专利知识策略化分析模型及应用

• 论文 •

专利知识策略化分析模型及应用

钱自富，李彦，李文强，孙玉帅

1.四川大学创新设计与创新方法四川省重点实验室，四川成都610065；2.国家知识产权局专利审查协作中心，北京100190

出版日期:2011-07-15 发布日期:2011-07-25

Strategies analysis model of patents knowledge and its application

QIAN Zi-fu, LI Yan, LI Wen-qiang, SUN Yu-shuai

1.Innovation method and Creative Design Key Laboratory of Sichuan Province, Sichuan University, Chengdu 610065,China;2.Patent Examination Center, State Intellectual Property Office, Beijing 100190, China

Online:2011-07-15 Published:2011-07-25

摘要/Abstract

摘要： 为提高专利知识在产品开发和创新设计中的应用价值，结合专利技术特征提出了一种三维立体专利知识模型。该模型以核心专利为基点，结合专利层从宏观和微观两个方面分析了专利技术的发展动向和对应开发策略，给出了专利模型中新专利的预测方式；基于专利模型中的问题属性，借助发明问题解决理论等创新理论，探索专利创新策略和问题解决方案。基于Java技术建立的原型系统实现了模型的上述功能，并通过一种机械零件的专利技术及创新策略示例，展示了模型的应用过程。

关键词: 专利, 创新, 产品设计, 知识应用, 专利模型, 计算机辅助创新

Abstract: To improve the application value of patents knowledge in the product development and innovative design, a spatial patents knowledge model integrated with the patents technical characteristics was put forward. Based on the core patent, the development trend and the corresponding development strategies of patent technology were analyzed in the patents layers from microcosmic and macroscopic perspectives, and then the prediction methods of new patents were presented. Based on the problems'attributes in patent model, with aid of the innovative theories such as Theory of the Solution of Inventive Problems(TRIZ), the innovative strategies and problem-solving methods were explored. Prototype system developed with Java technology realized above-mentioned functions, and the validity and practicability of the patents model was revealed via an example of tappet's patents and innovative strategy.

Key words: patent, innovation, product design, knowledge application, patents model, computer aided innovation

中图分类号:

TP391
TH122

钱自富，李彦+，李文强，孙玉帅. 专利知识策略化分析模型及应用[J]. .

QIAN Zi-fu, LI Yan+, LI Wen-qiang, SUN Yu-shuai. Strategies analysis model of patents knowledge and its application[J]. .

[1]	苏珂,崔元. 面向相似认知用户集群的TRIZ超系统资源需求获取模型[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(7): 2065-2077.
[2]	吴若仟,江屏,卢佩宜,张焱焱. 产品设计中基于质量功能配置的需求转化过程[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(5): 1410-1421.
[3]	程永胜,徐骁琪,陈国强,孙利,吴俭涛. 基于神经网络的电动汽车造型意象预测模型[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(4): 1135-1145.
[4]	魏莹,刘冠,李锋. 基于社交网络效应的产品设计研究[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(12): 3591-3603.
[5]	苏兆婧,余隋怀,初建杰,于明玖,宫静,黄悦欣. 需求驱动的云平台产品关键设计特征识别方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(12): 3604-3613.
[6]	冯立杰,李子宇,王金凤,张珂,刘鹏. 面向特征考虑用户创新偏好的软件产品创新机会识别及优先级分析[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(12): 3625-3638.
[7]	乐万德,任静,刘舟洲,杨楠,初建杰. 频谱基因控制的概念产品族设计[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(11): 3273-3281.
[8]	姚君,陈东彦. 基于市场努力与再制造过程创新的闭环供应链定价及协调策略[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(11): 3329-3340.
[9]	程贤福,万冲,邱浩洋,万丽云. 模块化产品设计中模块间的关联分析与解耦策略[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第4): 1043-1051.
[10]	徐博群,孙艳,刘肖健,卢纯福,洪滔,朱昱宁. 设计团队结构影响异步协作模式的仿真研究[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第2): 496-507.
[11]	柴灏,黄仪,张征,卢纯福,鲁聪达. 基于响应面法的多材料优化模型与应用[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(7): 1824-1830.
[12]	王阳,裘乐淼,刘晓健,张树有,张利春. 基于关联约束网络的定制产品隐式需求激活技术[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(7): 1855-1867.
[13]	綦良群,周凌玥,王成东. 三方协同视角下的装备制造企业服务创新行为决策机理[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(5期): 1314-1325.
[14]	张菲菲,安贵鑫,张在旭. 基于领先用户的制造商创新决策及供应链协调策略[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(5期): 1397-1406.
[15]	吴颖文,纪杨建,顾新建. 基于专利动态复杂网络的产业共性技术预测[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(12): 3185-3194.