[发明专利]科技成果商业化潜力评价方法、系统、终端及介质

权利要求书

1.一种科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，包括：

预设多组专家系统权限以及相应的一级评价指标和二级评价指标，所述二级评价指标包括定量评价指标和定性评价指标；

确定所述定量评价指标和所述定性评价指标的权重；根据确定的权重，对科技成果转化内容进行每一项定量评价指标和每一项定性评价指标的评估，得二级评价结果；

构建一级评价模型，将所述二级评价结果输入至所述一级评价模型，得到最终的科技成果商业化潜力评价结果。

2.根据权利要求1所述的科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，所述专家系统权限，包括：技术潜力专家系统、市场潜力专家系统和团队潜力专家系统的用户登录权限；相应地，所述一级评价指标，包括：用于技术潜力评估的技术潜力指标、用于市场潜力评估的市场潜力指标和用于团队潜力评估的团队潜力指标。

3.根据权利要求1所述的科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，所述定量评价指标，用于实现对科技成果商业化潜力的细节评估；所述定性评价指标，用于实现对科技成果商业化潜力的整体评估。

4.根据权利要求1所述的科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，所述定量评价指标和所述定性评价指标的权重的确定方法，包括：

通过专家系统根据科技成果的发展阶段及实际内容进行预设确定。

5.根据权利要求1所述的科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，所述定量评价指标和所述定性评价指标的权重的确定方法，包括：

从国家科技成果数据库中获取多项科技成果转化项目以及相应的专家系统、评价指标和评分；

对各个评价指标及评分进行多元共线性计算，获得方差膨胀系数，并过滤掉方差膨胀系数大于设定阈值时的存在多重共线性的指标，得到科技成果信息数据库；

对所述科技成果信息数据库中的评价指标根据评分进行定量评价指标和定性评价指标粗分类，并确定所述分类数据库中的定量评价指标和定性评价指标的初始权重，得到分类数据库；

采用分类器对所述分类数据库进行分类学习，并学习后的权重更新到每一项评价指标上，得到二级评价模型；

利用所述二级评价模型，获得当前二级评价指标中定量评价指标和定性评价指标的权重。

6.根据权利要求1所述的科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，所述定量评价指标的权重取值范围为：0.5～2。

7.根据权利要求1所述的科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，所述定量评价指标与定性评价指标的相对权重之和为1。

8.根据权利要求1所述的科技成果商业化潜力评价方法，其特征在于，所述对科技成果转化内容进行每一项定量评价指标的评估，包括：

多组所述专家系统根据科技成果实际情况，对每一项定量评价指标进行打分；

采用专家评价模型，对多组专家系统给出的打分结果进行一致性判断；当多组专家系统给出的打分结果具备充分一致性，则去掉所述打分结果中的最高分和最低分，并计算平均值，得到每一项定量评价指标的得分；

计算每一项定量评价指标的方差值，用于判断所述得分的可信度；

所述对科技成果转化内容进行每一项定性评价指标的评估，包括：

多组专家系统根据科技成果实际情况，对每一项定性评价指标进行定性判断，并给相应的百分比评分；

采用专家评价模型，对多组专家系统给出的打分结果进行一致性判断；当多组专家系统给出的打分结果具备充分一致性，则去掉所述评分结果的最高分和最低分，计算平均值，得到每一项定性评价指标的百分比评分；

计算每一项定性评价指标的方差值，用于判断所述评分的可信度；

当多组专家系统给出的打分结果不具备充分一致性时，舍弃当前评估结果，并重新进行评估。