基于神經網絡模型的計算機系統的專利申請分析及研究

房琦

摘 要：神經網絡作為人工智能應用的重要分支，被廣泛應用于各類智能信息處理技術領域，相關的專利申請量也呈現逐年上升的趨勢。文章對基于神經網絡模型的計算機系統的專利申請的現狀進行分析，以期為我國該領域的科研人員及企業技術人員提供依據，進而為我國在該領域的技術發展與創新提供參考。

關鍵詞：神經網絡；算法；模型；專利；申請量

1 概述

神經網絡（Neural Network）是由大量的、簡單的處理單元（稱為神經元）廣泛地互相連接而形成的復雜網絡系統，它模仿人腦細胞結構或功能，是一個高度復雜的非線性動力學習系統。目前提出的神經網絡模型有幾十種之多，其中比較有代表性的有：感知器神經網絡、線性神經網絡、BP神經網絡、徑向基函數RBF網絡、自組織網絡、反饋網絡等。

自二十世紀四十年代，心理學家W·S·McCulloch和數理邏輯學家W·Pitts[1]提出最早的神經網絡模型：生物神經元的數學描述與結構方法（MP模型）以來，經過半個多世紀的發展，世界范圍內的學者們不斷的研究，神經網絡模型也被廣泛的應用到了各種信息處理領域，如人工智能、輔助決策，自動控制、模式識別、信號處理等等。該領域的相關專利[2]申請量也呈現逐年上升的趨勢，這類技術的研究熱度依然旺盛。

2 基于神經網絡模型的計算機系統的專利狀況分析

2.1 全球分析

神經網絡模型的計算機系統專利的國際專利分類號（IPC）[3]為G06N3/02，以德溫特世界專利索引（DWPI）數據庫的專利數據為基礎，對全球該領域的專利申請量進行分析，檢索日期截止2015年3月5日。從圖1全球神經網絡領域專利的申請量排名可以看出，在全球范圍內該領域專利申請量排名前三的國家依次為日本、美國和中國。

圖1 全球神經網絡領域專利的申請量排名

此外，通過對全球范圍內神經網絡領域的申請人進行統計分析，該領域專利申請主要來自日本和美國的一些巨頭企業，其中日本索尼公司具有127件該領域的專利申請，申請量排名第一，美國INT商業機器公司以124件的申請量排名第二。另外，申請量排在前十的申請人中，除了一家德國的西門子公司以外，其余七個均為日本的大型跨國企業。而中國的北京航天航空大學和浙江大學的申請量分別位列19和21名。可以看出，在全球范圍內，神經網絡相關的專利申請還是以企業為主，集中在傳統的計算機巨頭企業。國外大型電子信息企業在神經網絡的研發應用上占據了絕對的統治地位，以日本企業為龍頭領跑，而我國在該領域的專利申請的數量上也占有很大的比重，主要申請人集中在科研院所。

2.2 國內分析

在中國CNABS專利數據庫中，針對2003-2013年間基于神經網絡模型的計算機系統的專利申請進行統計，得到專利公布階段的年度申請量分布情況，如圖2所示。

從圖2可以看出，2003年-2013年間，神經網絡領域的專利申請量呈逐漸上升趨勢。隨著神經網絡理論的不斷更新和發展，以及其在各類智能信息處理技術領域的廣泛應用，神經網絡的應用研究成為了近年來科研機構及企業的研究熱點。基于企業或研究機構對專利戰略與創新意識的加強，在未來幾年該領域的申請量還會呈現出較大的增長態勢。

在中國CNABS專利數據庫中，針對1985年以來基于神經網絡模型的計算機系統的國內專利申請進行統計。圖3示出了國內神經網絡領域專利申請人的分布情況。其中，北京航空航天大學以170件的申請量排名第一，申請量排名第二和第三名的分別是索尼公司、浙江大學。其余申請量位列前列的申請人還有：浙江大學、國家電網公司、西安電子科技大學、北京工業大學、江蘇大學、上海交通大學、哈爾濱工程大學、皇家飛利浦公司和國際商業機器公司。在神經網絡領域國內的專利申請主要集中在高等院校，而在華申請量大的外國申請人均為大型跨國電子信息企業，申請量排在前列的中國企業僅有國家電網公司一家。

圖3 國內神經網絡領域專利申請人分布圖

3 基于神經網絡模型的相關專利申請的特點

3.1 理論性強

神經網絡具有很強的理論性，該領域的專利申請大多包含大量算法、學習模型及數理邏輯推理等，并且涉及到多學科交叉技術的領域特點，對于從事其研究的相關技術人員提出了較高的要求，其需要具備扎實的理論基礎，因此該領域的申請集中在企業和高等院校，個人申請的申請量較少。

3.2 多學科交叉，應用領域廣泛

神經網絡是在許多學科的基礎上發展起來的，其主要應用領域有：語音識別、圖像識別、智能機器人、故障檢測、決策優化、專家系統、企業管理、市場分析、自動控制、模式識別、信號處理等等[4]。從圖3可以看出，國家電網公司為國內該領域申請量最大的企業，該企業將神經網絡理論應用于電網的優化及控制進行了相關的專利申請。隨著神經網絡理論研究的深入，其應用領域還會進一步的拓展，由于該領域多學科交叉的特點，也激發了不同學科與領域的科學家和企業家的濃厚興趣[5]。

3.3 國內外分布

從圖1可以看出在全球范圍內，神經網絡領域的專利申請集中在大型跨國企業，從圖3可以看出國內的申請集中在高等院校及研究機構。在我國，神經網絡算法的優化及改進的理論研究一直是科研院所研究的熱點，而在國內從事該領域研究及應用的企業不多，將科研成果進行產業推廣及應用顯得動力不足，與國外該領域的專利申請主要分布在企業形成了鮮明的對比。

4 結束語

文章對基于神經網絡模型的計算機系統的專利申請的現狀進行了分析，國內該領域的專利申請還主要集中在高等院校及科研機構，而在全球范圍內，國外大型電子信息企業在神經網絡的研發應用上占據了絕對的統治地位。我國在將科研成果進行產業推廣及應用上還需要付出更大的努力。作者認為，國內企業需要在新一輪的競爭中注重專利布局，加強該領域的研發投入，逐步積累有效的專利，加入國際化的競爭中。

參考文獻

[1]楊建剛.人工神經網絡實用教程[M].浙江大學出版社，2012，1.

[2]中華人民共和國國家知識產權局.專利審查指南2010[M].知識產權出版社，2010，1.

[3]世界知識產權組織.國際專利分類表（第8版高級版）[M].知識產權出版社，2006，1.

[4]巫影，等.神經網絡綜述[J].科技進步與對策，2002，6.

[5]李婷.國內外神經網絡的發展及概述[J].知識經濟，2013，9.