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一种基于改进XGBoost算法的技术预见及专利预警分析方法

摘要

本发明提供一种基于改进XGBoost算法的技术预见及专利预警分析方法,用户输入专利检索式,根据专利检索式构建专利主题数据库,采用卷积神经网络对专利主题数据库的专利文本进行特征提取并得到特征向量,根据特征向量构建测试集合,通过训练集对XGBoost模型进行训练,然后采用灰狼优化算法对XGBoost模型进行改进,提高分类精度以及分类效率,并通过测试集合对XGBoost模型进行测试后得到XGBoost分类器,将待预警的专利输入到XGBoost分类器后,可以得到待预警专利的分类以及与其同一类的其他专利文本,从而可以进行专利预警分析、技术成熟度和技术进化方向预测,为用户提供准确且可视化程度高的预测结果,让用户一目了然的了解现有技术的发展态势及未来的进化方向。

著录项

  • 公开/公告号CN111708865B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 海南大学;

    申请/专利号CN202010557407.X

  • 申请日2020-06-18

  • 分类号G06F16/33(20190101);G06F16/35(20190101);G06Q50/18(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/00(20060101);

  • 代理机构46003 海南汉普知识产权代理有限公司;

  • 代理人麦海玲

  • 地址 570100 海南省海口市美兰区人民大道58号海南大学

  • 入库时间 2022-08-23 12:05:49

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