大學碩士學位論文開題報告范文

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　　論文名稱：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測與評估模型及其應用研究

　　一、選題依據(jù)：

　　技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估, 可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握, 從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù), 以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下, 企業(yè)的技術創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展,企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中, 企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運, 為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(chuàng)新的預測和評估提出了更高的要求。

　　二、本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

　　(1)趨勢外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術、經(jīng)濟信息, 分析技術發(fā)展趨勢和規(guī)律, 在分析判斷這些趨勢和規(guī)律將繼續(xù)的前提下, 將過去和現(xiàn)在的趨勢向未來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術創(chuàng)新預測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家raymond pearl提出的pearl曲線(數(shù)學模型為: y=l∕[1+a?exp(-b·t)] )及英國數(shù)學家和統(tǒng)計學家gompertz提出的gompertz曲線(數(shù)學模型為: y=l·exp(-b·t))皆屬于生長曲線, 其預測值y為技術性能指標, t為時間自變量, l、a、b皆為常數(shù)。ridenour模型也屬于生長曲線預測法, 但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比, 主要適用于新技術、新產(chǎn)品的擴散預測。

　　(2)相關分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關系數(shù)據(jù)和其他信息, 建立預測對象與影響因素的因果關系模型, 預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為, 一種技術性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的, 這樣, 通過已知因素的分析就可以對該項技術進行預測。相關分析法主要有以下幾種: 導前-滯后相關分析、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(shù)等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。

　　目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中, 一般只考慮如下四個方面的因素: (1) 技術的先進性、可行性、連續(xù)性; (2) 經(jīng)濟效果; (3) 社會效果; (4) 風險性, 在對此四方面內(nèi)容逐個分析后, 再作綜合評估。在綜合評估中所用的方法主要有: delphi法(專家法)、ahp法(層次分析法)、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等, 但技術創(chuàng)新的評估是一個非常復雜的系統(tǒng), 其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性, 同時, 還涉及技術、經(jīng)濟、管理、社會等諸多復雜因素,目前所使用的原理和方法, 難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(chuàng)新評估的研究, 在我國的歷史還不長, 無論是指標體系還是評估方法, 均處于研究之中, 我們認為目前在企業(yè)技術創(chuàng)新評估方面應做的工作是: (1) 建立一套符合我國實際情況的技術創(chuàng)新評估指標體系; (2) 建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法大學碩士學位論文開題報告大學碩士學位論文開題報告。

　　這種情況下, 神經(jīng)網(wǎng)絡技術就有其特有的優(yōu)勢, 以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優(yōu)良性能, 可以較好地適應技術創(chuàng)新預測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題, 它能克服上述各方法的不足。本項目以bp神經(jīng)網(wǎng)絡作為基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎, bp神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成, 各層的神經(jīng)元數(shù)目不同, 由正向傳播和反向傳播組成, 在進行產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測和評估時, 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測值和評估值的n個因素信息, 經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層, 其輸出值y即為產(chǎn)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標的設置, 考慮了概括性和動態(tài)性, 力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導致產(chǎn)品個體差異的主要因素, 盡管是黑匣子式的預測和評估, 但事實證明它自身的強大學習能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進行融合, 輸出一個經(jīng)非線性變換后較為精確的預測值和評估值。

　　據(jù)文獻查閱, 雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等, 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究, 在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下, 以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型, 是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

　　三、論文預期成果的理論意義和應用價值

　　本項目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術, 豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估, 有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

　　本項目研究的應用價值體現(xiàn)在: (1) 提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術, 有利于提高預測的正確性; (2)提供一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法, 有利于提高評估的科學性; (3) 為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術大學碩士學位論文開題報告工作報告。

　　四、課題研究的主要內(nèi)容

　　研究目標：

　　以bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型, 并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法, 結合企業(yè)的具體實際, 對指標和模型體系進行實證分析, 使研究具有一定的理論水平和實用價值。

　　研究內(nèi)容：

　　1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手, 密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響, 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素, 建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

　　2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時，需要一組決定其相對重要性的初始權重, 權重的確定需要基本的原則作支持。

　　3、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究大學碩士學位論文開題報告大學碩士學位論文開題報告。 根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點, 以bp神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎, 構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

　　4、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點, 設計其相應的計算方法。

　　5、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計

　　根據(jù)相關的歷史資料, 構建基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本, 對預測和評估模型進行自學習和訓練, 使模型適合實際情況。

　　6、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究大學碩士學位論文開題報告工作報告。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景, 對基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

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