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基于侵权损害赔偿的标准必要专利价值评估方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究意义和目的第10-11页
        1.2.1 研究意义第10-11页
        1.2.2 研究目的第11页
    1.3 国内外研究现状及分析第11-16页
        1.3.1 专利价值评估的研究第11-13页
        1.3.2 专利侵权损害赔偿的研究第13-14页
        1.3.3 标准必要专利及其价值评估的研究第14-15页
        1.3.4 国内外研究现状分析第15-16页
    1.4 研究主要内容和研究方法第16-19页
        1.4.1 论文主要内容与框架第16页
        1.4.2 研究方法与技术路线第16-19页
第2章 标准必要专利相关理论第19-27页
    2.1 标准与专利第19-21页
        2.1.1 标准与技术标准第19-20页
        2.1.2 专利第20页
        2.1.3 技术标准与专利的结合第20-21页
    2.2 标准必要专利的价值理论第21-26页
        2.2.1 标准必要专利的经济价值第22页
        2.2.2 标准必要专利的战略价值第22-23页
        2.2.3 标准必要专利的诉讼价值第23-24页
        2.2.4 标准必要专利的许可第24-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第3章 基于侵权损害赔偿的标准必要专利价值评估方法分析第27-39页
    3.1 专利价值评估方法第27-32页
        3.1.1 简单经验法第27-28页
        3.1.2 三种传统方法第28-30页
        3.1.3 投资回报率分析法第30-31页
        3.1.4 贴现现金流量法第31-32页
        3.1.5 实物期权法第32页
    3.2 标准必要专利价值评估中的博弈方法分析第32-35页
        3.2.1 Shaply值第33页
        3.2.2 事前竞标模型第33-34页
        3.2.3 仲裁机制第34-35页
    3.3 侵权损害赔偿中的利润分析方法第35-37页
        3.3.1 侵权损害赔偿分析法第35页
        3.3.2 侵权损害赔偿比较法第35-36页
        3.3.3 Georgia-Pacific15因素法第36页
        3.3.4 数值比例原则第36-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第4章 标准必要专利价值评估的神经网络模型构建第39-45页
    4.1 神经网络基本理论第39-41页
        4.1.1 神经网络基本原理第39页
        4.1.2 神经网络的学习算法第39-40页
        4.1.3 神经网络的基本类型第40-41页
    4.2 BP神经网络第41-44页
        4.2.1 BP神经网络原理第41页
        4.2.2 BP网络的学习流程第41-42页
        4.2.3 BP神经网络在标准必要专利价值评估中的适应性分析第42-44页
    4.3 本章小结第44-45页
第5章 标准必要专利价值评估的神经网络模型实证第45-59页
    5.1 数据的收集第45-46页
    5.2 指标的选取第46-49页
        5.2.1 专利权人与发明人第46-47页
        5.2.2 专利宽度第47页
        5.2.3 专利引证第47-48页
        5.2.4 专利家族第48页
        5.2.5 审查期第48-49页
        5.2.6 存活期第49页
    5.3 有效样本的专利指标第49-51页
    5.4 模型的结果与分析第51-56页
        5.4.1 构造训练样本第51页
        5.4.2 模型的选择第51-53页
        5.4.3 推广效果检验第53-54页
        5.4.4 标准必要专利的价值评估第54-56页
        5.4.5 结果分析第56页
    5.5 本章小结第56-59页
第6章 研究结论与未来展望第59-63页
    6.1 主要结论第59页
    6.2 政策建议第59-61页
    6.3 研究展望第61-63页
参考文献第63-67页
附录第67-79页
发表论文和参加科研情况说明第79-81页
致谢第81-82页

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