硕士学位论文开题报告

时间：2020-09-12 09:37:21 开题报告我要投稿

硕士学位论文开题报告例文

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　　一、论文名称、课题来源、选题依据

　　论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

　　课题来源：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。

　　(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息分析技术发展趋势和规律在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线其预测值Y为技术性能指标 t为时间自变量 L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

　　(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息建立预测对象与影响因素的因果关系模型预测技术的发展变化。相关分析法认为一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的这样通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

　　(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源通过系统的调查、征询专家的意见分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等其中德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处避免了其缺点被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

　　趋势外推法的预测数据只能为纵向数据在进行产品技术创新预测时只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推而应系统综合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。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素略去了许多未考虑的因素所以所建模型对实际问题的表达能力也不够准确预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法依靠的是预测者的知识和经验往往带有主观性难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献为企业技术创新的预测提供了科学的方法论但在新的经济和市场环境下技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展以克服自身的不足更进一步适应时代发展的需要为企业的技术创新工作的开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非常复杂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、管理、社会等诸多复杂因素目前所使用的原理和方法难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究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研究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情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、自学习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Y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[08]、[09]、[11]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、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: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 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: (1) 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; (2)提供一种基于BP神经网络的综合评估方法有利于提高评估的科学性; (3) 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重要性的初始权重权重的确定需要基本的原则作支持。

　　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体系此为本研究要做的首要工作这是一项创新。

　　2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估这也是一项创新。

　　五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

　　1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素并研究影响因素间的内在联系确定其相互之间的重要度探讨其量化和规范化的方法将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

　　2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中发现问题、分析问题归纳和总结出具有共性的东西探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

　　3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究先从某一行业出发定义模型的基本输入因素然后逐步扩展逐步增加模型的复杂度。

　　4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合进行实证研究在实践中丰富和完善研究出具有科学性和实用性的成果。

　　六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

　　本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作发表了“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”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作具有一定的实践经验与许多企业有密切的合作关系同时对神经网络技术也进行过专门的学习和研究所以本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备能顺利完成本课题的研究取得预期的研究成果。

　　七、论文研究的进展计划

　　20xx.07-20xx.09：完成论文开题。

　　20xx.09-20xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

　　20xx.11-20xx.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

　　20xx.01-20xx.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

　　20xx.03-20xx.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

　　20xx.04-20xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

　　主要参考文献：

　　[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998

　　[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000

　　[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997

　　[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.