李佳佳
- 作品数：2 被引量：18H指数：2
- 供职机构：华东理工大学商学院更多>>
- 发文基金：国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学动力工程及工程热物理更多>>
- 基于专利数据的风能核心技术识别及趋势分析被引量：7
- 2017年
- 为识别风能领域的核心技术,探测风能领域的技术发展趋势,找出中国和发达国家在风能领域的技术差距,从而加速我国风能技术创新。以中外专利数据库服务平台CNIPR作为数据源,利用社会网络分析方法对中国、美国和欧洲的共现网络图进行对比分析;然后将共现阈值和时间序列进行结合,划分四个阶段对中国、美国欧洲共现网络图进行对比分析。识别出中国、美国和欧洲的核心专利领域,推测出中国风能领域未来的技术走向会集中在风能装置零件、部件和附件以及风能照明装置或系统两个方面,美国和欧洲则依然集中在风力发电机等核心领域。
- 李佳佳马铁驹
- 关键词：风能阈值
- 利用局部离群因子算法探测核心技术发展趋势——以中国风能专利数据为例被引量：11
- 2017年
- [目的/意义]为验证局部离群因子算法在探测核心技术及核心技术发展趋势的有效性,丰富专利分析领域的研究。[方法/过程]以中外专利数据库服务平台CNIPR作为数据源,分别从局部离群因子算法和社会网络分析方法两个视角对中国风能领域的专利数据进行对比分析,识别中国风能领域的核心技术以及核心技术的发展趋势。[结果/结论]结果显示,局部离群因子算法(LOF)和社会网络分析方法得出的结论基本一致:即中国在风力发电机技术方面一直保持优势,未来的发展潜力集中在风能照明装置及系统,验证了局部离群因子算法在探测核心技术及核心技术发展趋势方面的有效性。
- 李佳佳马铁驹
