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龙图腾网获悉深圳市沃呈网络科技有限公司申请的专利一种基于大数据的创新成果评估系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119476697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411531368.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于大数据的创新成果评估系统是由陈泽加;易鹏飞;朱德财设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的创新成果评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种基于大数据的创新成果评估系统，系统包括：数据捕捉模块筛选企业科技创新项目的原始数据集，提取时间序列数据，区分为成本数据、创新项目里程碑日期、质量指标，计算多创新项目的成本变化率、项目进度偏差、质量变动指数，统计多指标的平均值与标准差，建立初步项目偏差分析。本发明中，通过精准分析科技项目的时间序列数据，对成本、进度和质量指标进行了监测和分析，时间序列分解和对季节性及趋势偏差的独立分析，提高了对项目周期性变化和长期发展趋势的识别精度，能够准确捕捉关键数据变动，促进科技进展中的关键变化点的精确定位和预测，大大增强了对研发成果的评估和优化效果。

本发明授权一种基于大数据的创新成果评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的创新成果评估系统，其特征在于，所述系统包括： 数据捕捉模块筛选企业科技创新项目的原始数据集，提取时间序列数据，区分为成本数据、创新项目里程碑日期、质量指标，计算多创新项目的成本变化率、项目进度偏差、质量变动指数，统计多指标的平均值与标准差，建立初步项目偏差分析； 模式识别模块从所述初步项目偏差分析中提取标准偏差超出常规的数据项，对每个数据项执行时间序列分解，提取季节性和趋势组件，对季节性偏差和趋势偏差进行单独分析，识别出与科技进展的时间节点对应的异常变化点，提取关键形态特征； 所述关键形态特征的获取步骤具体为： 筛选所述初步项目偏差分析中的数据项，计算每个数据项的标准偏差，与预设的阈值比较，识别标准偏差显著超过阈值的数据项，生成标准偏差异常数据列表； 对所述标准偏差异常数据列表中识别的异常数据项进行时间序列分解，提取并分离每个数据项的季节性和趋势组件，保证每个组件的独立性，并生成分解后的季节性和趋势数据； 应用统计模型分析所述分解后的季节性和趋势数据，采用公式： Ai＝β·Si+γ·Ti 标识出关键的时间节点和异常变化点，生成异常变化分析结果； 其中，Ai表示综合的异常分析得分，用于量化异常程度，Si、Ti分别指季节性和趋势组件的量化分数，β、γ是用于调整季节性和趋势组件影响的系数，提供调整分析敏感度的手段； 从所述异常变化分析结果中，提取与科技进展的时间节点对应的关键形态特征； 结果优化模块对所述关键形态特征进行分析，确定数据偏差的累积效应，通过设定阈值分级，重新分类多数据项，调整每类数据的偏差界限，建立偏移动态预测分析结果； 报告生成模块依据所述偏移动态预测分析结果，整合评估数据，进行包括项目健康度、风险评估、未来发展预测的创新项目多维评估，形成项目分析结果。

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