可行性研究报告[五篇模版]
第一篇：可行性研究报告
一、立项背景
（一）必要性和意义
世界技术发展日新月异，新技术、新成果大量涌现，技术转移转化已成为企业推动技术创新提高企业竞争力的重要手段。专利文献作为人类最主要的技术载体，蕴藏着技术前沿的信息，具有知识含量高的特点。相比较其他学术成果，专利文献的可靠性与正确性都遥遥领先。如果专利文献的信息资源能够在科技创新中被充分利用的话，可以大量地避免不必要的重复性研究。同时，专利本身也代表着权利，一个公司专利拥有情况能够充分反应该公司的技术水平，专利已经成为衡量一个公司技术创新能力与研发能力的重要标准。而且专利中对技术内容的描述非常详实，从中可掌握许多技术的发明本质，具有非常高的操作性。因此专利蕴藏的竞争情报信息也是非常庞大的。
目前我省企业科技创新与企业发展结合还不紧密，高端创新团队短缺，转移转化平台建设又比
较滞后，全球高水平科技成果在企业转移转化率低，严重制约了我省创新驱动发展的进程，因此，建立技术转移转化合作伙伴推荐平台具有重要的实践意义。
该平台的建立可以在具有技术需求企业和高水平技术供给机构等各节点之间架起一座沟通桥梁，实现精准匹配，有效提高技术转移转化率。
（二）产业、产品及市场对该项目的技术需求
近年来，面对复杂严峻的经济环境，粤东地区实体经济的发展对技术创新和产业转型升级提出了非常迫切的需求。随着汕头大学与以列理工学院合作创办的广东以列理工学院正式启动建设，中以科技创新产业园、中以航空产业园等重点项目相继推进，粤东地区迎来了技术创新发展的重要机遇，各行业对以列的创新技术表现出浓厚的兴趣，合作意愿高涨。
以列被公认为全球研发和创新最具创造力的国家之一，其在纳斯达克上市的高科技企业数量仅次于美国, 科研质量和人均工程师数量都高居全球第一，在信息技术/软件、电子信息、医疗设备、生命科学、环境保护等领域拥有众多实用性技术成果。诸多分析还表明，以列专利价值普遍较高, 维持有效时间较长。
粤东地区广泛分布着轻工机械、包装印刷、日用化工、输配电设备、日用陶瓷、玩具、五金、食品医药等特支柱产业，这些产业经济体量大、国内外市场占有率高、从业人员多，是地方经济社会发展的重要力量。本项目专利信息服务定位于向上述产业内的诸多中小微企业推送以列先进适用技术，利用“互联网+”服务模式，筛选优质合作资源、架构畅通合作渠道，促进中以技术合作、技术转移、项目投融资等工作，使中小微企业在合作对接过程中更有效利用专利信息，规避合作风险，并加强新技术创新和知识产权保护。
二、相关技术国内外发展现状与趋势
目前关于技术转移转化合作伙伴的选择的研究方面，技术转移转化合作伙伴选择的影响因素一般包括技术实力，合作意愿，以往合作经验以及合作效果，合作伙伴综合评价方法一般采用基于专家主观判断的德尔菲评价法，国外学者已经开始有学者使用文献与专利数据来评价合作伙伴的各项能力，而国内在这方面的研究较少。
在建立专利语义知识库方面，主要有两种构建的方法。第一种方法是基于本体的专利语义知识库构建，它主要基于一阶谓词逻辑和图结构，利用类、属性、实例、公理和推理规则来形式化专利语义，有坚实的数理基础，但构建方法依赖于构建者的经验，不易展开，存在较大
的限制，工程化应用时还存在许多问题要解决；第二种方法是通过文本挖掘对技术特征、功能和效果等相关语义信息抽取，以原有信息的逻辑结构为基础来搭建树形的语义结构，组成语义知识库，第二种方法结构简洁、逻辑清晰，便于工程化实施，是一种比较实用的方法。
从目前公开的资料来看，把基于树形结构专利语义知识库技术和基于客观专利数据综合评价方法相结合，建立面向企业的技术转移转化合作伙伴推荐平台的工作尚未见到。
三、项目简述
（一）研究内容
第一、建立专利技术语义知识库。以文本挖掘为手段，对特定技术领域相关专利的功能、科学效应与功能效果等语义特征进行抽取，构建以树结构表达的领域专利技术语义知识库；
第二、建立企业技术需求语义特征向量，利用语义匹配算法定位候选技术转移转化合作伙伴集合。对企业技术需求中技术领域、技术问题、技术手段、技术效果等关键信息进行语义特征向量抽取，利用该特征向量去与专利语义知识库作精准语义匹配，抽取被匹配专利中专利权人信息，作为候选技术转移转化合作伙伴集合。
第三、从技术实力、合作意愿（研发开放度）以及合作效果三个方面入手，基于专利数据构建用于技术转移转化合作伙伴评价的指标体系，基于需求企业本身的用户特征，运用层次分析法(AHP)确定指标体系权重。经综合评价，生成技术转移转化合作伙伴推荐列表。
本项目的平台架构图，如图1所示：
用户层前台应用层平台行业专利信息快递重要专利个性化推荐潜在技术转移转化合作伙伴推荐用户登录注册用户需求输入推荐引擎及接口层远程行业专利信息快递引擎重要专利个性化推荐引擎潜在技术转移转化合作伙伴推荐引擎平台安用户画像库专利画像库专利权人画像库语义知识库画像层模式全架后台语义处理层及管理用户画像处理引擎专利画像处理引擎专利权人画像处理引擎构及制用户注册用户行为用户反馈用户需求数据库数据库数据库数据库专利主题数据库数据库层度制度语义知识转移转化合作伙伴推荐云平台层图1 技术转移转化合作伙伴推荐服务平台架构图 专利引擎架构，包括四个模块：专利语义库构建模块，用户需求语义库构建模块，企业需求专利匹配模块，技术转移转化合作伙伴评价模块。
1、专利语义库构建模块
可行性报告模板
（1）功能抽取：功能是对一定环境下用以实现设计意图的输入、输出之间管理的抽象描述。通俗地说，功能就是一直物体存在的价值，其所能实现的具体作用。以动词+名词的表述为基础抽取规则，结合输入、输出变换的表述，通过判断动词之后的名词是否对应为能量、物质或信息的具体表述，来完成专利功能的抽取。抽取方案如图2所示。
文本预处理摘要（ADV）、标题功能动词特征库功能名词特征库动宾结构抽取识别宾语类型专利功能语义特征 图2 德温特专利文本中功能抽取方案图
（2）科学效应抽取：科学效应是对系统输入、输出间转换过程的描述，该过程由科学原理和系统属性支配，并伴有现象产生。以DII专利的摘要中NOV描述的文本部分为源数据，识别以构建的科学效应库中对应的特征词，识别出专利中应用的科学效应，为专利进行科学效应的分类。一个专利可能会对应与多条科学效应。因为本项目初始科学效应库包含的内容较少，也会出现未被匹配到科学效应的专利。将未被匹配到科学效应的专利通过人工识别出其中包含的科学效应，将新的科学效应填充到本地科学效应库中，以供后续的专利可以匹配出此项内容。其中科学效应抽取的方案图如图3所示。