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1、大学硕士学位论文开题报告单位自拟课题或省政府下达的研究课题选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,
2、企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。二、本课题国内外研究现状及发展趋势现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。技术的先进性、可行性、连续性;经济效果;社会效果;风险性,在对此四方面内容逐个分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:delphi法建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。这种情况下,神经网络技术就有其特有的优势,第5页以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能,可以较好地
3、适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题,它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础,bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层的神经元数目不同,由正向传播和反向传播组成,在进行产品技术创新预测和评估时,从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息,经隐含层处理后传入输出层,其输出值即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反映影响产品技术创新
4、发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素,尽管是黑匣子式的预测和评估,但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献、、等,但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究,在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下,以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型,是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。三
5、、论文预期成果的理论意义和应用价值本项目研究的理论意义表现在:探索新的技术创新预测和评估技术,第5页丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;将神经网络技术引入技术创新的预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。本项目研究的应用价值体现在:提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的正确性;为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。四、课题研究的主要内容研究目标：以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型,并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模
6、型计算方法,结合企业的具体实际,对指标和模型体系进行实证分析,使研究具有一定的理论水平和实用价值。研究内容：1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手,密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素,建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系,并研究其量化和规范化的原则及方法。2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对
7、重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。第5页3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点,以bp神经网络为基础,构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点,设计其相应的计算方法。5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料,构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本,对预测和评估模型进行自学习和训练,使模型适合实
8、际情况。6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景,对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。创新点：1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面,一种是采用传统的指标体系,另一种是采用国外先进国家的指标体系,如何结合我国实际当前经济形势,参考国外先进发达国家的研究工作,建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标
