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4321字开题报告毕业设计开放报告模型论文——技术创新预测评价模型及其应用研究

论文类型:开题报告
论文字数:4321字
论点:技术创新,预测,评估
论文概述:

本文是毕业设计开题报告范文,以技术创新预测与评估模型及其应用为例对毕业设计开题报告的格式进行了阐述。

论文正文:

一.[专题的来源和基础/br/]

题目来源:单位自制题目或省政府发布的研究题目

选题依据:
技术创新的预测和评价是企业做出技术创新决策的前提和基础。通过对技术创新的预测和评价,企业可以正确把握未来技术发展水平及其变化趋势,从而为企业技术创新决策提供科学依据,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,才能正确开展企业技术创新工作,不断增强企业产品的市场竞争力。在市场竞争日益激烈的现代企业中,企业的技术创新决定着企业的生存与发展、未来与命运。为了保证技术创新的正确性,企业对技术创新的预测和评价提出了更高的要求。

二、本课题在国内外的研究现状和发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为三类:趋势外推、相关分析和专家预测。

(1)趋势外推。它是指利用过去和现在的技术和经济信息来分析技术发展趋势和规律,并在分析和判断这些趋势和规律将继续存在的前提下,推断过去和现在的趋势走向未来。增长曲线法是趋势外推中广泛使用的技术创新预测方法。美国生物学家和人口学家雷蒙德·珀尔提出的珍珠曲线(数学模型是:Y = L/1+A?英国数学家和统计师贡柏兹(数学模型:Y = Lexp (-BT))提出的EXP (-BT)]和贡柏兹曲线属于增长曲线,其预测值Y为技术性能指标,T为时间独立变量,L、A和B为常数。Ridenour模型也属于增长曲线预测方法,但它假设新技术的增长率与熟悉该技术的人数成正比,这主要适用于新技术和新产品的扩散预测。

(2)相关性分析。利用一系列条件、参数、因果关系数据等信息,建立预测对象与影响因素之间的因果关系模型,预测技术的发展变化。相关性分析认为,技术性能的提高或应用的扩展与其他已知因素高度相关,因此可以通过对已知因素的分析来预测技术。相关分析主要有以下方法:超前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数量等因素的相关分析、目标与手段的相关分析等。

(3)专家预测法。以专家意见为信息源,通过系统调查和专家意见咨询,对预测结果进行分析整理。专家预测方法主要包括:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法和德尔菲法等。其中,德尔菲法吸收了以往几种专家预测方法的优点,避免了它们的缺点,被认为是技术预测中最有效的专家预测方法。
趋势外推方法的预测数据只能是纵向数据。在产品技术创新预测过程中,只有过去的产品技术性能可以作为预测其发展趋势的指标。它不涉及许多影响产品技术创新的因素,如科技、经济、工业、市场、社会和政策。在现代商业经济中,对产品技术发展的预测不能简单地归因于过去产品技术性能指标随时间的推移而进行的类比,而是应该系统而全面地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。虽然相关分析方法可以同时根据水平数据和垂直数据进行预测,但它是利用过去历史数据中影响产品技术创新的一些因素得到的一个具体的回归预测公式,得到的回归预测模型只能考虑几个主要影响因素,忽略了许多尚未考虑的因素。因此,所建立的模型对实际问题的表达能力不够准确,预测结果与实际符合程度有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,它依赖于预测者的知识和经验,往往是主观的。难以满足企业对技术创新预测准确性的要求。上述技术和技术创新预测方法为企业技术创新的发展做出了巨大贡献,为企业技术创新预测提供了科学方法。然而,在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方法和技术应该得到丰富和发展,以克服自身的不足,进一步适应出版和展览的需要,为企业技术创新的发展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在评价中国企业技术创新时,一般只考虑以下四个因素:(1)技术的先进性、可行性和连续性;(2)经济效应;(3)社会影响;(4)风险,在逐一分析这四个方面后,进行综合评价。综合评价中使用的方法主要有德尔菲法(专家法)、层次分析法(层次分析法)、模糊评价法、决策树法、战略法和各种图例法等。然而,技术创新评价是一个非常复杂的系统,具有广泛的非线性、时变性和不确定性。同时,它也涉及到许多复杂的因素,如技术、经济、管理和社会。目前采用的原则和方法难以满足企业对技术创新评价的科学要求。我国对技术创新评价的研究还不多。指标体系和评价方法都在研究之中。我们认为,目前企业技术创新评价应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评价指标体系;(2)建立适用于多因素、非线性和不确定性的综合评价方法。
在这种情况下,神经网络技术有其独特的优势。它具有并行分布、自组织、自适应、自学习和容错等优良性能,能够更好地适应多因素、不确定性和非线性问题的技术创新预测和评价。它可以克服上述方法的缺点。本项目以bp神经网络为基础,构建了基于多因素的技术创新预测与评价模型。bp神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。每层神经元的数量是不同的,包括正向传播和反向传播。在产品技术创新预测和评价过程中,影响产品技术创新预测值和评价值的N个因素信息从输入层输入,经过隐含层处理后输入到输出层,输出值Y是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价值。该N因素指数的设定兼顾一般性和动态性,力求全面客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素。虽然是黑盒预测和评估,但事实证明其自身强大的学习能力可以融合各种要考虑的因素的数据,经过非线性变换后输出更准确的预测值和评估值。
据文献综述,虽然对现有技术创新预测和评价的原则和方法进行了一些改进和完善的研究,如[08、[09、[11等文献,但没有对神经网络在技术创新预测和评价中的应用进行研究。在当前产品市场生命周期不断缩短、企业需要不断引进新产品的经济条件下,建立基于神经网络的产品技术创新预测与评价模型是对技术创新定量预测与评价方法的有益补充和改进。

三、论文预期结果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义如下:(1)探索新的技术创新预测与评价技术,丰富和完善技术创新预测与评价方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新预测与评价,有利于促进技术创新预测与评价方法的发展。
本项目研究的应用价值在于:(1)提供了一种基于多因素的技术创新定量预测技术,有利于提高预测的准确性;(2)提供一种基于bp神经网络的综合评价方法,有利于提高评价的科学性;(3)为企业技术创新的预测和评价提供新的方法和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:
基于bp神经网络模型,研究基于多因素的技术创新预测与评价模型,建立科学的预测与评价指标体系,设计相应的模型计算方法,并结合企业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、企业技术创新影响预测与评价相关指标体系的确定、量化和规范。从企业的宏观环境和微观环境出发,紧密结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响,系统全面地分析影响产品技术创新的各种相关因素,建立预测和评价企业技术创新的科学指标体系,研究其量化和标准化的原则和方法。

2.确定影响技术创新预测和评价的相关指标的相对权重。当影响技术创新发展和变化的相关因素被输入到预测和评价模型中时,它们需要一组初始权重来确定它们的相对重要性,权重的确定需要有基本原则的支持。

3.基于bp神经网络的技术创新预测与评价模型研究。根据技术创新预测的特点,基于bp神经网络,构建了多因素技术创新预测与评价模型。

4.基于bp神经网络的技术创新预测评价模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测评价模型的基本特点,设计了相应的计算方法。

5.基于bp神经网络的技术创新预测与评价模型学习样本设计。根据相关历史数据,构建了基于bp神经网络的技术创新预测与评价模型的学习样本,并对预测与评价模型进行了自学习和训练,使模型适应实际情况。

6.基于bp神经网络的技术创新预测与评价技术实证研究。在对一般企业技术创新预测与评价的基础上,对基于bp神经网络的技术创新预测与评价技术进行了实证研究。

创新:

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价指标体系。目前,在技术创新预测评价指标体系方面,一是采用传统的指标体系,二是采用国外先进国家的指标体系。如何结合我国当前的实际经济形势,借鉴国外先进发达国家的研究成果,建立一套适合我国企业技术创新的预测和评价指标体系,是本研究的首要工作,也是一项创新。

2.研究了基于bp神经网络的技术创新预测评价模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布式处理、自学习、自组织、自适应和容错等优良性能。基于多因素、非线性和不确定性的预测和评估,可以更好地处理实际问题。本项目首次将神经网络技术引入企业技术创新预测和评价,这也是一项创新。

V.

基本方法和技术路线的可行性论证

1、注意系统分析。在系统科学的指导下,分析了影响企业技术创新发展变化的宏观和微观因素,研究了影响因素之间的内在联系,确定了相互之间的重要性,探讨了量化和标准化的方法,结合国外先进国家的研究成果和我国的具体实际,建立了我国企业技术创新预测和评价的指标体系。

2.重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策的成功与失败案例中,发现并分析问题,总结归纳共性,探索技术创新预测与宏观和微观因素的内在联系。

3.采用简单而复杂的研究方法。基于bp神经网络的技术创新预测与评价模型的研究从某个行业开始,定义了模型的基本输入因素,然后逐渐扩展,逐渐增加模型的复杂性。

4.理论联系实际。研究工作结合具体企业的实际技术创新进行实证研究,在实践中丰富和完善,并研究科学实践成果。

六.[研究的条件、可能的困难、问题和解决方案/br/]

我从事市场营销和技术创新的研究工作已经很长时间了。我写过并出版了《现代营销》、《现代企业管理》等相关著作。我还发表了《企业技术创新与营销管理创新》、《企业技术创新与营销组织创新》、《企业技术创新与营销理念创新》等与技术创新相关的学术研究论文,为企业技术创新的预测和评价提供了一定的理论基础。他还从事过企业产品技术创新的规划和研究工作,有一定的实践经验,与许多企业有着密切的合作关系。同时,他还对神经网络技术进行了专门的研究。因此,本项目研究的理论基础、技术基础和实验场地基本具备,本课题的研究能够顺利完成,并取得预期的研究成果。

七、论文研究进展计划