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基于粒子群优化的地区专利发展评价

Evaluation of Regional Patent Using Partical Swarm Optimization
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摘要 为解决地区专利发展评价问题,建立投影寻踪评价模型并且利用粒子群算法优化最佳投影方向。选择我国31个省市区专利发展指标数据作为实例进行仿真实验,验证投影寻踪应用于专利计量的有效性。根据优化后的最佳投影方向得到评价结果并且按照区域平均水平进行分析,得到影响专利发展的主要因素,并提出相应缩小区域专利发展差异的措施。 Projection pursuit based on partical swarm optimization(PSO) is employed to evaluate the regional patent development in this paper. The authors choose statistical data related from 31 provinces and cities' patent development in China to validate the effi- ciency of projection pursuit in patent bibliometrics with simulation results. According to the optimal projection direction, the authors obtain the main fators which affect the patent development and also propose measures to bridge the gap among regions.
出处 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2012年第2期95-98,120,共5页 Library and Information Service
基金 西南科技大学研究生基金项目"群集智能理论 模型及其仿真研究"(项目编号:08xjjg02)研究成果之一
关键词 专利 投影寻踪 粒子群 评价 patent projection pursuit partical swarm optimization evaluation
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