基于灰色模糊理論的核心專利識(shí)別方法研究

溫迎強(qiáng)，楊伯軍，萬 鵬，蘇明岳，楊雯丹

（1.河北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院；2.國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新方法與實(shí)施工具工程技術(shù)研究中心；3.河北工業(yè)大學(xué)建筑與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院，天津 300130）

1 核心專利研究綜述

專利是創(chuàng)新的源泉，包含了豐富的技術(shù)、市場(chǎng)、法律信息，是獲取戰(zhàn)略信息的重要來源。核心專利由于代表了具體技術(shù)領(lǐng)域的核心技術(shù)且數(shù)量極少，對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略決策具有重要的指引作用，其識(shí)別與判定對(duì)技術(shù)成熟度預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度、專利規(guī)避設(shè)計(jì)的成功性都具有重要意義。核心專利是在某一技術(shù)領(lǐng)域中處于關(guān)鍵地位，對(duì)技術(shù)發(fā)展具有突出貢獻(xiàn)、對(duì)其他專利或技術(shù)具有重大影響且具有重要經(jīng)濟(jì)價(jià)值的專利［1］。然而，由于指標(biāo)的選定及權(quán)重的判定存在較強(qiáng)的主觀性，從海量專利中準(zhǔn)確地識(shí)別核心專利存在一定的難度，這往往造成創(chuàng)新方法（TRIZ）中技術(shù)成熟度預(yù)測(cè)的專利指標(biāo)缺乏足夠支撐。基于專家智慧的核心專利識(shí)別方法準(zhǔn)確率較高，但隨著專利數(shù)據(jù)的大幅增長(zhǎng)，該方法的局限性逐漸凸顯，且存在較強(qiáng)的主觀性。為此，基于專利信息指標(biāo)的核心專利識(shí)別方法得到了廣泛的關(guān)注。目前基于專利信息指標(biāo)的核心專利識(shí)別方法主要包括單一指標(biāo)識(shí)別法、組合指標(biāo)識(shí)別法以及指標(biāo)體系識(shí)別法。

國(guó)外研究者主要從單一指標(biāo)包括專利引文同族專利大小、權(quán)利要求的數(shù)量、專利被引等3個(gè)指標(biāo)來識(shí)別核心專利。如，Harhoff等［2］指出開拓性專利引用及被引用次數(shù)遠(yuǎn)高于普通專利，并認(rèn)為專利被引次數(shù)越多，所涉及的發(fā)明是核心技術(shù)的可能性越大；Schettino等［3］認(rèn)為專利引用、被引次數(shù)、同族專利數(shù)量可用于衡量專利的重要性，后被眾多學(xué)者用于識(shí)別核心專利；Potterie等［4］以歐洲專利局的同族專利數(shù)據(jù)為例，同族專利數(shù)越大，其成為核心專利的可能性就越大；Miyazawa等［5］指出專利質(zhì)量與權(quán)利要求數(shù)量呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，并且從屬權(quán)利要求數(shù)量越多，越可從不同的角度規(guī)避競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手；Florlan等［6］等指出重要專利的權(quán)利要求數(shù)量比普通專利的權(quán)利要求數(shù)量多，可以此識(shí)別核心專利。專利被引用更適用于具有較長(zhǎng)時(shí)間的某技術(shù)領(lǐng)域的核心專利識(shí)別，而權(quán)利要求數(shù)量和專利族數(shù)量則不必考慮時(shí)間，且權(quán)利要求識(shí)別更適用于較新的技術(shù)領(lǐng)域。這些單一指標(biāo)識(shí)別方法操作性較強(qiáng)，適用于快速識(shí)別，但所得出的結(jié)果存在差異性大、片面性強(qiáng)等方面的不足，準(zhǔn)確性有待進(jìn)一步提高。

為提高單一指標(biāo)識(shí)別法的準(zhǔn)確性，有學(xué)者提出將以上幾種單一指標(biāo)組合的組合指標(biāo)核心專利識(shí)別法，在一定程度上提高了核心專利識(shí)別的準(zhǔn)確性。如，Hamiderza等［7］將權(quán)利要求數(shù)量和專利被引用量結(jié)合來識(shí)別核心專利；孫濤濤等［8］將專利引證法與同族專利法結(jié)合識(shí)別乙肝防治領(lǐng)域的核心專利；袁潤(rùn)等［9］將專利引文數(shù)、專利族大小、權(quán)利要求數(shù)量、專利訴訟指標(biāo)結(jié)合，并利用專利地圖及文本聚類等手段識(shí)別風(fēng)能技術(shù)領(lǐng)域的核心專利。

隨著研究的深入，有學(xué)者指出指標(biāo)體系更能有效地識(shí)別核心專利。如，滕飛等［10］借鑒Patent Sight數(shù)據(jù)庫(kù)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)計(jì)算方法，從技術(shù)、市場(chǎng)的角度，運(yùn)用技術(shù)生命周期、被引頻次、分類號(hào)數(shù)量等指標(biāo)實(shí)現(xiàn)核心專利的識(shí)別；張嫻等［11］、霍翠婷［12］等分別從技術(shù)、市場(chǎng)、法律、經(jīng)濟(jì)、企業(yè)、環(huán)境的角度篩選指標(biāo)并構(gòu)建指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法及專家決策法識(shí)別核心專利；羅天雨［13］將文獻(xiàn)計(jì)量、專家評(píng)分等方法結(jié)合，選定多個(gè)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法識(shí)別核心專利；袁潤(rùn)等［14］在前人研究的基礎(chǔ)上選定8個(gè)指標(biāo)并構(gòu)建核心專利指標(biāo)體系，運(yùn)用粗糙集理論確定各指標(biāo)權(quán)重，并按照核心專利綜合指數(shù)（CICP）的大小進(jìn)行排序，以確定核心專利；謝萍等［15］從技術(shù)領(lǐng)域和時(shí)域的角度，運(yùn)用TOPSIS方法確定指標(biāo)權(quán)重并進(jìn)行排序，以識(shí)別核心專利；楊武等［16］為更加全面地識(shí)別核心專利，通過篩選指標(biāo)并構(gòu)建指標(biāo)體系，運(yùn)用最優(yōu)組合賦權(quán)法確定權(quán)重并對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行排序，實(shí)現(xiàn)核心專利的識(shí)別；楊大飛等［17］從技術(shù)創(chuàng)新力、技術(shù)控制力、技術(shù)發(fā)展力的角度對(duì)指標(biāo)的選擇進(jìn)行優(yōu)化，同樣運(yùn)用最優(yōu)組合賦權(quán)法實(shí)現(xiàn)核心專利的識(shí)別；李治東等［18］根據(jù)專利從申請(qǐng)、授權(quán)到無效的過程中指標(biāo)的查全率、準(zhǔn)確性及可操作性對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選，運(yùn)用熵權(quán)分析法實(shí)現(xiàn)核心專利的識(shí)別；王日芬等［19］從專利的行為效果和動(dòng)機(jī)目的角度構(gòu)建核心專利指標(biāo)體系，并結(jié)合熵權(quán)分析法與關(guān)聯(lián)分析法實(shí)現(xiàn)核心專利的識(shí)別。

綜上所述，目前的核心專利識(shí)別方法，尤其是基于指標(biāo)體系的核心專利識(shí)別方法，從多個(gè)角度對(duì)核心專利進(jìn)行了識(shí)別，取得了較好的效果，但有關(guān)指標(biāo)體系中指標(biāo)的選定及權(quán)重的判定都存在一定的人為主觀性，使得其在識(shí)別核心專利的全面性和準(zhǔn)確性方面尚有不足。為進(jìn)一步完善核心專利的識(shí)別方法，減少單一賦權(quán)存在的不足，本研究首先通過技術(shù)應(yīng)用區(qū)域、主要IPC、主要研究機(jī)構(gòu)及3D專利地圖等4個(gè)維度的分析，了解相應(yīng)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)；其次，通過布拉德福定律確定核心專利的數(shù)量，并從專利技術(shù)、法律、市場(chǎng)特征的角度構(gòu)建專利指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法確定各指標(biāo)的初步權(quán)重，結(jié)合灰色模糊評(píng)價(jià)法進(jìn)行評(píng)分排序，確定初始核心專利集，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)集序列，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)初始核心專利集進(jìn)一步篩選，確定核心專利集；最后，以管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)為實(shí)例開展實(shí)證研究，為企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新決策提供參考依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源及檢索策略

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究采用智慧芽專利檢索軟件，對(duì)某一技術(shù)領(lǐng)域下的核心專利進(jìn)行分析。智慧芽數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了歐洲、美國(guó)、中國(guó)、日本、韓國(guó)等國(guó)家和地區(qū)的專利全文及摘要數(shù)據(jù)，專利數(shù)超過1.6億件，且實(shí)時(shí)更新最新專利，為本研究數(shù)據(jù)檢索的全面、準(zhǔn)確、可靠提供了保障。

2.2 檢索策略

專利檢索是在精確、嚴(yán)格的條件下對(duì)專利信息進(jìn)行的專業(yè)檢索工作，是獲取全面、準(zhǔn)確的專利信息，實(shí)現(xiàn)核心專利識(shí)別的關(guān)鍵。本研究將以關(guān)鍵詞檢索與IPC分類檢索為主要檢索手段，對(duì)專利進(jìn)行檢索，圍繞產(chǎn)品的核心技術(shù)或關(guān)注技術(shù)廣泛檢索相關(guān)專利。具體檢索步驟如下：

（1）確定技術(shù)主題，明確要分析的技術(shù)。

（2）結(jié)合詞頻分析、比較分析確定相關(guān)技術(shù)的技術(shù)關(guān)鍵詞及其在該技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)對(duì)應(yīng)的英文詞，并確定技術(shù)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的IPC分類號(hào)。

（3）確定檢索時(shí)間，并以Ti（標(biāo)題）、TAC（標(biāo)題/權(quán)利要求）和IPC構(gòu)建檢索表達(dá)式。

（4）閱讀標(biāo)題、摘要，將同族合并，并將失效、過期、不符合主題的專利剔除。

3 研究方法

本研究運(yùn)用了灰色模糊理論、灰色關(guān)聯(lián)分析、布拉德福定律、3D專利地圖及其他專利分析手段，提出一套核心專利識(shí)別方法，構(gòu)建基于灰色模糊理論的核心專利識(shí)別模型。研究框架思路如圖1所示。首先，通過3D專利地圖及其他專利分析手段了解技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)；其次，根據(jù)布拉德福定律確定核心專利數(shù)量，運(yùn)用層次分析法和灰色模糊理論經(jīng)過一次篩選確定初始核心專利集；最后，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析經(jīng)過兩次篩選確定核心專利集，有效地提高識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性及代表性。

圖1 研究框架思路

3.1 技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析

技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析如圖2所示。首先，進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域分析，將檢索得到的專利按照國(guó)家或地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以幫助企業(yè)了解技術(shù)在不同國(guó)家或地區(qū)研發(fā)與應(yīng)用的活躍程度，以明確技術(shù)在各國(guó)或各地區(qū)的分布狀態(tài)，預(yù)測(cè)未來的技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)。其次，對(duì)主要國(guó)家或地區(qū)的專利申請(qǐng)量進(jìn)行時(shí)間序列分析，確定技術(shù)在不同國(guó)家或地區(qū)的發(fā)展情況。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行主要研究機(jī)構(gòu)分析，確定主要國(guó)家的主要?jiǎng)?chuàng)新機(jī)構(gòu)，幫助企業(yè)更深層次地了解不同研發(fā)機(jī)構(gòu)的技術(shù)輸出活躍度，以了解技術(shù)的市場(chǎng)信息。以上分析可幫助企業(yè)確定技術(shù)分布。

圖2 專利技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析

進(jìn)一步地，對(duì)主要IPC的專利申請(qǐng)趨勢(shì)進(jìn)行分析，用于分析技術(shù)的大致研究熱點(diǎn)。為了更加清晰地了解技術(shù)的具體研究熱點(diǎn)，通過智慧芽3D專利地圖可迅速了解到熱點(diǎn)技術(shù)的分布情況。其中，波峰代表技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)區(qū)域，峰值越高表明該技術(shù)越熱門；相反，波谷則代表技術(shù)發(fā)展的空白區(qū)域，是需要加大研發(fā)力度的區(qū)域。除此之外，3D地圖也顯示不同區(qū)域的高價(jià)值專利、訴訟及轉(zhuǎn)讓情況，便于核心專利的分析與識(shí)別。通過對(duì)以上專利的統(tǒng)計(jì)分析，可以清晰地了解我國(guó)相應(yīng)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，為核心專利的識(shí)別奠定基礎(chǔ)。

3.2 初始核心專利集的篩選

3.2.1 確定初始核心專利集及專利數(shù)量

布拉德福定律是一種用于描述文獻(xiàn)分散規(guī)律的離散定律，是對(duì)文獻(xiàn)數(shù)量分布規(guī)律的一種總結(jié)，可用于確定核心專利的數(shù)量［20］。該定律認(rèn)為文獻(xiàn)是按照某一規(guī)律的模型分散的，并且可將文獻(xiàn)根據(jù)數(shù)量劃分為一個(gè)核心區(qū)或相繼的幾個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域刊載的專利數(shù)量相等，且核心專利與其余專利數(shù)量呈現(xiàn)1∶n∶n2∶……的關(guān)系。

（1）確定埃格的布拉德福系數(shù)。Brockes［21］提出布拉德福系數(shù)n可用于文獻(xiàn)數(shù)量的判定，計(jì)算公式如下：

式（1）中：n為布拉德福系數(shù)；E為歐拉系數(shù)，E=0.577 2；t為分區(qū)數(shù)；Y為文獻(xiàn)數(shù)量。

（2）確定初始核心專利集的數(shù)量。將專利劃分為3個(gè)區(qū)域，分別為高水平區(qū)、中等水平區(qū)、低水平區(qū)域。高水平區(qū)域?qū)?yīng)的就是核心專利，根據(jù)其呈現(xiàn)的1∶n∶n2∶……數(shù)量比關(guān)系可以確定核心專利的數(shù)量。為了保證核心專利篩選的更加充分以避免遺漏，將初始核心專利集與篩選后的核心專利集數(shù)量比定義為2∶1。

3.2.2 確定專利評(píng)價(jià)指標(biāo)及初步權(quán)重

3.2.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

在評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇上，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、相關(guān)性的原則，考慮指標(biāo)的查全率、可操作性以及準(zhǔn)確性，從技術(shù)特征、市場(chǎng)特征、法律特征對(duì)核心專利進(jìn)行評(píng)價(jià)，給出了核心專利相關(guān)指標(biāo)及其描述，如表1所示。二級(jí)指標(biāo)專利類型、IPC分類號(hào)數(shù)量及跨度、專利被引用量、同族專利數(shù)量、專利申請(qǐng)人類型及共同申請(qǐng)人數(shù)量、許可轉(zhuǎn)讓、維持年限、三方專利情況、權(quán)利要求數(shù)量、專利效力、專利覆蓋國(guó)家的數(shù)量可操作性較強(qiáng)、查全率較高，專利訴訟、三方專利情況、專利覆蓋國(guó)家數(shù)量、專利被引用量、同族專利數(shù)量準(zhǔn)確性較高，并且以上大部分可量化指標(biāo)均與專利價(jià)值呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即對(duì)應(yīng)指標(biāo)越大，成為核心專利的可能性就越大。

表1 核心專利相關(guān)指標(biāo)描述

3.2.2.2 層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重

（1）構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型及判斷矩陣。根據(jù)層次分析法對(duì)目標(biāo)、準(zhǔn)則、對(duì)象的定義，以核心專利為目標(biāo)，技術(shù)、市場(chǎng)、法律特征為準(zhǔn)則，以表1中列出的13個(gè)二級(jí)指標(biāo)為對(duì)象構(gòu)造層次結(jié)構(gòu)模型，并利用矩陣元素標(biāo)度法通過兩兩比較的方式構(gòu)造判斷矩陣。矩陣元素標(biāo)度法如表2所示。

表2 矩陣元素的標(biāo)度方法

（2）一致性檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)可以避免各元素進(jìn)行兩兩比較時(shí)前后不一致的情況。首先將判斷矩陣按列、行進(jìn)行歸一化處理，如公式（3）～（5）所示，獲取初步權(quán)重向量。

其次，計(jì)算最大特征根并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，以判斷各指標(biāo)之間的協(xié)調(diào)一致，避免相互矛盾的出現(xiàn)。定義CI為一致性指標(biāo)、CR為一致性比例，并引進(jìn)平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，如表3所示。若CR0.1，說明矩陣A的不一致程度在所要求的范圍內(nèi)，則判斷能夠被接受；W為對(duì)象層各指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重。

表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

3.2.3 灰色模糊綜合評(píng)價(jià)

將層次分析法與灰色模糊結(jié)合，綜合多位專家的意見，避免單獨(dú)的主觀判斷同時(shí)減少信息的缺失，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加的真實(shí)可靠［22］。

3.2.3.1 確定指標(biāo)集、評(píng)語(yǔ)集及分值集

評(píng)價(jià)指標(biāo)集為影響評(píng)判結(jié)果的各個(gè)元素組成的集合，即為上述層次分析的方案層的各影響元素，可表示為；評(píng)語(yǔ)集為專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)各個(gè)指標(biāo)作出的評(píng)判結(jié)果所組成的集合，通常表示為，其中分別表示高水平專利、較高水平專利、一般水平專利、低水平專利和較低水平專利；分值集為不同評(píng)語(yǔ)集下對(duì)應(yīng)的分值取值范圍，可表示為，得分范圍10～8分、8～6分、6～4分、4～2分、2～0分分別代表高、較高、一般、低、較低水平專利。

3.2.3.2 確定隸屬度矩陣

通過各專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)集中的各指標(biāo)打分，計(jì)算每一位專家對(duì)同一評(píng)價(jià)指標(biāo)在不同的白化權(quán)函數(shù)下落入不同評(píng)價(jià)等級(jí)的權(quán)重，確定隸屬度矩陣R。

（1）構(gòu)建決策矩陣E：

（2）確定白化權(quán)函數(shù)。白化權(quán)函數(shù)是用來描述一個(gè)灰類或灰數(shù)對(duì)其取值范圍內(nèi)不同數(shù)值的偏愛程度，是用定量描述的方法刻畫評(píng)估對(duì)象隸屬于某個(gè)灰類的程度［23］。白化權(quán)函數(shù)可以有效地確定評(píng)分ski屬于第j個(gè)評(píng)語(yǔ)集的權(quán)重。最常見的白化權(quán)函數(shù)有4種形式，包括典型白化函數(shù)、上測(cè)度白化函數(shù)、中測(cè)度白化函數(shù)、下測(cè)度白化函數(shù)。典型白化函數(shù)為先增、中間不增不減、后減的連續(xù)函數(shù)。若白化權(quán)函數(shù)無第3、4個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，則稱為上測(cè)度白化函數(shù)；若白化權(quán)函數(shù)無第2、3個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，則稱為中測(cè)度白化函數(shù)；若白化權(quán)函數(shù)無第1、2個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，則稱為下測(cè)度白化函數(shù)。具體函數(shù)形式如下：

1）上測(cè)度白化權(quán)函數(shù)：

2）中測(cè)度白化權(quán)函數(shù)：

3）下測(cè)度白化權(quán)函數(shù)：

本研究中存在5個(gè)灰類，需要構(gòu)造5個(gè)白化權(quán)函數(shù)。

（3）確定不同指標(biāo)在不同白化權(quán)函數(shù)分析下的權(quán)值及總權(quán)值。公式分別如下：

式（12）（13）中：m為灰類的個(gè)數(shù)；為第i個(gè)指標(biāo)在第j個(gè)白化權(quán)函數(shù)下的權(quán)值；為第i個(gè)指標(biāo)在所設(shè)置的白化權(quán)函數(shù)下的總權(quán)值。

（4）確定隸屬度矩陣。設(shè)m為灰類個(gè)數(shù)，則第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)落入第j評(píng)價(jià)等級(jí)的灰色評(píng)價(jià)權(quán)重組成隸屬度矩陣R：

3.2.4 確定初始核心專利集

在確定初始權(quán)重向量以及隸屬度矩陣的基礎(chǔ)上，可以獲得專利對(duì)不同評(píng)分要求的隸屬度向量B，以及最終的綜合評(píng)分S。公式分別如下：

式（16）（17）中：P為初始權(quán)重向量；B為專利對(duì)不同評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度向量；Q為對(duì)應(yīng)的分值集。

首先確定影響核心專利判定的各指標(biāo)組成的權(quán)重向量P，初步量化核心專利；其次，通過多位技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜业幕疑：u(píng)價(jià)確定多位專家對(duì)專利隸屬不同指標(biāo)的權(quán)重構(gòu)成的隸屬度矩陣R，進(jìn)一步量化核心專利；最后，通過得分的形式量化專利，確定初始核心專利集。

3.3 核心專利集的確定

3.3.1 確定核心專利集的專利數(shù)量

為了提高識(shí)別結(jié)果的代表性、準(zhǔn)確性及實(shí)用性，初始核心專利集需要進(jìn)一步縮小范圍。根據(jù)式（1）以及高水平區(qū)和其他區(qū)域的數(shù)量關(guān)系，可以確定核心專利集的專利數(shù)量。

3.3.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是對(duì)影響系統(tǒng)的各因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的一種方法［24］。在確定初始核心專利集后，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系中各指標(biāo)分析下的最大值，以此構(gòu)成的序列作為標(biāo)準(zhǔn)集序列，并以各指標(biāo)分析下獲取的相應(yīng)數(shù)據(jù)構(gòu)成的序列為對(duì)比集序列，通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)集序列和對(duì)比集序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，確定核心專利集。對(duì)比集序列和標(biāo)準(zhǔn)集序列之間的關(guān)聯(lián)度值越大，則對(duì)比集越接近標(biāo)準(zhǔn)集序列。具體分析過程如下：

理論上，當(dāng)分辨率為0.5，關(guān)聯(lián)度達(dá)到0.6，即滿足要求。

3.3.3 確定核心專利集

對(duì)以上獲取的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，篩選核心專利。一般可以達(dá)到的篩選規(guī)模為確定的核心專利數(shù)量的2～3倍，保留的核心專利集的專利數(shù)量為初始核心專利集的專利數(shù)量的90%。

4 基于灰色模糊的核心專利識(shí)別流程

結(jié)合上述專利檢索及評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定方法、初始核心專利集、核心專利集的各階段確定方法，形成基于灰色模糊理論的核心專利識(shí)別流程，如圖3所示。首先，確定技術(shù)主題，制定檢索策略，對(duì)專利進(jìn)行檢索，進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用區(qū)域分析、主要IPC分析、主要研究機(jī)構(gòu)分析及3D專利地圖分析，了解相應(yīng)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，并結(jié)合布拉德福定律確定初始核心專利集的專利數(shù)量。其次，通過層次分析法確定指標(biāo)初步權(quán)重，采用灰色模糊評(píng)價(jià)法確定隸屬度矩陣，計(jì)算綜合評(píng)分、排序，確定初始核心專利集。最后，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算關(guān)聯(lián)度、排序篩選初始核心專利集，以確定核心專利集。

圖3 基于灰色模糊分析的核心專利識(shí)別流程

5 實(shí)例驗(yàn)證

管道輸送流體材料時(shí)，化學(xué)腐蝕、管材缺陷及流體沖刷等因素嚴(yán)重影響了管道的輸送能力，為此，管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生。管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)是一種沿管道內(nèi)外行走，攜帶一種或多種傳感器或操控設(shè)備，在操作人員或計(jì)算機(jī)的控制下實(shí)現(xiàn)管道操控的機(jī)、電、儀一體化系統(tǒng)［25］。目前，對(duì)該類機(jī)器人的研發(fā)已相繼在世界各國(guó)開展起來。現(xiàn)以識(shí)別該技術(shù)的核心專利為例，驗(yàn)證本研究以上所提出方法的科學(xué)性和有效性，同時(shí)也為我國(guó)開展對(duì)管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人的研發(fā)提供情報(bào)信息。

（1）以關(guān)鍵字、IPC分類對(duì)管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)專利進(jìn)行檢索，檢索方式如下：TAC_ALL：(機(jī)器人) AND TAC_ALL：(探測(cè) OR 檢測(cè) OR 識(shí)別OR 檢查 OR 掃描) AND TAC_ALL：(管道 OR 管路)AND IPC(F16L55)，共檢索到1 098條有效專利。

（2）技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析。對(duì)檢索得到的結(jié)果按照國(guó)家的專利申請(qǐng)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可得管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用的主要區(qū)域分布，如表4所示，可知該技術(shù)在中國(guó)、美國(guó)、韓國(guó)3個(gè)國(guó)家研究與運(yùn)用相對(duì)活躍，說明這項(xiàng)技術(shù)在這3個(gè)國(guó)家相對(duì)受重視；此外，在德國(guó)、日本、歐洲專利局和世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織的專利申請(qǐng)量分別為24、19、17和15件。

表4 1990—2021年管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用的主要區(qū)域分布

圖4顯示了中國(guó)、美國(guó)等排名前5位的國(guó)家1990—2021年的管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)相關(guān)專利申請(qǐng)趨勢(shì)。由圖4可知，該技術(shù)最早于1990年在美國(guó)出現(xiàn)，在2001年之前，相關(guān)研究與應(yīng)用主要以韓國(guó)、美國(guó)、日本、德國(guó)為主，一直到2012年，各國(guó)的專利申請(qǐng)量相對(duì)保持平穩(wěn)；2012年后，中國(guó)在該技術(shù)領(lǐng)域的專利申請(qǐng)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他國(guó)家，2019年高達(dá)222件，其他國(guó)家的專利申請(qǐng)量保持相對(duì)穩(wěn)定，說明其他國(guó)家的該技術(shù)已處于相對(duì)成熟階段。

圖4 五國(guó)管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用專利申請(qǐng)趨勢(shì)

進(jìn)一步地，對(duì)管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的主要研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，以反映技術(shù)研發(fā)、市場(chǎng)狀況。如圖5所示，發(fā)現(xiàn)江蘇若博機(jī)器人科技有限公司、深圳市博銘維智能科技有限公司、湘潭弘遠(yuǎn)電子科技有限公司、西南石油大學(xué)、武漢中儀物聯(lián)技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利分別為20、17、14、14、12件，且在排名前15位的研究機(jī)構(gòu)中，中國(guó)有高達(dá)12家，日本、韓國(guó)分別有2家、1家，前者申請(qǐng)數(shù)量超過后者的5倍，說明中國(guó)創(chuàng)新機(jī)構(gòu)對(duì)該技術(shù)的輸出非常活躍。

圖5 1990—2021年全球管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)主要研究機(jī)構(gòu)

在此基礎(chǔ)上，對(duì)檢索到的專利進(jìn)行IPC分析，可以大致了解技術(shù)研究的熱點(diǎn)。圖6顯示了管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)專利10個(gè)主要IPC分類的歷年專利申請(qǐng)量趨勢(shì)，可知F16L55/26、F16L101/12、B25J5/00、F16L55/18、F16L101/10、B16L55/30、F16L55/28總體上專利申請(qǐng)量變化趨勢(shì)較緩，2015年前專利申請(qǐng)量變化相對(duì)平穩(wěn)，2015年后變化趨勢(shì)稍有提升；F16L101/30、F16L55/32、F16L55/40在2015年前與其他主要IPC分類相似，變化相對(duì)平穩(wěn)，在2015年后申請(qǐng)量迅猛增長(zhǎng)，其中F16L101/30于2019年申請(qǐng)量高達(dá)190件，F(xiàn)16L55/32、B25J11/00則分別為136件，F(xiàn)16L55/40于2020年申請(qǐng)量高達(dá)119件。說明目前研究和應(yīng)用的重點(diǎn)在F16L101/30（探測(cè)、測(cè)量或測(cè)試）、F16L55/32（管子或?qū)Ч軆?nèi)可移動(dòng)的、自身包含推進(jìn)的結(jié)構(gòu)方面的裝置）、F16L55/40（管子或?qū)Ч軆?nèi)可移動(dòng)的本體的結(jié)構(gòu)方面的裝置）上。

圖6 全球管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)主要IPC的專利申請(qǐng)趨勢(shì)

為了進(jìn)一步了解管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的具體研究熱點(diǎn)，可通過3D專利地圖分析迅速確定管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人熱點(diǎn)技術(shù)的分布情況。如圖7所示，從整體來看，清潔機(jī)器人、蠕動(dòng)、適應(yīng)不同、液壓缸、主管、支管、照明燈、鏡頭、攝像裝置、視頻檢測(cè)、無線傳輸、通信連接、螺旋驅(qū)動(dòng)、調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)向裝置等處于波峰位置，表明相關(guān)技術(shù)是目前研究的熱點(diǎn)；與此同時(shí)，檢查裝置、非破壞性、流體管道、小口徑、滑油等處于波谷位置，表明相關(guān)技術(shù)研究相對(duì)薄弱。同時(shí)可見，清潔機(jī)器人、蠕動(dòng)、適應(yīng)不同、爬行、液壓缸、螺旋驅(qū)動(dòng)、調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)向裝置等處所集中的點(diǎn)數(shù)較密集，得知在該技術(shù)的申請(qǐng)人較為密集。

圖7 1990—2021年全球管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的熱點(diǎn)分布

智慧芽數(shù)據(jù)庫(kù)中由低到高設(shè)置“$”、“$$”、“$$$”、“$$$$”、“$$$$$”對(duì)專利價(jià)值進(jìn)行評(píng)級(jí)，通過統(tǒng)計(jì)分析可知，照明燈、鏡頭、視頻檢測(cè)處共有192件專利，其中174件為中國(guó)專利，中國(guó)專利中包括133件處于$級(jí)、5件處于檢索最高$$$級(jí)，主要集中在氣體檢測(cè)、視覺檢測(cè)、檢測(cè)系統(tǒng)、控制方法、智能機(jī)體、光學(xué)檢查等方面的研究；螺旋驅(qū)動(dòng)、調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)向裝置處共有352件專利，其中314件為中國(guó)專利，中國(guó)專利中包括241件處于$級(jí)、7件處于檢索最高$$$級(jí)，主要集中在移動(dòng)機(jī)器人、智能管道、螺旋驅(qū)動(dòng)、測(cè)量管道、控制機(jī)構(gòu)等方面的研究；清潔機(jī)器人、爬行裝置處共有223件專利，其中185件為中國(guó)專利，中國(guó)專利中包括145件處于$級(jí)、3件處于檢索最高$$$級(jí)，主要集中在履帶式、爬行式機(jī)器人、移動(dòng)機(jī)器人、磁吸附、自適應(yīng)支撐模塊、萬向節(jié)等方面的研究；檢查裝置、流體管道、滑油處共有136件專利，其中有65件為中國(guó)專利，中國(guó)專利中包括57件處于$級(jí)、1件處于檢索最高$$$級(jí)，主要集中在驅(qū)動(dòng)單元、流量控制閥、傳感器、螺旋槳、測(cè)量機(jī)構(gòu)、電纜等方面的研究；無線傳輸、通信連接處共有101件專利，其中69件為中國(guó)專利，中國(guó)專利中包括58件處于$級(jí)、1件處于檢索最高$$$級(jí)，主要集中在圖像處理、校準(zhǔn)數(shù)據(jù)、定位系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)器等方面的研究；主管、支管、涂覆、工藝處共有91件專利，其中有19件為中國(guó)專利，中國(guó)專利中全部處于$級(jí)，主要集中在機(jī)器人系統(tǒng)、電路板、地下管道等方面的研究。全部專利中，美國(guó)、日本、韓國(guó)的$$$$級(jí)專利分別為5、3、2件，$$$級(jí)專利分別為19、6、9件。

綜上可知，全球管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)專利數(shù)量從2015年起得到快速增長(zhǎng)，其中一個(gè)重要的原因是中國(guó)專利數(shù)量的快速增長(zhǎng)促進(jìn)了全球?qū)＠麛?shù)量的增長(zhǎng)；同時(shí)可以看出美國(guó)、日本、韓國(guó)研究相對(duì)較早，美國(guó)申請(qǐng)量雖少但高價(jià)值專利居多。中國(guó)雖然具有較高的專利申請(qǐng)量，但高價(jià)值專利卻不敵其數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)，因此確定核心專利對(duì)于中國(guó)在該技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)與改進(jìn)至關(guān)重要。

（3）確定初始核心專利集。首先，確定核心專利集的專利數(shù)量。根據(jù)布拉德福定律，可知布拉德福系數(shù)n為：

式（20）中：Y=1 098，E=0.577 2，t=3。根據(jù)高水平區(qū)、中等水平區(qū)、低水平區(qū)存在的數(shù)量關(guān)系，可知初始核心專利集專利數(shù)量為14條、核心專利集專利數(shù)量為7條。

在此基礎(chǔ)上，按照表1構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)圖，并對(duì)各指標(biāo)Bi構(gòu)建判斷矩陣A，如表5所示。

表5 管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的判斷矩陣

將矩陣A按行列進(jìn)行歸一化處理，可得一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重向量為，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。公式分別如下：

同理，分別對(duì)技術(shù)特征B1、市場(chǎng)特征B2、法律特征B3按照指標(biāo)A的權(quán)重向量求解過程分別構(gòu)建判斷矩陣，進(jìn)行歸一化處理，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，可知二級(jí)指標(biāo)B1的權(quán)重向量為：，二級(jí)指標(biāo)B2的權(quán)重向量為：，二級(jí)指標(biāo)B3的權(quán)重向量為：。因此，二級(jí)指標(biāo)B1中專利類型占比為46.6%，IPC分類號(hào)數(shù)量及跨度占比為10.3%，專利被引用占比為24.7%，同族專利數(shù)量占比為13.8%，專利申請(qǐng)人的類型及共同申請(qǐng)人數(shù)量占比為4.6%；二級(jí)指標(biāo)B2中專利訴訟占比為15.3%，專利許可轉(zhuǎn)讓占比為24.4%，專利維持年限占比為7.2%，三方專利情況占比為53.1%；二級(jí)指標(biāo)B3中，權(quán)利要求數(shù)量占比為7%，獨(dú)立權(quán)利要求數(shù)量占比為56.1%，專利覆蓋國(guó)家的數(shù)量占比為13%，專利當(dāng)前效力占比為23.9%。獲得二級(jí)各指標(biāo)的組合權(quán)重（初始權(quán)重），如表6所示。

表6 管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)各指標(biāo)項(xiàng)組合權(quán)重

在確定各指標(biāo)初始權(quán)重的基礎(chǔ)上，綜合各個(gè)專家的意見對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)，以專利CN101832447B為例確定隸屬度矩陣。將專利的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)劃分為高、較高、一般、較低和低共5個(gè)級(jí)別，對(duì)應(yīng)得分取值范圍分別為8～10分、6～8分、4～6分、2～4分、0～2分；在此基礎(chǔ)上，選取6位專家對(duì)上述層次分析中的各指標(biāo)進(jìn)行打分，構(gòu)建評(píng)語(yǔ)矩陣，如表7所示。

表7 管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的評(píng)價(jià)矩陣

在此基礎(chǔ)上，根據(jù)確定的灰類構(gòu)造5個(gè)白化權(quán)函數(shù)：

由此，計(jì)算灰色統(tǒng)計(jì)值和灰色權(quán)值。以指標(biāo)c1為例，對(duì)各位專家在各灰類下的隸屬度按照灰類進(jìn)行合并：

由此，可知指標(biāo)c1的總體灰色統(tǒng)計(jì)量為：

進(jìn)一步可以判斷指標(biāo)c1屬于各個(gè)灰類權(quán)重為：

同理，可以計(jì)算求得其他指標(biāo)屬于各個(gè)灰類的權(quán)值，確定隸屬度矩陣R：

運(yùn)用層次分析法獲得的初步權(quán)重與隸屬度矩陣，可求得核心專利對(duì)不同評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度，并計(jì)算核心專利的得分：

該專利的綜合評(píng)分為7.86分，為較高水平的專利。

在此基礎(chǔ)上，確定各專利的綜合評(píng)分，初始核心專利集的綜合評(píng)分按照排序的方式進(jìn)行顯示，如表8所示。

表8 管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的初始核心專利集

（4）確定核心專利集。對(duì)檢索得到的所有專利的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以構(gòu)建核心專利標(biāo)準(zhǔn)集序列及對(duì)比集序列。為了更好地量化各個(gè)指標(biāo)以進(jìn)行接下來的關(guān)聯(lián)分析，作處理如下：對(duì)于專利類型指標(biāo)，若為外觀設(shè)計(jì)，則記“1”；若為實(shí)用新型，則記“3”；若為授權(quán)發(fā)明，則記“5”。對(duì)于三方專利指標(biāo)，若為在美國(guó)、日本、歐洲都提出的專利申請(qǐng)，則記為“1”；否則記為“0”。對(duì)于許可轉(zhuǎn)讓指標(biāo)，若專利存在普通許可、從屬許可或轉(zhuǎn)讓則記為“1”；若專利存在獨(dú)占許可或排他許可則記為“3”；否則，記為“0”。對(duì)于專利當(dāng)前的效力指標(biāo)，若專利仍在有效期內(nèi)，則記為“1”；否則記為“0”。其余指標(biāo)則根據(jù)檢索分析下相應(yīng)的數(shù)量進(jìn)行計(jì)數(shù)即可。由此，可以獲得標(biāo)準(zhǔn)集序列，記為：

以專利CN101832447B為例說明關(guān)聯(lián)分析的過程。記對(duì)比集序列為：

由此，可知專利CN101832447B分析下的兩級(jí)最大差為165，兩級(jí)最小差為0。將其代入式（16），可得標(biāo)準(zhǔn)集中各指標(biāo)與對(duì)比集中各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為：1、0.954、0.333、0.753、0.932、0.988、0.976、0.892、0.988、0.673、0.673、0.922、1。在此基礎(chǔ)上，利用式（17）及之前所求的權(quán)重，可得最終關(guān)聯(lián)度為0.846。同理，可以獲取初始核心專利集其他專利的關(guān)聯(lián)度，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行排序，如表9所示，最終獲取核心專利集。

表9 管道缺陷檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)的核心專利集

根據(jù)初始核心專利集，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法，結(jié)合布拉德福定律，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行排序，經(jīng)過篩選確定7件核心專利分別為US10895878B2、US10371306B2、US7182025B2、EP2148604A2、US9739792B2、JP5743454B2、US9021900B2。

核心專利識(shí)別結(jié)果是檢驗(yàn)本研究提出模型可靠性及有效性的一種重要手段。該方法可以有效地彌補(bǔ)權(quán)重判定存在主觀性的不足，減少信息的遺漏，使得核心專利評(píng)估結(jié)果更加可靠。在以上實(shí)證識(shí)別的7項(xiàng)核心專利中，有5項(xiàng)是美國(guó)專利，歐洲專利及日本專利各1項(xiàng)。其中，US10895878B2權(quán)利要求數(shù)量為19條，專利引用量為165條，可見其對(duì)先前技術(shù)的繼承性，并且該專利是三方專利，同時(shí)發(fā)生了權(quán)利轉(zhuǎn)移；除此之外，該專利的同族專利數(shù)為29，平均專利引用量為40條，且被引用的49件專利中90%仍是三方專利，且發(fā)生了權(quán)力轉(zhuǎn)移，并且智慧芽專利價(jià)值判定結(jié)果為$$$$級(jí)。同樣的，其余專利在以上幾項(xiàng)指標(biāo)分析下的排名也均非常靠前，且部分是三方專利同時(shí)發(fā)生了權(quán)利轉(zhuǎn)移。因此，運(yùn)用本研究以上理論和模型方法分析得到的核心專利評(píng)估結(jié)果具有一定的科學(xué)性、合理性及準(zhǔn)確性。

6 結(jié)論

本研究根據(jù)布拉德福定律及灰色模糊理論，提出一套技術(shù)領(lǐng)域核心專利識(shí)別方法。首先通過技術(shù)應(yīng)用區(qū)域分析、主要IPC分析、主要研究機(jī)構(gòu)分析及3D專利地圖分析，了解相應(yīng)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)；然后，根據(jù)布拉德福定律確定核心專利的數(shù)量，并對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選，運(yùn)用層次分析法、灰色模糊分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行評(píng)分、排序，得到初始核心專利集。該方法將主觀與客觀結(jié)合，充分考慮難以量化的數(shù)據(jù)以及不完全信息，獲得更加合理、可靠和準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果，輔助研發(fā)人員可以快速、準(zhǔn)確地篩選核心專利。通過對(duì)實(shí)例的分析，表明該方法具有一定的理論及實(shí)踐價(jià)值。