文档介绍：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,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,以其并行分布、自组织、自适应、自学****和容错性等优良性能, 可以较好地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****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