西安建筑科技大学教师个人主页 sunxiaoming--Home-- 基于专利分析与TRIZ的新兴技术预测模型研究—

Personal Information

Doctoral Supervisor
Master Tutor
(Professor)
Name (Pinyin):
sunxiaoming
School/Department:
管理学院
Education Level:
Postgraduate (Doctoral)
Gender:
Male
Contact Information:
sun413@xauat.edu.cn
Degree:
Doctoral degree
Professional Title:
Professor
Status:
Employed
Academic Titles:
西安建筑科技大学管理学院教授、博士及硕士研究生导师、战略与创新团队负责人
Other Post:
[1] 教育部研究生学位论文评审专家 [2] 《Research Policy》《Long Range Planning》《Journal of Knowledge Economy》《科技进步与对策》《管理评论》《管理工程学报》《科学学与科学技术管理》《科技与管理》《创新科技》《统计与信息论坛》及《西安建筑科技大学学报（社科版）》审稿专家 [3] 《科技进步与对策》第一、第二届青年学者学术委员会副主任兼秘书长 [4] 《创新科技》青年编委、副主任 [5] 陕西省软科学研究会常务理事 [6] 中国企业管理研究会新兴技术未来分析与管理专委会理事，等。
Alma Mater:
西安交通大学
Discipline:
Management Science and Engineering

Affiliation of Author(s):
西安建筑科技大学管理学院;
Journal:
科技进步与对策
Key Words:
新兴技术;技术预测;专利分析;TRIZ;新能源汽车
Abstract:
针对引领科技革命和产业变革的新兴技术，突破传统定性或定量技术预测方法的局限，将专利分析方法与TRIZ理论相结合，提出一种预测模型。首先，利用多个专利数据库建立高质量专利信息集，运用时间序列分析方法初窥专利申请和公开趋势，通过专利文本聚类和国际专利分类号多维分析与识别新兴技术发展方向；其次，结合S曲线法和专利计算方法判断技术发展水平，并基于文献文本聚类和专利组合分析技术得出技术发展潜力；最后，利用TRIZ中的技术进化法则对新兴技术发展趋势进行预测。以我国新能源汽车动力电池技术为研究对象，选取2000-2023年专利数据进行实例检验。研究发现，该领域呈现持续高速增长趋势，特别是在能源管理技术、系统优化技术等多个子领域具有显著技术发展潜力和创新空间。
Issue:
17
Page Number:
101-112
ISSN No.:
1001-7348
Translation or Not:
no
Date of Publication:
2025-01-26