公共管理碩士生的開題報告

　　一、論文名稱、課題來源、選題依據(jù)

　　論文名稱：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測與評估模型及其應用研究

　　課題來源：單位自擬課題或省政府下達的研究課題

　　選題依據(jù)：

　　技術(shù)創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術(shù)創(chuàng)新預測和評估， 可以使企業(yè)對未來的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握， 從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù)， 以減少技術(shù)創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下， 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展，企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨Ji烈的現(xiàn)代商業(yè)中， 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運， 為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性，企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估提出了更高的要求。

　　二、本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

　　現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預測方法可分為趨勢外推法、相關分析法和專家預測法三大類。

　　(1)趨勢外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟信息， 分析技術(shù)發(fā)展趨勢和規(guī)律， 在分析判斷這些趨勢和規(guī)律將繼續(xù)的前提下， 將過去和現(xiàn)在的趨勢向未來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預測方法，美國生物學家和人口統(tǒng)計學家raymond pearl提出的pearl曲線(數(shù)學模型為: y=l∕[1+a?exp(-b·t)] )及英國數(shù)學家和統(tǒng)計學家gompertz提出的gompertz曲線(數(shù)學模型為: y=l·exp(-b·t))皆屬于生長曲線， 其預測值y為技術(shù)性能指標， t為時間自變量， l、a、b皆為常數(shù)。ridenour模型也屬于生長曲線預測法， 但它假定新技術(shù)的成長速度與熟悉該項技術(shù)的人數(shù)成正比， 主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴散預測。

　　(2)相關分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關系數(shù)據(jù)和其他信息， 建立預測對象與影響因素的因果關系模型， 預測技術(shù)的發(fā)展變化。相關分析法認為， 一種技術(shù)性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的， 這樣， 通過已知因素的分析就可以對該項技術(shù)進行預測。相關分析法主要有以下幾種: 導前-滯后相關分析、技術(shù)進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。

　　(3)專家預測法。以專家意見作為信息來源， 通過系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見， 分析和整理出預測結(jié)果。專家預測法主要有: 專家個人判斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等， 其中， 德爾菲法吸收了前幾種專家預測法的長處， 避免了其缺點， 被認為是技術(shù)預測中最有效的專家預測法。

　　趨勢外推法的預測數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù)， 在進行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測時， 只能利用過去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個指標來預測它的隨時間的發(fā)展趨勢， 并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟中， 對于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預測不能簡單地歸結(jié)為產(chǎn)品過去技術(shù)性能指標按時間的進展來類推， 而應系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關分析法盡管可同時按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來進行預測， 但由于它是利用過去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預測式， 而所得到的回歸預測模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素， 略去了許多未考慮的因素， 所以， 所建模型對實際問題的表達能力也不夠準確， 預測結(jié)果與實際的符合程度也有較大偏差。專家預測法是一種定性預測方法，依靠的是預測者的知識和經(jīng)驗， 往往帶有主觀性， 難以滿足企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預測技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻， 為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預測提供了科學的方法論， 但在新的經(jīng)濟和市場環(huán)境下， 技術(shù)創(chuàng)新預測的方法和技術(shù)應有新的豐富和發(fā)展， 以克服自身的不足， 更進一步適應時代發(fā)展的需要， 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進的基礎理論和技術(shù)方法。

　　目前，在我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評估中， 一般只考慮如下四個方面的因素: (1) 技術(shù)的先進性、可行性、連續(xù)性; (2) 經(jīng)濟效果; (3) 社會效果; (4) 風險性， 在對此四方面內(nèi)容逐個分析后， 再作綜合評估。在綜合評估中所用的方法主要有: delphi法(專家法)、ahp法(層次分析法)、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等， 但技術(shù)創(chuàng)新的評估是一個非常復雜的系統(tǒng)， 其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性， 同時， 還涉及技術(shù)、經(jīng)濟、管理、社會等諸多復雜因素，目前所使用的原理和方法， 難以滿足企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術(shù)創(chuàng)新評估的研究， 在我國的歷史還不長， 無論是指標體系還是評估方法， 均處于研究之中， 我們認為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評估方面應做的工作是: (1) 建立一套符合我國實際情況的技術(shù)創(chuàng)新評估指標體系; (2) 建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。

　　這種情況下， 神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢， 以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優(yōu)良性能， 可以較好地適應技術(shù)創(chuàng)新預測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題， 它能克服上述各方法的不足。本項目以bp神經(jīng)網(wǎng)絡作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型構(gòu)建的基礎， bp神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成， 各層的神經(jīng)元數(shù)目不同， 由正向傳播和反向傳播組成， 在進行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測和評估時， 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測值和評估值的n個因素信息， 經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層， 其輸出值y即為產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標的預測值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標的設置， 考慮了概括性和動態(tài)性， 力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導致產(chǎn)品個體差異的主要因素， 盡管是黑匣子式的預測和評估， 但事實證明它自身的強大學習能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進行融合， 輸出一個經(jīng)非線性變換后較為精確的預測值和評估值。

（1）（2）（3）

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