据。算法规则:本数据基于 AHP 模型,从专利有效期、发明人数量、代理机构情况、被引用次数、引用次数、权利要求数以及诉讼案件数七大价值维度,赋予相应的系数,并将七类价值之和定义为专利综合价值,利用IFS函数对专利进行价值判定,用于评价现有专利价值,为本领域技术人员、市场主体、成果转化机构提供技术支撑。算法规则包括:1.专利有效期得分为今日(数据下载当天即2023年9月21日)至预估到期日年份数,每年算1分; 2.发明人数量得分为发明人人数,每有1人算1分; 3.代理机构情况得分,有为5分,没有为0分; 4.被引用次数得分,每被引用1次+10分; 5.引用次数,每引用1次+2分; 6.同族专利数,每多一个其他同族专利+1分,以1个为基准; 7.权利要求数,以10条权利要求为基准,每少1条-1分,每多1条+1分; 8.诉讼案件数,每有一次诉讼案件+50分。 最后得出来的分数取整,即四舍五入。
屏蔽泵专利价值数据通过收集屏蔽泵领域专利由请人、法律状态、技术领域分类、简单同族成员数量等数据,形成了主要包括全球专利数据库中与屏蔽泵相关的发明专利和实用新型专利数据,在结果中筛选关键词屏蔽泵,找出屏蔽泵方向专利数据,并根据自有算法对专利数据进行了评价和分类,可用于了解屏蔽泵专利数据变化情况,有助于了解屏蔽泵知识产权工作成果;通过对各企业/个人屏蔽泵专利数据的对比,可了解各企业业/个人的技术创新能力、创新水平差异:了解屏蔽泵的技术发展趋势,有助于企业避免重复研发,避免企业开发的技术侵犯他人的知识产权。1数据来源:全球专利数据库中屏蔽泵相关发明专利、实用新型专利数据。2数据采集:本数据目标层为专利技术相关性,指标层将专利技术相关性指标体系分为市场、技术、法律、战略、经济五大价值维度,检索出有关于屏蔽泵的专利,指标层向下分准则层,包括:技术价值:被引用专利数量;经济价值:申请年月;法律价值:法律状态/事件;战略价值:简单同族专利申请数量;市场价值:技术领域、专利类型。3数据分析:本数据基于AHP层次法,采用定量与定性相结合,将技术关联性按从高到低分为(A、B、C),A为高关联性、B为一般关联性、C为较低关联性。采用综合分值法:战略价值≥50分及以上、经济价值≥20分及以上、市场价值≥50分及以上、法律价值≥60分及以上、技术价值≥30分及以上为A,战略价值40-50分(不含50分)、经济价值≥20分及以上、市场价值≥30分及以上、法律价值≥70分及以上、技术价值≥30分及以上为B,其余为C。4数据应用:为本领域技术人员提供研发决策依据和技术规避作优先参考。
摇臂总成专利价值数据根据自定规则对摇臂总成专利数据进行检索分析,了解摇臂总成专利情况,有助于摇臂总成成果转化,也有利于了解摇臂总成技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。数据来源:中国专利数据库中有关摇臂总成的专利数据。算法规则:本数据基于 AHP 模型,从发明人数量、代理机构情况、被引用专利数量、优先权国家/地区、Cpc分类、简单同族专利申请、ipc分类数量、战略新兴产业八大价值维度,赋予相应的系数,并将六类价值之和定义为专利综合价值,利用IFS函数对专利进行价值判定,用于评价现有专利价值,为本领域技术人员、市场主体、成果转化机构提供技术支撑。算法规则包括:1.Cpc分类数量得分,每有一个cpc数量得2分,2.ipc分类数量得分,每有一个ipc的2分,3.简单同族专利申请数量得分,每有一个简单同族专利申请则得10分,4.是否为战略新兴产业得分,是战略新兴产业得30分(1代表是战略新兴产业,0代表不是战略新兴产业),5.优先权国家/地区个数得分,每有一个则的5分, 6.被引用专利数量得分,每有一个被引用得20分,7.代理机构得分,有代理机构的1分(0代表无代理,1代表有代理),8.发明人得分,每有一个发明人加一分,9. 专利类型得分,实用新型5分,发明为15分。
包装机专利价值分析数据包装机座高价值专利数据库中主要包括了全球专利数据库中有餐饮管理系统的发明专利和实用新型专利数据,并根据自有算法对专利数据进行了检索、评价打分,有助于了解包装机座知识产权申请情况及地域布局;通过对各企业包装机座专利数据的对比,可了解各企业的技术创新能力;了解包装机座发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。本数据基于AHP层次法,采用定量与定性相结合,从专利价值度法出发,指标层将专利价值指标体系分为技术、法律、经济3项一级指标,一级指标层向下为二级指标,包括技术价值指标:独立权利要求数量、主权项字数、专利剩余年限、同族专利数、引证其它专利数、被其他专利引证数、申请人类型得分、发明人投入人数、涉及领域数;法律价值指标:专利类型、文献页数、被无效请求次数;经济价值指标:转让次数、许可次数、质押融资次数、专利奖得分、海关备案得分;根据一级、二级指标建立3个维度的矩阵,根据专利名称和专利号通过专利接口数据获取专利评价对应的数据指标,采用1-9分标度法(最低为1分,最高为9分),求得相应的指标权重,用权重技术各个指标的分值,所有指标分值的和即为专利得分,根据分值的区间段对专利进行划分,80-100为高价值专利、60-80位重要专利、60分以下为一般专利,为包装机座企业研发人员提供技术参考及指引,为公司提供研发决策指导。以上算法中提到的数据结果均在数据结构中体现。
空调机专利价值数据根据自定规则对空调机专利数据进行检索分析,了解空调机专利情况,有助于空调机成果转化,也有利于了解空调机技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。1.数据来源:全球专利数据库中空调机相关发明专利、实用新型专利数据。2.数据采集:本数据目标层为专利技术相关性,指标层将专利技术相关性指标体系分为市场、技术、法律、战略、经济五大价值维度,二类加分项目:权利要求条数和文献页数数量,检索出有关于空调机的专利,指标层向下分准则层,包括:技术价值:被引用专利数量;经济价值:授权日期;法律价值:权利要求数、文献页数;战略价值:简单同族专利申请数量;市场价值:技术领域。3.数据分析:本数据基于AHP层次法,采用定量与定性相结合,将技术关联性综合平均系数(P)按从高到低分为(A、B、C),A为高关联性、B为一般关联性、C为较低关联性。技术关联性综合平均系数(P)=( 市场价值、技术价值、法律价值、战略价值、经济价值)/5+(文献页数/3)+(权利要求数/2)+(被引用专利数量*10),一个被引用专利数量为10分,采用比较集合法:P≤20的为C,20<P≤40为B,P>40为A,最后四舍五入取整。4.数据应用:为本领域技术人员提供研发决策依据和技术规避作优先参考
真空泵实用新型专利价值数据根据自定规则对真空泵实用新型专利数据进行检索分析,了解真空泵专利情况,有助于真空泵成果转化,也有利于了解真空泵技术发展趋势及核心技术,有助于企业避免重复研发及侵犯他人的知识产权。数据来源:中国专利数据库中有关真空泵发明的专利数据。算法规则:本数据基于 AHP 模型,从专利有效期、发明人数量、代理机构情况、被引用次数、引用次数、权利要求数以及诉讼案件数七大价值维度,赋予相应的系数,并将七类价值之和定义为专利综合价值,利用IFS函数对专利进行价值判定,用于评价现有专利价值,为本领域技术人员、市场主体、成果转化机构提供技术支撑。算法规则包括:1.专利有效期得分为今日(数据下载当天即2023年9月21日)至预估到期日年份数,每年算1分; 2.发明人数量得分为发明人人数,每有1人算1分; 3.代理机构情况得分,有为5分,没有为0分; 4.被引用次数得分,每被引用1次+10分; 5.引用次数,每引用1次+2分; 6.权利要求数,以10条权利要求为基准,每少1条-1分,每多1条+1分; 8.诉讼案件数,每有一次诉讼案件+50分。 最后得出来的分数取整,即四舍五入。