本发明属于价值预测处理方法，具体涉及专利价值的评估技术。
背景技术：
专利作为重要的无形资产，其交易价值或价格的评估是专利转化应用的基础。专利价值评估对于促进科技成果转化，推动国家科技创新的重要性不言而喻。
在金融产品的定价过程中，时常会采用市场调查法，通过询价的方式确认待交易资产的价格。例如新股发行前的询价环节，向专业机构发出询价通知，了解潜在买家意愿购买的数量与价格，汇总潜在买家对于询价通知所反馈的信息之后，制定发行价格。但是对于专利交易而言，如果在交易之前进行询价，则会提前暴露交易信息，可能给交易带来无法预知的风险。目前尚未在专利交易中使用询价法来评估交易价格。
尼克·伯特洛蒂在《知识产权的评估方法》(《中国资产评估》1997-1:22-27)中系统的揭示了知识产权评估的复杂性。并对于实践中经常使用的三种主要方法：成本法、市场价值法、收益现值法进行了对比。其中成本法又可细分为历史成本和重置成本。这两种方法的共同点是总结待评估知识产权创制过程中耗费的成本。区别在于历史成本是开发中实际支出的成本，重置成本是重新购置知识产权或创造同样的知识产权所需耗费的成本。而市场法也可细分为可比市场价值法和可比使用费率法。可比市场价值法，是参考最近一次交易中可比知识产权的价格来确定待评估知识产权的价值；可比使用费率法，是参考最近一次交易中双方商定的可比使用费率来决定待评估知识产权的价值。收益现值是通过收集验证有关经营、财务状况的信息资料，计算和对比分析有关指标及其变化趋势，预测资产未来预期新增收益，确定折现率或本金化率，将预期新增收益折现，确定被评估的资产价值。收益现值法由两个部分组成：其一是由知识产权产生的现金流量的识别、区分和量化；其二是现金流量的资本化。
除了上述常用的三种专利价值评估方法之外，本技术领域也有不少探索与尝试。2012年10月，国家知识产权局专利管理司、中国技术交易所组织编写并出版了《专利价值分析指标体系操作手册》，通过法律价值度、技术价值度和经济价值度三方面来衡量专利的价值，每一个价值度又包含诸多二级指标。但这个指标体系过于复杂，有些指标难于获取，因此对于价值评估的实践缺乏直接的指导意义。江苏大学王秀红、袁艳在cn201310694516.6(一种专利价值评估方法)中，为了解决利价值评估的客观性和可实施性的问题，基于国际权威的德温特数据库dwpi进行相关专利数据，从公司实力角度和技术竞争力角度对专利价值进行加权评估。武汉大学彭智勇等在cn201310036016.3(一种基于价值传递的专利价值评估方法)中，利用专利之间的引证关系来判断专利的相对价值。陶冶在cn201410264351.3(专利价值度的计算方法和系统)中，通过分析侵权必然性、技术价值、专利有效期、侵权易判性、权属稳定性、专利文献撰写质量等因子来评估专利的价值度。但上述三项发明仅能评估专利的价值度，无法对专利的市场价值给出评估意见。
周林在《试论知识产权评估的基本概念和理论依据》(《中南政法学院学报》1996-6:51-56)中论述了知识产权评估的基本概念和理论依据，指出权利人更关注知识产权的现时价值或价格,而往往忽略了这个评估这一价值得以产生的关键步骤。同时指出知识产权评估与无形资产评估技术评估存在的区别。认为国内外经济学论著中介绍的多种知识产权评估公式，在实践中很少用到。
董晓峰,李小英在《对我国知识产权评估方法的调查分析》(《经济问题探索》2005-5:119-125)中指出，我国目前知识产权评估方法通常主要有：成本法、市场价值法、收益现值法。但由于知识产权本身的特性，尤其在知识产权的评估过程中具有诸多的影响价值的因素，主观随意性较大，传统的知识产权评估的科学合理性尚待进一步研究。
按照现代经济学的理论，一件商品的市场价格完全受到市场供需关系的影响，与商品的成本并无关联。因此采用成本法评估专利的价值对于专利的交易并无太多指导意义。而且大多数待交易的专利——尤其是科研机构产生的专利——并未投入使用，采用收益法对其进行价值评估得到的结论主观随意性较大。正如大多数商品一样，市场才是发现和决定专利价值的最终因素，专利价值评估必须要用市场法才最为准确，这是毫无疑问的。没有两件专利是相同的，因此没有两件专利的交易是完全相同的，正如《知识产权价值评估、开发与侵权赔偿》(isbn:978-0-471-68323-0)一书中，作者所指出的：“因为从来没有一个实际交易与虚拟交易完全匹配，估价者始终面临着关于对可比性的合理判断，以及判断为提高相似度对实际交易要素的一些调整是否有保证。”以及：“对于专利和技术的市场法，在本章所讨论的所有情形中，拥有很多值得称赞的方面。遗憾的是，实行市场法所需要的数据对专利和技术而言是很少能用到的。实行市场法所需要的主要元素包括，相似资产的交易、各独立实体之间的交易，等。”可见，如果要采用市场法进行专利鉴价，所涉及的指标繁多，运算工作量较大，会消耗较多的人力。
技术实现要素：
为解决上述问题，发明人对专利价值评估的市场法加以完善，提出对于专利鉴价的新方法，并借助人工智能手段，进行专利鉴价，即预测发明专利交易的市场指导价或基准价。
建立影响专利价值的全维度指标体系f，由客观指标b和主观指标c两部分构成，客观指标b是可以通过计算机模仿人脑逻辑运算和数学运算，进行自动检索和计算得到的数据；主观指标c是只能通过人工分析得到评分结论的指标项。以公开公布的授权专利数据和文献信息构建专利信息数据库d，随后对专利信息数据库d所包含的信息进行加值。包括先后补充专利信息数据库d中每一件专利所对应的指标体系f的客观指标b和主观指标c的各项数据；广泛搜集专利的价格金额p的数据，将专利信息数据库d中可以搜集到专利价格金额p的专利作为dh，无法搜集到专利价格金额p的专利作为de。
得出待鉴价专利x对应指标体系f各项指标的检索和分析结果fx。对于一件待鉴价的发明专利x，首先采用数学分析的方法，从专利信息数据库d中寻找到与该件待鉴价专利x最相近的多件已授权的发明专利作为对比专利dj，其中在专利信息数据库d存有专利价格金额p的专利标注为dhjn(n为正整数，分别代表每件对比专利dhj的序号)，不带有专利价格金额p的专利标注为dejk(k为正整数，分别代表每件对比专利dej的序号)。随后依据这些对比专利dj的市场交易价格phjn或者虚拟成交价格pejk，计算出待鉴价专利x的交易指导价格。
为了得到对比专利dejk的虚拟成交价格，借鉴金融交易的“询价”模式，建立“市场意愿成交价格”调查体系。广泛吸引专利潜在购买者参与合作，每件对比专利dejk应由多位潜在购买者提供意愿成交价格。还可以请潜在购买者对于dhjn给出意愿成交价格，通过比对每一位潜在购买者对于dhjn给出的意愿成交价格与dhjn的专利价格金额p之间的差异，判断每一位潜在购买者的评价倾向性指标βm(m为正整数，代表潜在购买者的序号)，并利用βm对于该潜在购买者为每一件dejk提供的意愿成交价格进行修正，再计算得出dejk的虚拟成交价格数字pejk。
本发明的优点在于：
1.在筛选与待鉴价专利相类似的对比专利时，指标体系f，f由客观指标b和主观指标c两部分组成。采用全维度比较并结合大数据分析的数学计算方法，使用人工智能运算得出客观指标b的计算结果，大大节省鉴价的人力成本，并提高了鉴价的效率。避免了以往依靠人工编制价格指标体系带来的偏差，克服了以往价值评估主观随意性过大的缺点。
2.为解决专利交易数据缺乏的问题，综合使用专利交易价格数据、授权许可价格数据、侵权赔偿金额和专利价值评估金额数据，以及与待鉴价专利相类似专利的市场意愿成交价格等数据作为价值评估的参考。大大扩展了市场比较法在专利鉴价领域的适用范围。
3.可以针对不同来源不同类型的价格数据进行分别比对并汇总处理，也可以不区别价格数据的类型进行汇总处理，兼顾了数据处理的灵活性与准确性。
4.每一次鉴价的结果以及客户的反馈意见输入到专利数据仓库d中，作为今后鉴价的参考。本系统运行的时间越长，专利数据仓库d中积累的价格数据越多，鉴价结论也越准确。
附图说明
图1是本发明利用人工智能进行专利鉴价方法的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例，对于本发明的技术方案做进一步说明。
发明内容中所采用代号的说明如下。
x，待鉴价专利；
f，指标体系；
b，客观指标。通过计算机自动检索和计算得到的数据；
c，主观指标。需要通过人工分析并给予评分的指标；
fx，待鉴价专利x的各项指标数值；
d，专利信息数据库；
p，专利价格金额
pi，价格类型，i为正整数；
dh，数据库中带有专利价格金额p的专利；
de，无法搜集到专利价格金额p的专利；
dhj，通过与fx的比对，搜索出用于本次鉴价的对比专利，且带有价格数据的；
dej，搜索出的对比专利，不带有价格数据，需通过市场调查推算其价格数据；
dhjn，第n件有价格数据的对比专利(指的是某一件专利)；
dejk，第k件没有价格数据的对比专利(指的是某一件专利)；
phjn，专利dhjn对应的价格数据(金额数字)；
mphn，第m位潜在购买者对专利dhjn提供的意愿成交价格(金额数字)；
mpek，第m位潜在购买者对专利dejk提供的意愿成交价格(金额数字)；
mpejk，第m位潜在购买者对dejk修正后的意愿成交价格，用βm对mpek进行修正后得到；
pejk，dejk的虚拟成交价格(金额数字)，将多个潜在购买者的mpejk平均后得到。
具体鉴价流程如下：
1.建立影响专利价值的全维度指标体系f。f由客观指标b和主观指标c两部分构成。客观指标b是通过计算机自动检索和计算得到的数据，主观指标c通过人工分析并给予评分。包括以下指标。
为确保鉴价结论的准确性，指标体系f的各项数据应采用交易时点的数据：对于待鉴价专利，以鉴价工作开始之日为交易时点；对于已有价格或鉴价数据的对比专利，以实际发生交易的时间为交易时点；对于需要调查市场意愿成交价格的对比专利，应以发出调查征询的时间作为交易时点，若以鉴价工作开始之后很快发出调查征询函，也可将鉴价工作开始日视为交易时点。
2.以公开公布的授权专利数据和文献信息构建专利信息数据库d。其中包含的信息内容包括专利全文、专利权属、专利法律状态、专权利人相关信息(包括专利权人名称、地址、企业的经营状况等)等所有可以通过公开渠道可以搜集到的信息。
3.对专利信息数据库d所包含的信息进行加值。包括先后补充专利信息数据库d中每一件专利所对应的指标体系f的客观指标b和主观指标c的各项数据；广泛搜集专利的价格金额p的数据，将专利信息数据库d中可以搜集到专利价格金额p的专利作为dh，无法搜集到专利价格金额p的专利作为de。对于有价格金额的专利dh除了记录价格金额之外，还需要记录确认价格时间t的信息和价格类型pi。价格金额p可以是交易金额、授权许可金额、侵权赔偿金额和专利价值评估金额的数据。确认价格时间t指的是该专利实现交易、授权、赔偿、评估的年月日信息。价格类型pi中的i为正整数，例如：专利成交价格或者专利买卖双方均认可的评估价值或侵权赔偿金额用p1表示；专利授权许可价格或买家认可的评估价值用p2表示；卖家认可的评估价值或虚拟成交价格用p3表示。
4.得出待鉴价专利x对应指标体系f各项指标的检索和分析结果fx。由计算机软件模仿人工进行检索和分析的逻辑判断公式以及数学运算公式，形成人工智能分析系统。预先将客观指标b存储于人工智能分析系统中，并且将b01～b21的每一项指标的指标结果获取方式以计算机语言的形式预先存储与人工智能分析系统中。其中b01～b21通过由计算机程序自动对公开的专利数据库和文献数据库进行检索和计算得到；c01～c09通过人工分析并给予评分。
各项指标分析和判断的方法如下表所述。
5.根据上述得到的分析结果fx，设定检索条件，从专利信息数据库d中进行检索，以筛选出各项指标与fx较接近的对比专利。检索出的对比专利，如果在专利信息数据库d中存有专利价格金额p，则记为dhjn(n为正整数，代表该件对比专利的序号)；若未存有价格金额p，则记为dejk。优选的，优先检索有价格金额p的专利dh。检索条件可以采用指标逐个排序，每次排序之后筛除与fx差异较大的一部分专利。例如以fx的b01指标数值为基准，将专利信息数据库d中所有dh专利的b01数值与fx的b01数值行比较，筛除与fx的b01指标数值差异超过50％的专利；未被筛除的专利以fx的b02指标数值为基础，筛除与fx的b02差异超过50％的专利；……直到所有指标都完成排序筛除，未被筛除的剩余专利就是对比专利dhjn。也可采用指标筛选法为检索条件。优选的，使用指标筛选法，具体方法是：设置指标体系f中每一项指标与fx该指标数值存在差异的检索范围，例如对于b01设置为±20％，对于b04设置为±24个月，等；根据所设定的检索范围，从专利信息数据库d中检索出符合上述检索条件的对比专利dj，其中存有专利价格金额p的专利标注为dhjn(n为正整数，分别代表每件对比专利dhj的序号)，不带有专利价格金额p的专利标注为dejk(k为正整数，分别代表每件对比专利dej的序号)。若检索出的对比专利dhj数量太多，则收紧各项指标的检索范围筛选出最接近的对比专利dhj。若检索出的对比专利dhj数量太少，可以采取放宽检索范围的方式再次检索，也可用如下第6步的方法，用dej的数量弥补dhj的不足。
6.由鉴价人员通过经验判断鉴价所需的对比专利数量。优选的，采用不少于10件对比专利作为鉴价的基础。若从专利信息数据库d中检索出的对比专利dhj数量少于鉴价所需的数量，或根本无法找到与待鉴价专利x较接近的对比专利dhj，则可根据上述步骤4和步骤5的方法，首先从专利信息数据库d中检索出指标b01～b21与fx最接近的多件专利，随后根据这些检索出专利的c01～c09指标，筛除其中与fx差异较大的专利，剩余的多件专利组成对比专利dejk。
7.借鉴金融交易的“询价”模式，建立“市场意愿成交价格”调查体系。广泛吸引专利潜在购买者参与合作，每件对比专利dhjn和dejk应由多位潜在购买者提供意愿成交价格，调查m位潜在购买者对于通过上述步骤所提供的对比专利dhjn和dejk在受调查时间节点的意愿成交价格mphn和mpek(n、k为正整数，代表该件对比专利的序号)。对于第m位潜在购买者对dhjn提供的意愿成交价格记录为mphn；对于第m位潜在购买者对dejk提供的意愿成交价格记为mpek(m为正整数，代表潜在购买者的序号)。潜在购买者的信息可以通过市场调研获取。优选的，可以通过检索专利信息d找到最近有过受让专利或者被许可专利的单位。
8.将上述步骤5得到的对比专利dhj，从专利信息数据库d中查询得到每一件对比专利dhjn的价格数据phjn(n为正整数，代表该件对比专利的序号)。首先将phjn和mphn进行对比，计算反映第m位潜在购买者的评价倾向性指标βm；随后用βm对于第m位潜在购买者对dejk提供的意愿成交价格mpek进行修正得到第m位潜在购买者对dejk修正后的意愿成交价格mpejk；最后，对于第k件对比专利dejk，将多个潜在购买者的修正后的意愿成交价格mpejk(此时k固定不变)取平均值得到dejk的市场意愿成交价格数字pejk。上述内容的计算公式依次如下：
βm＝1÷n×∑[1-(mphn-phjn)/phjn](其中m不变，n≧1)
mpejk＝βm×mpek(其中k不变，m≧1)
pejk＝1÷m×∑mpejk(其中k不变，m≧1)
9.对phjn和pejk的数据进行数学处理，判断待鉴价专利x的交易指导价，以此作为鉴价结论。可以采用数学平均法也可采用线性回归法。优选的，采用数学平均法，具体方法是：分别按照p1、p2和p3的不同类型，计算其平均值。将所有p1类的价格数额相加后，除以p1价格专利的数量；将所有p2类的价格数额相加后，除以p2价格专利的数量；将所有p3类的价格数额相加后，除以p3价格专利的数量。随后将p1、p2和p3的平均值相加后除以3，得到待鉴价专利x的交易指导价格。假如phjn的数据中缺少p1类或者p2类的价格数据并不影响最终的鉴价结论。特别的，当采用线性回归法时还需要根据dhjn(n为正整数，代表该件对比专利的序号)的成交时间，参考交易发生地的汇率、利率，以及专利有效期折损等因素，按照财务处理的通行方法将过去时点的价格金额phjn折算为当前时点的价格金额。
10.将本次鉴价所得到的结论以及鉴价时间、客户反馈结果等信息记录到专利信息数据库d中，作为今后鉴价的参考依据。
需要说明的是，本发明最适用于发明专利的鉴价。对于实用新型和外观专利，可以先对实用新型和外观专利进行专利权评估，如果权利稳固的话，可以使用本方法鉴价。
实施例1，考虑不同价格类型的差异，且带有价格数据的对比专利dhj的价格信息同时
有p1、p2和p3这3种类型的鉴价示例。
第一步，对于待鉴价专利x，进行检索与分析，得到待鉴价专利x指标体系f的各项检索和分析结果fx。由计算机软件模仿人工进行检索和分析的逻辑判断公式以及数学运算公式，形成人工智能分析系统。人工智能分析系统根据预先存储于人工智能分析系统中的客观指标b和所输入的待鉴价专利x的专利号、专利名称等信息，从专利信息数据库d中自动检索出待鉴价专利x与客观指标b相关的各项信息，并按照全维度指标体系f的指标结果获取方式自动运算得到待鉴价专利x的指标体系fx中客观指标b的各项指标数值；由人工根据待鉴价专利x的信息和主观指标c，从专利信息数据库d中人工检索出待鉴价专利x与主观指标c相关的各项信息，并按照全维度指标体系f的指标结果获取方式人工分析运算得到待鉴价专利的指标体系fx中主观指标c的各项指标数值。
例如人工智能计算指标b01，由人工智能系统根据待鉴价专利x的申请号从d中检索出x的申请文件，并自动分析待鉴价专利x的专利申请文件中权利要求书的内容，发现权利项前面的序号最大为8，因此fx的b01分析结果为8；由人工智能计算指标b02，由人工智能系统根据待鉴价专利x的申请号从d中检索出x的申请文件，并自动分析待鉴价专利x的专利申请文件中说明书的内容，发现说明书的全部字数为5635字，因此fx的b02分析结果为5635。
第二步，由鉴价人员根据经验设定各项指标的检索范围。
第一步和第二步的结果见下表，其中主观指标c的评分范围以10分为最高，0分为最低：
第三步，从专利数据信息库d中筛选出指标b和指标c均在检索范围内，且存有专利价格金额p的对比专利dhjn。共检索出8件(n＝8)，分别用dhj1～dhj8代表。
第四步，从专利数据信息库d中筛选出指标b和指标c均在检索范围内，且未存有专利价格金额p的专利共3件，分别用dej1、dej2和dej3代表。
第五步，迅找到2位潜在购买者，通过市场调查的方式，获得第m位潜在购买者对dhj1至dhj8的意愿成交价格mphn(n＝1～8，m＝1～2)。其中第一位潜在购买者(m＝1)对专利dhjn提供的意愿购买价用1phn(n＝1～8)表示，第二位潜在购买者(m＝2)对dhjn提供的意愿购买价用2phn(n＝1～8)表示，以此类推。见下表。
获得第m位潜在购买者对对dej1、dej2和dej3提供的意愿成交价格mphn(n＝1～3，m＝1～2)。见下表。
第六步，修正mpek，得到pejk。其计算公式为
βm＝1÷n×∑[1-(mphn-phjn)/phjn](其中m不变，n＝1～8)
mpek＝βm×mpek(其中k不变，m≧1)
pejk＝1÷m×∑mpek(其中k不变，m≧1)下表中的中β1代表第1位潜在购买者提供的意向购买价格计算出的β，
下表中的β2代表第2位潜在购买者提供的意向购买价格计算出的β。
随后根据β1和β2，分别计算pej1、pej2和pej3
第七步，由计算机软件采用算术平均法计算待鉴价专利x的交易指导价。计算方法如下。
从专利信息数据库d中找出dhj1至dhj8的价格信息和价格类型，发现其包含有p1、p2和p3这3种不同价格类型的价格数据。见下表
根据上表计算得到p1的算术平均值，p2的算术平均值，结果如下
p1算术平均值＝(156+331+272)/3＝253
p2算术平均值＝(130+250)/2＝190
随后将专利信息数据库中找出属于p3类的价格信息与上述第六步计算所得到的pej1、pej2和pej3编为一个数据表，见下表。
计算p3的算术平均值
p3算术平均值＝(266+500+349+567.34+388.80+481.1)/6＝425.37
根据p1、p2和p3的算术平均值计算待鉴价专利x的交易指导价
待鉴价专利x的交易指导价＝(253+190+425.37)/3＝289.46
第八步，得到待鉴价专利x的鉴价结论为289.46千元，完成鉴价报告。
第九步，将本次鉴价所得到的待鉴价专利x的交易指导价289.46千元以及鉴价时间、客户反馈结果等信息记录到专利信息数据库d中，将专利x的类型从de改为dh，作为今后鉴价的参考依据。
实施例2，不考虑不同价格类型差异的鉴价示例。
第一步至第六步与实施例1相同。
第七步，由计算机软件用算术平均法计算待鉴价专利x的交易指导价。计算方法如下。
从专利信息数据库d中找出dhj1至dhj8的价格信息，用p1标注价格类型。见下表
根据上表计算得到p1的算术平均值，结果如下
p1算术平均值＝(156+331+272+130+250+266+500+349)/8＝281.75
随后上述第六步计算所得到的pej1、pej2和pej3编为一个数据表，用p3标注价格类型。见下表。
计算p3的算术平均值
p3算术平均值＝(567.34+388.80+481.1)/3＝479.08
根据p1和p3的算术平均值计算待鉴价专利x的交易指导价
待鉴价专利x的交易指导价＝(281.75+479.08)/2＝380.415
第八步，得到待鉴价专利x的鉴价结论为380.415千元，完成鉴价报告。
第九步，将本次鉴价所得到的待鉴价专利x的交易指导价389.415千元以及鉴价时间、客户反馈结果等信息记录到专利信息数据库d中，将专利x的类型从de改为dh，作为今后鉴价的参考依据。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。