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基于神经网络模型的计算机系统的专利申请分析及研究

基于神经网络模型的计算机系统的专利申请分析及研究

1 概述
  神经网络(Neural Netrk)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它模仿人脑细胞结构或功能,是一个高度复杂的非线性动力学习系统。目前提出的神经网络模型有几十种之多,其中比较有代表性的有:感知器神经网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基函数RBF网络、自组织网络、反馈网络等。
  自二十世纪四十年代,心理学家&iddt;S&iddt;ullh和数理逻辑学家&iddt;Pitts[1]提出最早的神经网络模型:生物神经元的数学描述与结构方法(P模型)以来,经过半个多世纪的发展,世界范围内的学者们不断的研究,神经网络模型也被广泛的应用到了各种信息处理领域,如人工智能、辅助决策,自动控制、模式识别、信号处理等等。该领域的相关专利[2]申请量也呈现逐年上升的趋势,这类技术的研究热度依然旺盛。
  2 基于神经网络模型的计算机系统的专利状况分析
  2.1 全球分析
  神经网络模型的计算机系统专利的国际专利分类号(IP)[3]为G06N3/02,以德温特世界专利索引(DPI)数据库的专利数据为基础,对全球该领域的专利申请量进行分析,检索日期截止2015年3月5日。从图1全球神经网络领域专利的申请量排名可以看出,在全球范围内该领域专利申请量排名前三的国家依次为日本、美国和中国。
  图1 全球神经网络领域专利的申请量排名
  此外,通过对全球范围内神经网络领域的申请人进行统计分析,该领域专利申请主要来自日本和美国的一些巨头企业,其中日本索尼公司具有127件该领域的专利申请,申请量排名第一,美国INT商业机器公司以124件的申请量排名第二。另外,申请量排在前十的申请人中,除了一家德国的西门子公司以外,其余七个均为日本的大型跨国企业。而中国的北京航天航空大学和浙江大学的申请量分别位列19和21名。可以看出,在全球范围内,神经网络相关的专利申请还是以企业为主,集中在传统的计算机巨头企业。国外大型电子信息企业在神经网络的研发应用上占据了绝对的统治地位,以日本企业为龙头领跑,而我国在该领域的专利申请的数量上也占有很大的比重,主要申请人集中在科研院所。
  2.2 国内分析
  在中国NABS专利数据库中,针对2003-2013年间基于神经网络模型的计算机系统的专利申请进行统计,得到专利公布阶段的年度申请量分布情况,如图2所示。
  从图2可以看出,2003年-2013年间,神经网络领域的专利申请量呈逐渐上升趋势。随着神经网络理论的不断更新和发展,以及其在各类智能信息处理技术领域的广泛应用,神经网络的应用研究成为了近年来科研机构及企业的研究热点。基于企业或研究机构对专利战略与创新意识的加强,在未来几年该领域的申请量还会呈现出较大的增长态势。
  在中国NABS专利数据库中,针对1985年以来基于神经网络模型的计算机系统的国内专利申请进行统计。图3示出了国内神经网络领域专利申请人的分布情况。其中,北京航空航天大学以170件的申请量排名第一,申请量排名第二和第三名的分别是索尼公司、浙江大学。其余申请量位列前列的申请人还有:浙江大学、国家电网公司、西安电子科技大学、北京工业大学、江苏大学、上海交通大学、哈尔滨工程大学、皇家飞利浦公司和国际商业机器公司。在神经网络领域国内的专利申请主要集中在高等院校,而在华申请量大的外国申请人均为大型跨国电子信息企业,申请量排在前列的中国企业仅有国家电网公司一家。
  图3 国内神经网络领域专利申请人分布图
  3 基于神经网络模型的相关专利申请的特点
  3.1 理论性强
  神经网络具有很强的理论性,该领域的专利申请大多包含大量算法、学习模型及数理逻辑推理等,并且涉及到多学科交叉技术的领域特点,对于从事其研究的相关技术人员提出了较高的要求,其需要具备扎实的理论基础,因此本文由论文联盟收集整理该领域的申请集中在企业和高等院校,个人申请的申请量较少。

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基于神经网络模型的计算机系统的专利申请分析及研究

基于神经网络模型的计算机系统的专利申请分析及研究 1 概述 神经网络(Neural Netrk)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它模仿人脑细胞结构或功能,是一个高度复杂的非线性动力学习系统。目前提出的神经网络模
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