文档介绍：硕士论文开题报告模板
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： （报告范文）| （报告模板）| （ 自查报告） | （新的丰富和进展, 以克制自身的缺乏, 更进一步适应时代进展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与进展供应先进的根底理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 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(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个特别简单的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、治理、社会等诸多简单因素,目前所使用的原理和方法, 难以满意企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的讨论, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于讨论之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际状况的技术创新评估指标体系; (2) 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。
这种状况下, 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猜测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克制上述各方法的缺乏。本工程以BP神经网络作为基于多因素的技术创新猜测和评估模型构建的根底, 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, 在进展产品技术创新猜测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新猜测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的猜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进展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的猜测和评估, 但事实证明它自身的强大学****力量可将需考虑的多种因素的数据进展融合, 输出一个经非线性变换后较为准确的猜测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新猜测和评估的现有原理和方法的改良和完善方面有肯定的讨论,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发觉将神经网络应用于技术创新猜测与评估方面的讨论, 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, 以神经网络为根底来建立产品技术创新猜测与评估模型, 是对技术创新定量猜测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值