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一种科技成果转化/孵化大数据 云平台互联网+系统

阅读：8发布：2020-05-12

专利汇可以提供一种科技成果转化/孵化大数据云平台互联网+系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供一种科技成果转化/孵化大数据云平台互联网+系统，涉及适用于商业、管理或预测目的的数据处理系统领域。解决现有科技成果转化平台主要依靠人工进行企业需求和科技成果信息匹配导致效率低下、科技成果转化率低的问题。本系统包括数据库子系统，数据层，控制层和业务层；数据库子系统用于存储管理科技成果、企业及项目方面的结构化和非结构化数据，数据层是访问数据库子系统的数据通信或数据传输接口，控制层提供对整个云平台系统的配置和运行管理、用户及其权限管理，业务层具体执行科技成果转化任务，对企业、科技成果进行管理和基于数据挖掘的信息匹配，得到可以转化的科技成果供用户和机构参考，为科技成果转化提供有力的技术支持。，下面是一种科技成果转化/孵化大数据云平台互联网+系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种科技成果转化/孵化大数据云平台互联网+系统，其特征在于，包括数据库子系统，数据层，控制层和业务层；数据库子系统用于存储管理科技成果、企业及项目方面的结构化和非结构化数据，数据层是访问数据库子系统的数据通信或数据传输接口，控制层提供对整个云平台系统的配置和运行管理、用户及权限管理，业务层具体执行科技成果转化任务，对企业、科技成果进行管理和基于数据挖掘的信息匹配，得到可以转化的科技成果供用户和机构参考。
2.根据权利要求1所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述数据库子系统包括科技企业资源库、科技成果资源库、科技转化信息库、项目孵化信息库和基础服务信息库。
3.根据权利要求2所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述数据库子系统还包括科技人才资源库。
4.根据权利要求1所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述数据层包括文件读写存储系统模块、关系数据库管理系统模块和外部数据接口模块；文件读写存储系统模块提供对非结构化数据即文件的数据库访问接口，关系数据库管理系统模块提供对关系数据库中结构化数据的访问接口，外部数据接口模块实现系统外数据同步，即所述大数据云平台互联网+系统与系统外其他信息系统间企业和/或科技信息的交互和共享。
5.根据权利要求1所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述控制层包括机构管理模块、用户管理模块、权限管理模块、配置管理模块、文件管理模块、流程管理模块、日志管理模块、任务管理模块。
6.根据权利要求1所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述业务层还对科技项目孵化过程进行跟踪、管理。
7.根据权利要求6所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述业务层包括：科技企业信息管理模块、科技成果信息管理模块、科技资源转化管理模块、科技项目评估管理模块、科技项目确认管理模块、科技项目孵化管理模块、科技项目服务管理模块、科技项目电子档案管理模块、科技数据统计分析模块、科技数据挖掘分析模块和科技数据双向交互模块。
8.根据权利要求7所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述业务层还包括科技人才信息管理模块。
9.根据权利要求1所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，采用浏览器/服务器结构，用户工作界面通过WWW浏览器实现。
10.根据权利要求1所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，采用J2EE技术实现跨平台设计。
11.根据权利要求1所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，支持集中式或分布式部署。
12.根据权利要求7所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述科技数据挖掘分析模块对所述数据库子系统中的各种复杂数据进行数据分析处理，筛选出条件合理、配型完整的数据信息结构集，得到可转化项目分析结果信息。
13.根据权利要求12所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述科技数据挖掘分析模块执行以下数据处理任务中的一种或多种：线性或非线性分析、回归或逻辑回归分析、单多变量分析、时间序列分析、最近时间序列分析、聚类分析、关联分析、数据可视化处理。
14.根据权利要求7所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述科技项目电子档案管理模块的任务包括数据收集、数据加工、数据归档、档案调阅。
15.根据权利要求14所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述科技项目电子档案管理模块的任务还包括对科技成果转化/孵化项目电子化档案进行加密处理。
16.根据权利要求15所述的大数据云平台互联网+系统，其特征在于，所述加密处理采用滚码加密技术。

说明书全文

一种科技成果转化/孵化大数据 云平台互联网+系统

技术领域

[0001] 本发明涉及适用于商业、管理或预测目的的数据处理系统领域，具体涉及一种科技成果转化/孵化大数据云平台互联网+系统。

背景技术

[0002] 促进科技成果转化，是实施创新驱动发展的关键环节，是深化科技体制改革的重点任务。我国的科技成果转化率不足10％，真正实现产业化的还不足5％，而发达国家则达到40％。我国科技成果转化率低下的一个重要原因是信息的不对称性：科技工作者和企业之间交流过少，双方都不清楚对方的信息。科技工作者不清楚市场急需的技术，企业不知道市场上已经出现的技术。这可能导致科技工作者花费了大量资源得到的成果没有用途，造成极大资源浪费，而企业选择的对象有限，供需严重不平衡，这都不利于成果转化。目前，我国已经出现了一些解决类似问题的中介机构，但总的来说数量较少，服务质量也不尽如人意。

[0003] 尽管一些科技服务机构创建了综合性的、专业化的、市场化的科技成果转化平台及其各自的科技企业和成果数据库，但是单个平台及其数据库中收集的数据毕竟有限，难以从根本上改变上述信息不对称性的现状。而且现有平台基本只提供简单的数据库查询功能，用户必须查阅大量的数据，人工提取其中的有用信息。例如，企业只能根据自身的需求，在数据库中通过效率低下的人工搜索判读方式寻找其需要的科研成果。数据不等同于信息，即便有丰富的数据资源存放在大量或大型数据库中，没有强有力的数据分析工具，理解它们也远远超出了人的能力。

发明内容

[0004] 本发明提供一种基于大数据技术的科技成果转化平台，通过数据挖掘工具提取科技企业、科技成果数据中的有价值信息，自动完成企业需求和科技成果信息的匹配，为用户推荐可转化的科技成果及其对应的企业需求信息，解决现有科技成果转化平台主要依靠人工进行企业需求和科技成果信息的匹配导致效率低下、科技成果转化率低的问题。

[0005] 本发明所要解决的技术问题是通过如下技术方案实现的：

[0006] 本发明提供一种科技成果转化/孵化大数据云平台互联网+系统，包括数据库子系统，数据层，控制层和业务层；数据库子系统用于存储管理科技成果、企业及项目方面的结构化和非结构化数据，数据层是访问数据库子系统的数据通信或数据传输接口，控制层提供对整个云平台系统的配置和运行管理、用户及权限管理，业务层具体执行科技成果转化任务，对企业、科技成果进行管理和基于数据挖掘的信息匹配，得到可以转化的科技成果供用户和机构参考。

[0007] 优选的，所述数据库子系统包括科技企业资源库、科技成果资源库、科技转化信息库、项目孵化信息库和基础服务信息库。

[0008] 优选的，所述数据库子系统还包括科技人才资源库。

[0009] 优选的，所述数据层包括文件读写存储系统模块、关系数据库管理系统模块和外部数据接口模块；文件读写存储系统模块提供对非结构化数据即文件的数据库访问接口，关系数据库管理系统模块提供对关系数据库中结构化数据的访问接口，外部数据接口模块实现系统外数据同步，即所述大数据云平台互联网+系统与系统外其他信息系统间企业和/或科技信息的交互和共享。

[0010] 优选的，所述控制层包括机构管理模块、用户管理模块、权限管理模块、配置管理模块、文件管理模块、流程管理模块、日志管理模块、任务管理模块。

[0011] 优选的，所述业务层还对科技项目孵化过程进行跟踪、管理。

[0012] 优选的，所述业务层包括：科技企业信息管理模块、科技成果信息管理模块、科技资源转化管理模块、科技项目评估管理模块、科技项目确认管理模块、科技项目孵化管理模块、科技项目服务管理模块、科技项目电子档案管理模块、科技数据统计分析模块、科技数据挖掘分析模块和科技数据双向交互模块。

[0013] 优选的，所述业务层还包括科技人才信息管理模块。

[0014] 优选的，采用浏览器/服务器结构，用户工作界面通过WWW浏览器实现。

[0015] 优选的，采用J2EE技术实现跨平台设计。

[0016] 优选的，支持集中式或分布式部署。

[0017] 优选的，所述科技数据挖掘分析模块对所述数据库子系统中的各种复杂数据进行数据分析处理，筛选出条件合理、配型完整的数据信息结构集，得到可转化项目分析结果信息。

[0018] 优选的，所述科技数据挖掘分析模块执行以下数据处理任务中的一种或多种：线性或非线性分析、回归或逻辑回归分析、单多变量分析、时间序列分析、最近时间序列分析、聚类分析、关联分析、数据可视化处理。

[0019] 优选的，所述科技项目电子档案管理模块的任务包括数据收集、数据加工、数据归档、档案调阅。

[0020] 优选的，所述科技项目电子档案管理模块的任务还包括对科技成果转化/孵化项目电子化档案进行加密处理。

[0021] 优选的，所述加密处理采用滚码加密技术。

[0022] 本发明的有益效果在于，通过对企业、科技成果、人才方面传统结构化数据和非结构化数据的采集和存储，以及与系统外其它数据库的数据共享，本系统平台拥有收集丰富科技数据的能力。丰富的数据扩大企业根据自身需求寻找合适科技成果的选择范围，反过来科技成果的所有者在寻求企业合作时也拥有更多的选择余地，从而有助于提高科技成果的转化率。系统使用大数据处理、数据挖掘技术，能够从海量数据资源中提取有用科技信息，高效、自动地完成企业需求与可转化科技成果之间的信息匹配，达成现有依靠人工判读手段的科技成果转化平台几乎无法完成的任务目标，为企业科技及产品研发项目立项提供有力的技术支持，在系统项目管理软件模块配合下，推动科技成果的顺利转化、孵化和最终的产业化。附图说明

[0023] 图1是本发明的科技成果转化/孵化大数据云平台互联网+系统框图。

具体实施方式

[0024] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0025] 图1是本实施例的系统组成框图，该云信息化平台由业务层、控制层、数据层和数据库子系统构成。平台支持对业务系统的生长式开发，所提供的应用服务均通过网络提供给使用者，“云”中的资源对应使用者而言可以随时获取、按需使用、随时扩展。本系统浏览器/服务器结构，对应用户而言为纯浏览器应用而无需安装客户端，有利于降低维护成本。采用 J2EE技术实施本系统方案，满足跨平台设计和良好的安全性能；支持集中式或分布式部署。

[0026] 数据库子系统存储和管理包括科技成果、企业、科技人才及科研项目方面的结构化和非结构化数据。由于公开的科技成果大多是以发明或者实用新型专利授权文件形式发布，不同于传统关系数据库里的数据是由记录组成的二维表，专利授权文件属于非结构化数据，因而系统必须具备存储和处理非结构化数据的能力。从存储管理的数据内容性质划分，数据库子系统由科技企业资源库、科技成果资源库、科技转化信息库、项目孵化信息库、科技人才资源库和基础服务信息库组成。科技成果资源库是一种文件数据库而非传统的关系数据库。

[0027] 数据层包括文件读写存储系统模块、关系数据库管理系统模块和外部数据接口模块。文件读写存储系统模块提供对以专利授权文件为代表的非结构化数据的数据库访问接口。关系数据库管理系统模块是对结构化数据的读写访问接口。外部数据接口模块提供输入与输出双向数据接口，支持系统与其他外部信息系统的信息交互，实现一体化的业务协同和数据共享。外部数据接口模块的搭建赋予本系统充分利用外部数据资源的潜力，强化系统数据收集能力。与已有的、分散的多个科技成果传化平台间的数据共享，将助力科技成果转化服务行业真正进入大数据时代。

[0028] 控制层由机构管理模块、用户管理模块、权限管理模块、配置管理模块、文件管理模块、流程管理模块、日志管理模块、任务管理模块组成。控制层对整个云平台系统进行配置，负责用户及机构的注册和管理，对用户以及系统的其他访问者的操作权限实施管控。在系统运行过程中，控制层管理非结构化的数据即文件的存储和访问，管控运行的各种任务，管理流程和系统工作日志。

[0029] 业务层承载向客户提供的主要服务和业务，并且在系统管理员操作下或者定时自动调用数据层的外部数据接口，与系统外的其他信息系统交互实现双向数据传输和共享。业务层主要组件包括：科技企业信息管理模块、科技成果信息管理模块、科技人才信息管理模块、科技资源转化管理模块、科技项目评估管理模块、科技项目确认管理模块、科技项目孵化管理模块、科技项目服务管理模块、科技项目电子档案管理模块、科技数据统计分析模块、科技数据挖掘分析模块和科技数据双向交互模块。

[0030] 以上组件可以大致分为三类，数据管理、分析工具和数据交互。数据管理类组件维护和管理科技企业信息、科技成果信息、科技人才信息、科技资源转化、科技项目评估、科技项目确认、科技项目孵化、科技项目服务、科技项目电子档案。科技数据双向交互模块是本发明的一个重要的特色，与系统外的其他信息系统实现数据交互共享，显著拓宽本系统的数据来源，为成功而有效的数据分析、企业需求与科技成果间的对接和信息匹配提供可能。

[0031] 科技数据统计分析是一种传统的数据分析手段，运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征，系统、完善的资料是统计分析的必要条件。统计分析可以分为5个步骤，描述要分析的数据的性质、研究基础群体的数据关系、创建一个模型并总结数据与基础群体的联系、证明(或否定)该模型的有效性、采用预测分析来预测将来的趋势。

[0032] 本发明最重要的部分就是引入新型的数据挖掘工具，从数据库提取有价值的知识、规律或高层信息，包括可转化的科技成果信息。系统将数据挖掘得到的可转化的科技成果信息提供用户、企业、机构等参考，数据挖掘与前述统计分析相比，区别在于：统计分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。从处理的对象角度出发，统计分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够分析不同类型的数据，比如文本、图片、声音、多媒体等。科技数据挖掘分析模块可以执行多种数据处理任务：线性或非线性分析、回归或逻辑回归分析、单多变量分析、时间序列分析、最近时间序列分析、聚类分析、关联分析、数据可视化处理。科技数据挖掘分析模块强大的数据可视化处理能力也是本发明的一个重要特色。可视化数据挖掘将数据转化成可视的形式，以便利用人们(用户)能够快速吸取大量可视化信息，发现其中的模式的特点，分析数据的特征和数据项或属性间的关系；故而可视化技术也在数据分析领域起到关键性作用。与科技项目评估、科技项目确认、科技项目孵化、科技项目服务等模块协同工作，本系统提供可视化数据挖掘支持的类EXCEL操作的表单构建模式，提升表单设计效率，降低项目实施成本。定义基于流程和业务的各类数据报表，可以有效监控流程效率，为管理决策提供重要的客观依据。

[0033] 科技项目评估管理模块、科技项目确认管理模块、科技项目孵化管理模块、科技项目服务管理模块全流程化管理科技企业的入孵、研发、中试、量产过程，包括科技项目立项、科技项目服务、科技项目跟踪、科技项目结案等方面的信息化管理。科技项目孵化管理是科技转化服务平台的重要组成部分，也是科技转化服务平台创新体系的重要核心内容。科技项目电子档案管理模块通过建立统一的标准，规范整个电子文件管理；构建完整的电子档案资源信息共享服务平台，支持档案管理全过程的信息化处理，具体包括：采集、归档、加密、存储管理、调阅等。由于项目信息包括项目的进展情况涉及企业的核心商业秘密，第三方平台对于此类敏感信息的存储和管理必须确保信息安全性。因此，本实施例的科技项目电子档案管理模块采用滚动随机码对科技转化资料以及整理到位的档案进行信息加密和内部控制，严格保守客户商业秘密。

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