導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇評估方法論文，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

0、引言

電力作為高風險產(chǎn)業(yè)，不僅源于其公用事業(yè)屬性，以及技術資金密集、供求瞬時平衡、生產(chǎn)運行連續(xù)等特征，同時電力項目投資額巨大、建設周期長、沉沒成本高，而且，隨著電力體制改革和電力市場建設進程的深入，市場主體越來越多，電力交易關系復雜，不同主體之間協(xié)調(diào)困難，電力行業(yè)規(guī)劃建設、生產(chǎn)經(jīng)營的不確定性加大、電力市場風險增加。根據(jù)“十一五”期間電力體制改革的任務，面對我國電力市場化發(fā)展的現(xiàn)狀，增強風險意識，樹立風險觀念，加強風險管理將是電力企業(yè)的重要任務。本文在闡述了企業(yè)風險管理基本框架流程及其主要內(nèi)容的基礎上，提出電力企業(yè)定量風險評估的主要內(nèi)容及方法，以期推動電力系統(tǒng)風險管理工作的開展。

1、風險管理的主要內(nèi)容

風險作為客觀存在，要求人們考察研究風險時，要從決策角度認識到風險與人們有目的活動、行動方案選擇及事物的未來變化有關。風險的形成過程和風險的客觀性、損失性、不確定性特征共同構成風險形成機制分析和風險管理的基礎。

人們一般對風險持厭惡態(tài)度，都想減小風險損失，追求風險與收益的均衡優(yōu)化。風險管理的提出與發(fā)展與企業(yè)發(fā)展狀況、社會背景密不可分。風險管理作為一門管理學科，首先在美國應運而生，之后傳到西歐、亞洲、拉丁美洲。美國大多數(shù)企業(yè)都設置專職部門進行風險管理，許多大學的工商管理學院都開設風險管理課程。風險管理作為一門科學與藝術，既需要定性分析，又需要定量估計；既要求理性，又要求人性；不但需要多學科理論指導，還需要多種方法支持。

源于風險意識的風險管理主要包括風險分析、風險評價與風險控制三大部份。根據(jù)風險形成的過程，風險分析需要進行風險辨識、風險估計。風險估計需要進行頻率分析與后果分析，而后果分析又包括情景分析與損失分析。通過風險分析，可得到特定系統(tǒng)所有風險的風險估計，對此再參照相應的風險標準及可接受性，判斷系統(tǒng)的風險是否可接受，是否采取安全措施，這就是風險評價。風險分析與風險評價總稱為風險評估。為進行風險定量化估算，要進行定量風險評估(QuantitativeRiskAssessment—QRA)。在風險評估的基礎上，針對風險狀況采取相應的措施與對策方案，以控制、抑制、降低風險，即風險控制。風險管理不僅要定性分析風險因素、風險事故及損失狀況，而且要盡可能基于風險標準及可接受性對風險進行定量評價。對于以盈利為目的的工業(yè)企業(yè)也希望將風險損失價值化并給出貨幣衡量標準。風險管理就是風險分析、風險評價、風險控制三者密切相聯(lián)的動態(tài)過程，見圖1。

2、風險管理的組織實施與基本流程

為有效實施風險管理，企業(yè)應由專門的組織及相關人員按一定程序組織實施風險管理工作。據(jù)《幸?！冯s志對美國500多家大公司的調(diào)查知，84％的公司由中層以上的經(jīng)理人員負責風險管理。風險管理的趨勢是董事會下屬設立風險管理委員會全面負責公司風險管理，組織實施的流程是：①制定風險管理規(guī)劃；②風險辯識；③風險評估；④風險管理策略方案選擇；⑤風險管理策略實施；⑥風險管理策略實施評價。

3、電力企業(yè)定量風險評估(QRA)

電力企業(yè)QRA的建立與發(fā)展從內(nèi)部來看，不僅已有可靠性分析、安全分析、質(zhì)量管理、項目管理等各專業(yè)分析作基礎，從外部而言有電力用戶、政府與社會公眾、咨詢機構等眾多相關主體的關注。電力企業(yè)QRA對企業(yè)的作用主要體現(xiàn)在：通過QRA有利于企業(yè)將風險水平控制在規(guī)定標準的風險水平之內(nèi)，并符合最低合理可行原則；通過開展QRA可幫助企業(yè)全面識別風險，并按輕重緩急排序，以有助于管理者將精力、財力、物力集中于風險控制的重要緊急領域，使風險管理決策更為合理、效果更好、成本最??；通過對各種風險控制方案或安全改進措施進行QRA，使決策者對方案措施進行優(yōu)劣選擇，為公司提出決策支持。電力企業(yè)的風險將對其它企業(yè)和主體帶來連帶影響，并產(chǎn)生放大效應，電力系統(tǒng)安全、可靠、高效、優(yōu)質(zhì)是各行各業(yè)和政府管理部門共同的愿望。電力企業(yè)實施QRA具有現(xiàn)實意義。

電力企業(yè)QHA的基本框架模式

電力企業(yè)QRA是指在工業(yè)系統(tǒng)QRA的基礎上，考慮電力系統(tǒng)的技術經(jīng)濟特點及運行規(guī)律，結合電力體制改革及電力市場化進程而以概率模型表征的全面風險管理理論方法。為便于實施風險管理，保證風險評估質(zhì)量，滿足風險評估過程各階段的不同要求，構建如圖3所示的適用于電力企業(yè)QRA的基本框架模式。在具體實施時，允許依實際情況而有所改變。

3.2電力企業(yè)QRA的主要工作內(nèi)容

(1)確定目標及范圍。包括風險管理的目的與意義，待分析系統(tǒng)的設備配置、工作流程、資金、人員、管理、信息、地區(qū)、人文環(huán)境等，即確定QRA實現(xiàn)目標和實施條件等。

(2)風險辨識。即找出待評價系統(tǒng)中所有潛在的風險因素，并進行初步分析，通過安全檢查看系統(tǒng)是否達到規(guī)范要求。風險辯識的基本途徑有歷史事故統(tǒng)計分析、安全檢查表分析、風險與可操作性研究(HZOPS)、故障模式與影響分析(FMEA)、故障模式影響及危急分析(FMECA)、故障樹分析(ETA)、事故樹分析(ETA)、風險分析調(diào)查表、保單檢視表、資產(chǎn)風險暴露分析表、財務報表、流程圖、現(xiàn)場檢查表、風險趨勢估計表等。為配合保險公司對出險事項的處理，可采用從下至上的歸納法、從上至下的演繹法及兩者綜合運用。針對特定風險，可選用基于系統(tǒng)平面布置的區(qū)域分析、隱含事件分析、德爾菲法及基于事故樹分析的風險事故網(wǎng)絡法等。風險辯識不只局限于系統(tǒng)硬件，還應考慮人為因素、組織制度等系統(tǒng)軟件。

風險綜合集成是指對所有風險按其特性類型分門別類加以匯總整理。因電力工業(yè)特點及電力市場化改革特點，把電力系統(tǒng)風險按廠網(wǎng)分開的行業(yè)結構進行分類。

對于發(fā)電企業(yè)而言，主要有電源規(guī)劃風險、報價競價上網(wǎng)風險、供求平衡風險、市場力抑制風險、備用容量風險、信用風險、法律風險、項目風險、中介機構風險等。對于電網(wǎng)企業(yè)而言，主要有電網(wǎng)規(guī)劃風險、電網(wǎng)融資風險、購電電價風險、電力交易轉移風險、輔助服務風險、成本分攤風險、輸電阻塞風險、輸電能力風險、備用率風險、電力監(jiān)管風險等。另外，電力企業(yè)還將面臨電力可靠性、安全性、穩(wěn)定性風險及電能質(zhì)量風險等。風險綜合集成后的初步風險分析是對已辯識出的風險進行初步分析評估，確定風險的等級或水平。風險水平低的可忽略不計或僅作定性評估，風險水平高的要在定性分析基礎上，進行定量評估。

(3)頻率分析。即確定風險可能發(fā)生的頻率，其方法主要有歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、故障樹分析與失效理論模型分析。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析是根據(jù)有關事故的歷史數(shù)據(jù)預測今后可能發(fā)生的頻率。因此要建立風險數(shù)據(jù)庫，既作為QRA的基礎，又作為風險決策的依據(jù)。故障樹分析作為一種自上而下的邏輯分析法，把可能發(fā)生的事故或系統(tǒng)失效(頂事件)與基本部件的失效聯(lián)系起來，根據(jù)基本部件的失效概率計算出頂事件的發(fā)生概率。失效理論模型分析是在歷史數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗的基礎上，采用某種失效理論模型來計算風險發(fā)生頻率。

(4)風險測定估計。根據(jù)風險特性及類型，運用一定的數(shù)學工具測定或估計風險大小。常用方法主要有主觀估計法、客觀估計法、期望值法、數(shù)學模型法、隨機模擬法和馬爾可夫模型法等。

(5)后果分析。即分析特定風險在某種環(huán)境作用下可能導致的各種事故后果及損失。其方法主要有情景分析與損失分析。情景分析通過事件樹模型分析特定風險在環(huán)境作用下可能導致的各種事故后果。損失分析是分析特定后果對其它事物的影響及利益損失并歸結為某種風險指標。

(6)風險標準及可接受性。風險標準及可接受性應遵循最低合理可行(ALARP)原則。ALARP原則是指任何系統(tǒng)都存在風險，而且風險水平越低，即風險程度越小要進一步減少風險越困難，其成本會呈指數(shù)曲線上升。也就是說，風險改進措施投資的邊際效益遞減，最終趨于零，甚至為負值。因此，必須在風險水平與成本間折衷考慮。如果電力企業(yè)定量風險評估所得風險水平在不可接受線之上，則該風險被拒絕，如果風險水平在可接受線之下，則該風險可接受，無需采取風險改進措施；如風險水平在不可接受線與可接受線之間，即落人ALARP區(qū)(可容忍區(qū))，這時要進行風險改進措施投資成本風險分析或風險成本收益分析。

篇2

 

經(jīng)過四十多年的發(fā)展，LED顯示技術越來越成熟，LED顯示屏的普及程度也越來越高。和其他大屏幕終端顯示設備相比，LED顯示屏具有自己的優(yōu)點，如亮度高、壽命長、視角大、屏幕面積可大可小及可與計算機連接，支持軟件豐富等。LED顯示屏不僅可以用于有關信息，還可以起到烘托氣氛的作用，如通過顯示屏幕播放上級領導及各種貴賓蒞臨參觀、指導的歡迎詞，及各種重大節(jié)日的慶祝標語等。因此，不少重要場所、大型演出活動采用LED顯示屏作為顯示設備，包括許多學校也安裝了LED顯示屏。和其他電子產(chǎn)品一樣，LED顯示屏使用一段時間后，不可避免地會出現(xiàn)這樣那樣的故障。由于目前的顯示屏系統(tǒng)在屏體結構上都采用了單元化、模塊化設計，方便了系統(tǒng)的維護。因此，也有些常見故障，只要用戶具備一定的計算機知識和電器維修經(jīng)驗，掌握了顯示屏系統(tǒng)結構及信號的流向，有些以前需要專業(yè)人員解決的問題自己也可以動手解決。

LED顯示屏的工作原理及基本結構

進行故障排除，必須了解LED顯示屏的工作原理及基本結構，明確信號的流向。LED是發(fā)光二極管的簡稱科技小論文，LED顯示屏即是用大量LED發(fā)光管按一定順序排列形成的顯示設備。顯示屏一般由單元板（模組）拼成，每個單元板上按一定規(guī)律集成了一定數(shù)量的LED燈及控制和供電電路。作為一個完整的系統(tǒng)，LED顯示屏由控制計算機、屏體、供電裝置、信號傳輸線等組成。在所有的組成部分中，屏體出故障的可能性最大，屏體故障的排除也是LED顯示屏日常維護、維修的重點。

顯示屏常見故障及排除辦法

LED顯示屏按使用的環(huán)境分室

摘要的工作電壓，輸出電壓為直流5伏。

常見故障一：某一條塊無信號

通過上面對LED顯示屏屏體結構的闡述，某一條（塊）單元板無信號的原因有兩種可能，一是電源供電不正常，二是顯示信號沒能傳送過來。對于第一種情況，可以檢查該單元板上的供電插頭是否接觸不良，或用萬用表測量輸出電壓是否正常。對于第二種情況，應檢查傳送信號的排線是否松動，斷裂，可用替換法進行排除。通常情況下，供電造成某一條塊無信號的可能性最大，其次是排線有問題，而單元板芯片出問題的可能性較小。

常見故障二：大面積無信號

LED顯示屏長時間工作后，常出現(xiàn)大面積無信號顯示的情況，如只有底部一小部分有顯示，其余則無。出現(xiàn)這樣的狀況往往是各級聯(lián)的接收卡之間信號傳送不暢造成的。在上面的屏體結構分析中提到，各接收卡之間是用網(wǎng)線傳遞信號的，每塊接收卡上有兩個RJ-45接口，其中一個接收前面的接收卡送來的信號，另一個接口給下一個接收卡傳送信號。大面積無信號的故障往往是RJ-45接頭和接口之間接觸不良造成的論文開題報告范例。尤其是室外屏，受環(huán)境影響大，更易出現(xiàn)接觸不良的現(xiàn)象，而接收卡本身出故障的情況要少得多。在進行故障排除時可以將網(wǎng)線插頭反復插拔幾次，最好重做一根網(wǎng)線替代，而水晶頭的質(zhì)量要好，抗氧化、耐腐蝕性要強。

常見故障三：常亮點的出現(xiàn)

常亮點也稱為失控點。該亮點對應的發(fā)光二極管處于長亮狀態(tài)，不隨輸入信號的變化而變化。該故障的出現(xiàn)主要是由于相應發(fā)光二極管的管腳短路造成的，如導電碎屑（新屏出現(xiàn)的概率大些）和水珠（雨雪天氣）引起的。當故障出現(xiàn)時，可以在屏體上該亮點對應的單元板上仔細查找短路位置，清除即可。

常見故障四：單元板上蜂窩狀黑點的出現(xiàn)

單元板上出現(xiàn)蜂窩狀黑點也是常見故障之一。黑點和常亮點一樣，都稱為失控點，但故障原因不同。黑點的出現(xiàn)一般是由于發(fā)光二極管的管腳接觸不良引起的，即出現(xiàn)了虛焊。要重新焊接虛焊點，一定要將單元板從屏上取下，等焊好后再安裝到原位置。不能在屏體上直接進行焊接，因為直接在屏體上焊接的話可能因光線不好或空間狹小引起誤操作，還可能出現(xiàn)焊錫落到其他單元板上科技小論文，引起新的故障。

常見故障五：拖尾現(xiàn)象

和電腦顯示器要設置刷新頻率一樣，LED顯示屏的刷新頻率設置不當也會帶來問題。刷新頻率是LED顯示屏的顯示數(shù)據(jù)每秒鐘被重復顯示的次數(shù)。刷新頻率越高，圖像越清晰，但也不能太高，太高會出現(xiàn)黑屏現(xiàn)象且影響使用壽命；太低則會出現(xiàn)拖尾現(xiàn)象，尤其是信號末端不夠清晰。筆者最近就遇到了類似問題：兩塊顯示屏以串聯(lián)方式顯示同樣內(nèi)容，最近發(fā)現(xiàn)在屏幕的一端出現(xiàn)拖尾現(xiàn)象，且兩塊屏的故障部位幾乎相同。在排除了屏體的原因后，經(jīng)檢查發(fā)送卡的參數(shù)設置，發(fā)現(xiàn)刷新頻率設置較低，為200Hz，室外屏的設置應為300 Hz——600 Hz。重新設置后，顯示正常。

篇3

貨幣性評估方法是用貨幣單位計量人力資源對企業(yè)的經(jīng)濟價值，以便將人力資源價值納入會計核算體系之中。

1、未來工資報酬折現(xiàn)法

未來工資報酬折現(xiàn)模型是美國學者巴魯克．列夫和阿巴．舒爾茨i于1971年提出的。他們認為，按照經(jīng)濟學中價值的概念，人力資源的價值是其未來收入的貼現(xiàn)總值。計算公式為：式中：Vn——一個n年齡員工的人力資源價值；It——該員工第t年的預計年收入；R——適用于該員工的收益折現(xiàn)率；T——退休年齡。

上述價值模型考慮了在計算人力資源價值時員工為企業(yè)服務的年限，反應了企業(yè)利用人力資源的功能，可使人力資源得以有效分配。但該模型未考慮職工流失和在企業(yè)內(nèi)部調(diào)動工作崗位的可能性，并且忽略了“效率系數(shù)”這一復雜因素對人力資源價值的影響，忽略了人力資源創(chuàng)造的剩余價值部分。

2、調(diào)整后的未來工資報酬折現(xiàn)法

1964年，美國的霍曼遜提出調(diào)整后的未來工資報酬折現(xiàn)模型以評估人力資源價值。他主張以效率因素作為未來工資報酬的調(diào)整值，計算企業(yè)員工的人力資源價值。根據(jù)企業(yè)之間盈利水平的差異主要是因為人力資源素質(zhì)的不同所造成的這一理論依據(jù)，將員工的未來工資報酬的現(xiàn)值乘以一個效率系數(shù)，用該系數(shù)計量給定企業(yè)人力資源的相關效率。

3、隨機報酬評價法

隨機報酬模型是弗蘭霍爾茨ii1971年提出的。他認為人對于組織的價值在于他能夠提供未來的用途和服務，與他預期所處的職位或服務狀態(tài)相聯(lián)系。一個人未來時期在一個組織機構內(nèi)擔任某職位的可能性是隨機的，在這種隨機過程中人所提供的服務是對組織的報償。其公式如下：式中：ERV——人力資源價值；i——系列服務職位（i=1，2，3，……，m）；m——離開職位；Ri——組織從該員工可占據(jù)的各種職位i中得到的價值（Rm=0）；P(Ri)——某人擔任某種職位的概率；t——時間（從1到n）。

該模型較之前面模型考慮的因素更加全面，但是其各因素的計量也建立在推測的基礎上，并沒有提出一個精確的計量方法。

4、內(nèi)部競標法

內(nèi)部競標法是赫奇棉和瓊斯1967年提出的。他們認為，在一個組織中，只有那些稀有的人力資源才具有價值，是各部競相爭用羅致的對象，這些人力資源的價值，可由各部門或各利潤中心的經(jīng)理通過投標競價來確定，這個最高競價也就是該員工的價值。

5、成本法

人力資源的成本計量是從人力資源投入的角度來確認和計量支出的計量模式，目的在于對人力資源的投資額進行計量，提供人力資源的成本信息。

二、人力資源價值的非貨幣性評估方法

人力資源價值的計量方法除了貨幣性計量方法外，還應有非貨幣性的計量方法。非貨幣性計量方法就是通過編制人員實際工作業(yè)績評價表，人員發(fā)展?jié)撃艿目伤苄栽u價表，評價實施人才激勵機制帶來的效果，判斷人才流動率。

1、技能一覽表

這是用非貨幣性的方法評估某一企業(yè)中人力資源價值的最基本方法。這種方法是將各個組織成員所具備的能力或技術詳細地排列出來，以此作為企業(yè)分析考評人力資源價值的準備資料。

2、工作績效評價法

評價工作績效所采用的方法是將影響職工工作績效的各種因素分為不同等級，按重要程度的一定順序排列號，給每個職工進行級別排列。這種級別排列可能是按一個標準尺度的排列，也可能是按多個標準尺度的排列。

3、潛力評估法

職工潛力是指個人將來可望為企業(yè)做出的貢獻，即某人在某企業(yè)中將會擔任責任更重大的職務時的潛在能力。潛力評價法是用于確定企業(yè)某職工在工作中的成長和職務提升可能性的方法。

4、工作態(tài)度測定法

該方法主要用來評價企業(yè)職工工作態(tài)度。評估企業(yè)員工工作態(tài)度，可以分別從管理人員和員工的角度填寫問卷，來了解管理人員和企業(yè)員工對于工作中的某些客觀事物的認知差別。

5、主觀期望效用評價法

篇4

近年來，靜態(tài)與動態(tài)相結合的風險管理方法得到促進和發(fā)展，李忠等}6]考慮多種風險分析方法，把靜態(tài)風險管理和動態(tài)風險管理有效結合，提出更為全面、合理并貼近大斷面城市隧道工程實際的風險界定、辨識、估計、評價和控制的靜動態(tài)風險管理過程架構;周宗青等}7]針對隧道塌方風險，利用模糊層次評價方法開展基于孕險環(huán)境的靜態(tài)風險評估，汲取大氣降水、開挖支護措施及監(jiān)控量測等施工信息，進行隧道施工過程中的動態(tài)風險評估，基于動態(tài)評估結果提出了風險動態(tài)規(guī)避方法;蘇潔等針對地鐵隧道穿越既有橋梁安全開展風險評估及控制研究，建立包含工前檢測、工前評估、工中動態(tài)控制、工后評估及恢復等四個方面的既有橋梁安全風險評估及控制體系，即識別可能存在的風險，提出地鐵施工過程中既有橋梁施工中的控制指標及控制標準，利用信息化手段實現(xiàn)既有橋梁在全過程中的安全性幾通過對施工結束后施工數(shù)據(jù)的分析，對既有橋梁結構進行必要性評估及恢復。上述文獻通過動態(tài)更新地質(zhì)、環(huán)境等評價指標、增加施工監(jiān)控量測等施工信息實現(xiàn)動態(tài)風險管理，但是對于施工行為的風險評價方法涉及不多，需要開展進一步的研究。    

定性評估方法中主觀因素影響太大，由于相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)有限，定量評估方法發(fā)展基礎明顯不足，定性定量相結合的方法成為目前采用的主要風險評估方法。杜修力等將網(wǎng)絡分析法應用到地下工程風險評估中，利用專家調(diào)查法對地下工程中出現(xiàn)的風險因素進行識別，運用MATLAB對各風險因素的比較判斷矩陣及加權超矩陣進行分析和運算;劉保國等通過建立集德爾菲法、模糊綜合評判和網(wǎng)絡分析法于一體的模糊網(wǎng)絡分析法，將其應用于公路山嶺隧道施工風險分析，在公路山嶺隧道施工全過程分析基礎上，建立公路山嶺隧道施工風險評價指標體系。汪濤等}川采用貝葉斯網(wǎng)絡方法建立風險事件、風險因素之間的關系模型，結合風險貝葉斯網(wǎng)絡評估風險事件的發(fā)生概率。

2 深長隧道施工風險分析與評估    

近年大量的高風險深長隧道工程正在或即將在地形地質(zhì)條件極端復雜的巖溶地區(qū)或西部山區(qū)修建，建設過程中極易遭遇突水突泥、巖爆等重大災害，針對隧道突水、巖爆、大變形等單個風險事件開展的研究日益增多。李術才、李利平等通過案例統(tǒng)計分析，遴選出突涌水的影響因子，分析了各影響因素與突涌水發(fā)生概率和發(fā)生次數(shù)之間的隸屬函數(shù)或表征關系，建立巖溶隧道突涌水風險模糊層次評價模型。郝以慶、盧浩等利用概率理論對突水評價指標值的不確定性進行了表征，引入了屬性測度擾動區(qū)間，推導了單指標屬性測度的計算公式以及多指標綜合屬性測度矩陣的計算方法。董鑫、盧浩等提出基于嫡的風險評估和決策模型，綜合考慮了危險性和不確定性因素;并針對隧道突水，基于斷裂力學理論，推導出了裂隙壓剪破壞與裂隙拉剪破壞的臨界水壓力值，分析了各影響因素對臨界水壓力的影響。吳世勇等通過微震實時監(jiān)測和數(shù)值分析等手段，開展TBM施工速度、導洞施工等TBM開挖方案對巖爆風險的影響研究。肖亞勛，馮夏庭等在錦屏II水電站3#引水隧洞極強巖爆段實施了”先半導洞+TBM聯(lián)合掘進”實驗，結合微震實時監(jiān)測信息對TBM半導洞掘進的巖爆風險開展了研究。溫森等針對洞室變形引起的雙護盾TBM施工事故開展風險分析，根據(jù)后果等級結合發(fā)生的概率提出TBM施工變形風險評價矩陣。    

深長隧道中地質(zhì)因素不確定性大，影響機理復雜，目前風險評估主要側重于研究地質(zhì)、施工等因素與風險事件的相關關系，建立初步的風險評價模型，對于多種因素綜合影響風險的機理和綜合評估模型，還需要進一步的研究。

3 城市地下空間施工風險分析與評估    

隨著我國地鐵、城市地下空間建設蓬勃發(fā)展，圍繞深基坑、盾構隧道、過江隧道、地鐵穿越建筑物等工程施工開展了風險分析。張馳針對基于模糊數(shù)學理論深基坑施工對周邊環(huán)境影響開展風險分析與評估，提出了風險損失評價指標、風險等級劃分以及風險損失計算公式。鄭剛等開展盾構機掘進參數(shù)對地表沉降影響敏感度的風險分析，分析盾構掘進參數(shù)與掘進速度的關系，分析對周圍地層沉降的影響規(guī)律，以盾構掘進過程中的關鍵掘進參數(shù)為底事件建立風險故障樹并進行定量的風險評估。吳世明對泥水盾構穿越堤防的風險源進行系統(tǒng)分析，闡述風險產(chǎn)生的原因、造成的危害及規(guī)避和處理措施，并結合杭州慶春路過江隧道泥水盾構穿越錢塘江南岸大堤的工程實例，驗證所述風險控制措施的合理性及可行性。王浩開展淺埋大跨隧道下穿建筑物群的施工期安全風險管理，采用數(shù)值模擬方法，對施工開挖、支護進行精細化模擬，得出關鍵施工步序的變形量幾結合類似工程經(jīng)驗和規(guī)范，制定安全監(jiān)測的控制標準，以指導監(jiān)測和施工。石鈕鋒針對超淺覆大斷面暗挖隧道下穿富水河道施工開展風險分析及控制研究，在對可能采用的預加固手段及開挖方案進行初步比選后，采用三維數(shù)值模擬手段進一步量化比選。張永剛等針對渤海灣海底隧道工程開展施工風險評估與控制分析，考慮超前地質(zhì)預報風險、施工工序風險、支護施工風險、防排水風險、超欠挖風險、海域段隧道施工風險、施工對環(huán)境影響、洞內(nèi)環(huán)境對人員健康及施工影響8種類型。    

相比深長隧道，城市地鐵、地下空間地質(zhì)環(huán)境信息更加完備，目前研究主要側重于施工因素對于風險事件的影響，為施工動態(tài)風險評估和控制提供了依據(jù)。

4 鹽巖地下儲備庫施工風險分析與評估    

篇5

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)：

技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估,可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握,從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù),以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下,企業(yè)的技術創(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。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中,企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運,為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(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、經(jīng)濟信息,分析技術發(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創(chuàng)新預測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家RaymondPearl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,但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比,主要適用于新技術、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,預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為,一種技術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、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(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)品技術創(chuàng)新預測時,只能利用過去的產(chǎn)品技術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)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術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)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻,為企業(yè)技術創(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,技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展,以克服自身的不足,更進一步適應時展的需要,為企業(yè)的技術創(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方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中,一般只考慮如下四個方面的因素:(1)技術的先進性、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、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)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(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創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎,BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成,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)品技術創(chuàng)新預測和評估時,從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(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)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(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。

據(jù)文獻查閱,雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等,但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究,在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下,以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型,是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目研究的理論意義表現(xiàn)在:(1)探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術,豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系;(2)將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估,有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

本項目研究的應用價值體現(xiàn)在:(1)提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術,有利于提高預測的正確性;(2)提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法,有利于提高評估的科學性;(3)為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

四、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標：

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型,并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法,結合企業(yè)的具體實際,對指標和模型體系進行實證分析,使研究具有一定的理論水平和實用價值。

研究內(nèi)容：

1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手,密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響,系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素,建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系,并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時,需要一組決定其相對重要性的初始權重,權重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎,構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點,設計其相應的計算方法。

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料,構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本,對預測和評估模型進行自學習和訓練,使模型適合實際情況。

6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景,對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

創(chuàng)新點：

1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前,在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面,一種是采用傳統(tǒng)的指標體系,另一種是采用國外先進國家的指標體系,如何結合我國實際當前經(jīng)濟形勢,參考國外先進發(fā)達國家的研究工作,建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系,此為本研究要做的首要工作,這是一項創(chuàng)新。

2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能,能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題,本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估,這也是一項創(chuàng)新。

五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素,并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系,確定其相互之間的重要度,探討其量化和規(guī)范化的方法,將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合,建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。

2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中,發(fā)現(xiàn)問題、分析問題,歸納和總結出具有共性的東西,探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。

3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究,先從某一行業(yè)出發(fā),定義模型的基本輸入因素,然后,逐步擴展,逐步增加模型的復雜度。

4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合,進行實證研究,在實踐中豐富和完善,研究出具有科學性和實用性的成果。

六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的研究工作,編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關著作,發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文,對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎,也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作,具有一定的實踐經(jīng)驗,與許多企業(yè)有密切的合作關系,同時,對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究,所以,本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備,能順利完成本課題的研究,取得預期的研究成果。

七、論文研究的進展計劃

2003.07-2003.09：完成論文開題。

2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。

2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構建。

2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。

2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。

主要參考文獻：

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篇6

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)：

技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估,可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握,從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù),以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下,企業(yè)的技術創(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。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中,企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運,為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(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、經(jīng)濟信息,分析技術發(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創(chuàng)新預測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家RaymondPearl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,但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比,主要適用于新技術、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,預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為,一種技術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、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(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)品技術創(chuàng)新預測時,只能利用過去的產(chǎn)品技術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)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術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)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻,為企業(yè)技術創(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,技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展,以克服自身的不足,更進一步適應時展的需要,為企業(yè)的技術創(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方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中,一般只考慮如下四個方面的因素:(1)技術的先進性、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、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)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(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創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎,BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成,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)品技術創(chuàng)新預測和評估時,從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(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)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(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。

據(jù)文獻查閱,雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等,但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究,在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下,以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型,是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目研究的理論意義表現(xiàn)在:(1)探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術,豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系;(2)將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估,有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

本項目研究的應用價值體現(xiàn)在:(1)提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術,有利于提高預測的正確性;（2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法,有利于提高評估的科學性;(3)為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

四、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標：

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型,并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法,結合企業(yè)的具體實際,對指標和模型體系進行實證分析,使研究具有一定的理論水平和實用價值。

研究內(nèi)容：

1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手,密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響,系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素,建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系,并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時,需要一組決定其相對重要性的初始權重,權重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎,構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點,設計其相應的計算方法。

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料,構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本,對預測和評估模型進行自學習和訓練,使模型適合實際情況。

6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景,對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

創(chuàng)新點：

1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前,在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面,一種是采用傳統(tǒng)的指標體系,另一種是采用國外先進國家的指標體系,如何結合我國實際當前經(jīng)濟形勢,參考國外先進發(fā)達國家的研究工作,建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系,此為本研究要做的首要工作,這是一項創(chuàng)新。

2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能,能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題,本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估,這也是一項創(chuàng)新。

五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素,并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系,確定其相互之間的重要度,探討其量化和規(guī)范化的方法,將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合,建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。

2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中,發(fā)現(xiàn)問題、分析問題,歸納和總結出具有共性的東西,探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。

3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究,先從某一行業(yè)出發(fā),定義模型的基本輸入因素,然后,逐步擴展,逐步增加模型的復雜度。

4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合,進行實證研究,在實踐中豐富和完善,研究出具有科學性和實用性的成果。

六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的研究工作,編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關著作,發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文,對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎,也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作,具有一定的實踐經(jīng)驗,與許多企業(yè)有密切的合作關系,同時,對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究,所以,本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備,能順利完成本課題的研究,取得預期的研究成果。

七、論文研究的進展計劃

2003.07-2003.09：完成論文開題。

2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。

2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構建。

2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。

2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。

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[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988

篇7

選題依據(jù)：

技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估, 可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握, 從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù), 以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下, 企業(yè)的技術創(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。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中, 企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運, 為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(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、經(jīng)濟信息, 分析技術發(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, 但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比, 主要適用于新技術、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, 預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為, 一種技術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、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(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)品技術創(chuàng)新預測時, 只能利用過去的產(chǎn)品技術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)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術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)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻, 為企業(yè)技術創(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, 技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進一步適應時展的需要, 為企業(yè)的技術創(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方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中, 一般只考慮如下四個方面的因素: (1) 技術的先進性、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、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)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(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創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎, bp神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成, 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)品技術創(chuàng)新預測和評估時, 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(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)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(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。

據(jù)文獻查閱, 雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等, 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究, 在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下, 以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型, 是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術, 豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估, 有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

本項目研究的應用價值體現(xiàn)在: (1) 提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術, 有利于提高預測的正確性; (2)提供一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法, 有利于提高評估的科學性; (3) 為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

四、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標：

以bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型, 并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法, 結合企業(yè)的具體實際, 對指標和模型體系進行實證分析, 使研究具有一定的理論水平和實用價值。

研究內(nèi)容：

1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手, 密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響, 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素, 建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時, 需要一組決定其相對重要性的初始權重, 權重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。 根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點, 以bp神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎, 構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

4、

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點, 設計其相應的計算方法。

5、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料, 構建基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本, 對預測和評估模型進行自學習和訓練, 使模型適合實際情況。

6、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景, 對基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

創(chuàng)新點：

1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前,在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面, 一種是采用傳統(tǒng)的指標體系, 另一種是采用國外先進國家的指標體系, 如何結合我國實際當前經(jīng)濟形勢, 參考國外先進發(fā)達國家的研究工作, 建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項創(chuàng)新。

2、研究基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能, 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題, 本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估, 這也是一項創(chuàng)新。

五、課題研究的

基本方法、技術路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素, 并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系, 確定其相互之間的重要度, 探討其量化和規(guī)范化的方法, 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合, 建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。

2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中, 發(fā)現(xiàn)問題、分析問題, 歸納和總結出具有共性的東西, 探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。

3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究, 先從某一行業(yè)出發(fā), 定義模型的基本輸入因素, 然后, 逐步擴展, 逐步增加模型的復雜度。

4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合, 進行實證研究, 在實踐中豐富和完善, 研究出具有科學性和實用性的成果。

篇8

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)：

技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估,可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握,從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù),以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下,企業(yè)的技術創(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。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中,企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運,為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(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、經(jīng)濟信息,分析技術發(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創(chuàng)新預測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家RaymondPearl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,但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比,主要適用于新技術、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,預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為,一種技術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、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(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)品技術創(chuàng)新預測時,只能利用過去的產(chǎn)品技術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)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術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)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻,為企業(yè)技術創(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,技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展,以克服自身的不足,更進一步適應時展的需要,為企業(yè)的技術創(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方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中,一般只考慮如下四個方面的因素:(1)技術的先進性、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、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)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(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創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎,BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成,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)品技術創(chuàng)新預測和評估時,從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(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)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(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。

據(jù)文獻查閱,雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等,但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究,在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下,以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型,是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目研究的理論意義表現(xiàn)在:(1)探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術,豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系;(2)將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估,有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

本項目研究的應用價值體現(xiàn)在:(1)提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術,有利于提高預測的正確性;（2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法,有利于提高評估的科學性;(3)為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

四、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標：

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型,并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法,結合企業(yè)的具體實際,對指標和模型體系進行實證分析,使研究具有一定的理論水平和實用價值。

研究內(nèi)容：

1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手,密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響,系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素,建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系,并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時,需要一組決定其相對重要性的初始權重,權重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎,構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點,設計其相應的計算方法。

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料,構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本,對預測和評估模型進行自學習和訓練,使模型適合實際情況。

6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景,對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

創(chuàng)新點：

1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前,在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面,一種是采用傳統(tǒng)的指標體系,另一種是采用國外先進國家的指標體系,如何結合我國實際當前經(jīng)濟形勢,參考國外先進發(fā)達國家的研究工作,建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系,此為本研究要做的首要工作,這是一項創(chuàng)新。

2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能,能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題,本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估,這也是一項創(chuàng)新。

五、課題研究的

基本方法、技術路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素,并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系,確定其相互之間的重要度,探討其量化和規(guī)范化的方法,將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合,建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。

2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中,發(fā)現(xiàn)問題、分析問題,歸納和總結出具有共性的東西,探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。

3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究,先從某一行業(yè)出發(fā),定義模型的基本輸入因素,然后,逐步擴展,逐步增加模型的復雜度。

4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合,進行實證研究,在實踐中豐富和完善,研究出具有科學性和實用性的成果。

六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的研究工作,編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關著作,發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文,對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎,也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作,具有一定的實踐經(jīng)驗,與許多企業(yè)有密切的合作關系,同時,對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究,所以,本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備,能順利完成本課題的研究,取得預期的研究成果。

七、論文研究的進展計劃

2003.07-2003.09：完成論文開題。

2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。

2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構建。

2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。

2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。

主要參考文獻：

[01]傅家驥、仝允桓等.技術創(chuàng)新學.北京:清華大學出版社1998

[02]吳貴生.技術創(chuàng)新管理.北京:清華大學出版社2000

[03]柳卸林.企業(yè)技術創(chuàng)新管理.北京:科學技術出版社1997

[04]趙志、陳邦設等.產(chǎn)品創(chuàng)新過程管理模式的基本問題研究.管理科學學報.2000/2.

[05]王亞民、朱榮林.風險投資項目ECV評估指標與決策模型研究.風險投資.2002/6

[06]趙中奇、王浣塵、潘德惠.隨機控制的極大值原理及其在投資決策中的應用.控制與決策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.風險投資理論和政策研究.國際商務研究.2002/5

[08]陳勁、龔焱等.技術創(chuàng)新信息源新探.中國軟科學.2001/1.pp86-88

[09]嚴太華、張龍.風險投資評估決策方法初探.經(jīng)濟問題.2002/1

[10]蘇永江、李湛.風險投資決策問題的系統(tǒng)分析.學術研究.2001/4

篇9

二、本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

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

(1)趨勢外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術、經(jīng)濟信息, 分析技術發(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, 但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比, 主要適用于新技術、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, 預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為, 一種技術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、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(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*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果。專家*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*測法的長處, 避免了其缺點, 被認為是技術預測中最有效的專家*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)品技術創(chuàng)新預測時, 只能利用過去的產(chǎn)品技術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)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術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, 預測結果與實際的符合程度也有較大偏差。專家*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)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻, 為企業(yè)技術創(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, 技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進一步適應時展的需要, 為企業(yè)的技術創(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方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中, 一般只考慮如下四個方面的因素: (1) 技術的先進性、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、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)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(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創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎, BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成, 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)品技術創(chuàng)新預測和評估時, 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(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)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(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。

據(jù)文獻查閱, 雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等, 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究, 在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下, 以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型, 是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術, 豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估, 有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

本項目研究的應用價值體現(xiàn)在: (1) 提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術, 有利于提高預測的正確性; （2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法, 有利于提高評估的科學性; (3) 為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

四 、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標：

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型, 并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法, 結合企業(yè)的具體實際, 對指標和模型體系進行實證分析, 使研究具有一定的理論水平和實用價值。

研究內(nèi)容：

1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手, 密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響, 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素, 建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時, 需要一組決定其相對重要性的初始權重, 權重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。 根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點, 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎, 構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點, 設計其相應的計算方法。

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料, 構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本, 對預測和評估模型進行自學習和訓練, 使模型適合實際情況。

6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景, 對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

創(chuàng)新點：

1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前,在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面, 一種是采用傳統(tǒng)的指標體系, 另一種是采用國外先進國家的指標體系, 如何結合我國實際當前經(jīng)濟形勢, 參考國外先進發(fā)達國家的研究工作, 建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項創(chuàng)新。

2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能, 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題, 本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估, 這也是一項創(chuàng)新。

五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素, 并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系, 確定其相互之間的重要度, 探討其量化和規(guī)范化的方法, 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合, 建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。

2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中, 發(fā)現(xiàn)問題、分析問題, 歸納和總結出具有共性的東西, 探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。

3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究, 先從某一行業(yè)出發(fā), 定義模型的基本輸入因素, 然后, 逐步擴展, 逐步增加模型的復雜度。

4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合, 進行實證研究, 在實踐中豐富和完善, 研究出具有科學性和實用性的成果。

六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的研究工作, 編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關著作, 發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文, 對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎, 也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作, 具有一定的實踐經(jīng)驗, 與許多企業(yè)有密切的合作關系, 同時, 對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究, 所以, 本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備, 能順利完成本課題的研究, 取得預期的研究成果。

七、論文研究的進展計劃

2003.07-2003.09：完成論文開題。

2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。

2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構建。

2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。

2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。

主要參考文獻：

[01] 傅家驥、仝允桓等. 技術創(chuàng)新學. 北京: 清華大學出版社 1998

[02] 吳貴生. 技術創(chuàng)新管理. 北京: 清華大學出版社 2000

[03] 柳卸林. 企業(yè)技術創(chuàng)新管理. 北京: 科學技術出版社 1997

[04] 趙志、陳邦設等. 產(chǎn)品創(chuàng)新過程管理模式的基本問題研究. 管理科學學報. 2000/2.

[05] 王亞民、朱榮林. 風險投資項目ECV評估指標與決策模型研究. 風險投資. 2002/6

[06] 趙中奇、王浣塵、潘德惠. 隨機控制的極大值原理及其在投資決策中的應用. 控制與決策. 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕. 風險投資理論和政策研究. 國際商務研究. 2002/5

[08] 陳勁、龔焱等. 技術創(chuàng)新信息源新探. 中國軟科學. 2001/1. pp86-88

[09] 嚴太華、張龍. 風險投資評估決策方法初探. 經(jīng)濟問題. 2002/1

[10] 蘇永江、李湛. 風險投資決策問題的系統(tǒng)分析. 學術研究. 2001/4

篇10

開題報告， 就是當課題方向確定之后，課題負責人在調(diào)查研究的基礎上撰寫的報請上級 批準的選題計劃。 它主要說明這個課題應該進行研究，自己有條件進行研究以及準備如何開 展研究等問題， 也可以說是對課題的論證和設計。開題報告是提高選題質(zhì)量和水平的重要環(huán)節(jié)。

二、開題報告的結構與寫法

開題報告主要包括以下幾個方面：

(一)課題名稱

(二)課題研究的目的、意義

(三)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、水平和發(fā)展趨勢。就是本課題有沒有人研究，研究達到什么水平， 存在什么不足以及正在向什么方向發(fā)展等。開題報告寫這些內(nèi)容一方面可以論證本課題 研究的地位和價值， 另一方面也說明課題研究人員對本課題研究是否有較好的把握。我們進行任何科學研究，必須對該問題的研究現(xiàn)狀有清醒的了解，這在第一部分已經(jīng)談到。

(四)課題研究的理論依據(jù)。我們現(xiàn)在進行的課題基本上都是應用研究和發(fā)展研究，這就要求我們的研究必須有一些基本的理論依據(jù)來保證研究的科學性。比如： 我們要進行活動課實驗研究，我們就必須以課程理論、學習心理理論、教育心理學理論為研究試驗的理論依據(jù)。我們進行教學模式創(chuàng)新實驗，就必須以教學理論、教育實驗理論等為理論依據(jù)。

(五)課題主要研究內(nèi)容、方法

(六)研究工作的步驟

(七)課題參加人員的組成和專長。主要看參加人員的整體素質(zhì)與水平，尤其是課題負責人的水平怎么樣。如果參加人員和負責人既沒有理論又沒有實踐經(jīng)驗， 這個課題就無法很 好地完成，也就無法批準立項。

(八)現(xiàn)有基礎。主要是人員基礎和物質(zhì)基礎。很多課題對人員和設備方面要求是比較高的，如果基本的研究條件都沒有，這個課題同樣不能立項。

(九)經(jīng)費估算。就是課題在哪些方面要用錢，用多少錢，怎么管理等。

三、開題報告論證的主要內(nèi)容

1、審定課題名稱。一是看名稱表述是否準確、規(guī)范。準確就是課題的名稱要把課題研究的問題是什么，研究的對象是什么交待清楚。規(guī)范就是所用的詞語、句型要規(guī)范、科學，似是而非的詞不能用，口號式、結論式的句型不要用。二要看名稱是否簡潔，不能太長，能不要的字就盡量不要，如：“應用信息技術構建高中地理教學中學生自主學習的實踐研究”、“網(wǎng)絡環(huán)境下高中英語聽讀教學對學生文化素養(yǎng)提高和學習策略形成之影響”、“借助信息技術，變革學習方式”、“有效應用信息技術,促進師生幸福成長”。

2、尋找研究依據(jù)。政策依據(jù)、理論依據(jù)、實踐依據(jù)，充分、貼切、準確，不要貼標簽，拉大旗，喊口號。

3、分析研究背景——現(xiàn)實背景、歷史背景要清楚，符合實際。

4、查清研究現(xiàn)狀——單位的研究現(xiàn)狀及問題點評;國內(nèi)的研究現(xiàn)狀;國外的研究現(xiàn)狀。用書檢和網(wǎng)檢的方法。

5、論證研究價值——理論價值;實踐價值;應用價值;科學價值;改革價值。

6、闡述研究意義——有現(xiàn)實意義;有歷史意義;有實踐意義;有方法論意義。

7、界定核心概念。就是對關鍵詞、關聯(lián)詞的概念、意義、本質(zhì)、聯(lián)系進行闡述。

8、完善研究設計。確定研究程序;提出研究假設;確定研究目標;提出研究措施;落實研究內(nèi)容;提供研究方法;劃分研究階段;落實研究人員;預測研究成果效應;建立研究組織;規(guī)劃研究管理;分析規(guī)劃研究的保障。

四、開題論證的方法以綜合評價為主：一是課題單位的自我論證評價;二是同行的論證評價;三是科研管理部門的論證評價。由預審、初審、學術評審、綜合評審四個階段組成。預審與初審可在開題前后的時間里進行。 重點側重在課題選擇和課題計劃的制訂上。學術評審與綜合評審要貫穿于課題研究的全過程，重點放在計劃實施與成果的預期鑒定上。

五 、開題報告的寫作

(一)開題報告的組成。三個主要部分：前言、正文和結語;三個次要部分：標題、署名、引文注釋和參考文獻。

(二)開題報告的結構與寫法。

1、課題名稱。題目必須與內(nèi)容一致。確切、中肯、具體、鮮明、簡練、醒目。開題報告一般不使用副標題。

2、署名。在題目的下面，必須簽署課題研究單位，一般不寫撰寫者姓名。署名的目的是表示對開題報告負責。

3、開題報告可以不寫內(nèi)容摘要和關鍵詞。

4、前言。前言是開題報告的序言。前言部分一般都應說清楚課題選題、立項、批準的過程，以及開題前的準備、開題緣由、開題意義，開題前所進行的調(diào)查情況所做的工作等。要力求簡明扼要，直截了當，并實事求是，要開門見山、直入主題。不要面面俱到，不著邊際，文不對題;或一步登天，言盡意止，不留余地。

5、正文。開題報告的正文部分占報告的主要篇幅，它是報告的主體。正文部分必須對再次論證的內(nèi)容進行全面的闡述和論證，包括研究前的觀察、測試、調(diào)查、分析、學習，材料形成的觀點和理論。如調(diào)查的問題、現(xiàn)狀和實質(zhì)，產(chǎn)生問題的原因及其發(fā)展趨勢。正文部分是開題報告的關鍵部分， 它體現(xiàn)了課題組的水平， 同時也可以看出今后課題研究的狀態(tài)和水平。撰寫開題報告的正文部分，同樣要掌握充分占有材料， 要認真對材料進行分析、 綜合、 整理，經(jīng)過概念、判斷、推理的邏輯組織，最后得出正確的觀點?？刹捎脠D表來集中反映數(shù)據(jù)，要注意少而精，數(shù)據(jù)必須準確無誤。正文部分要層次清楚，觀點鮮明，邏輯性強，大標題涵蓋小標題，小標題服務于到標題，標題統(tǒng)帥內(nèi)容，內(nèi)容說明標題。

(1)課題、問題的提出? A、提出和研究的背景：現(xiàn)實背景、歷史背景。 B、提出和研究的依據(jù)：政策依據(jù);理論依據(jù);實踐依據(jù)。 C、問題的研究現(xiàn)狀：國內(nèi)的、國外的，省市縣內(nèi)外的研究的，單位研究現(xiàn)狀及問題點評，已取得了哪些成果?已進行了那些研究? D、問題研究的價值：理論價值;實踐價值;應用價值;科學價值;改革價值。對解決教育實際問題(包括對本校、本地區(qū)的教育工作實際存在的問題)或回答教育理論問題有什么意義?對教育的改革和發(fā)展會有什么貢獻? E、問題研究的意義：現(xiàn)實意義;歷史意義;實踐意義;方法論意義。以上幾點要求做到：少而精;針對問題;能指導操作;表述簡明、準確，有具體貫徹要點，涵蓋子課題，能理解把握。

(2)課題的界定：對課題題目的界定;對條件詞、關鍵詞的界定，包括內(nèi)涵與外延。

(3)改革的主張、研究設計。 A、研究的指導思想。指導思想就是在宏觀上應堅持什么方向，符合什么要求，可以是哲學的、政治理論的，也可以是政府的教育發(fā)展規(guī)劃，也可以是有關研究問題的指導性意見等。 B、研究的具體目標?？偰繕恕⒎帜繕?，目標要實在，要可行。和內(nèi)容。課題研究的目標也就是課題最后要達到的具體目的,要解決哪些具體問題，也就是本課題研究要達到的預定目標：即本課題研究的目標定位，確定目標時要緊扣課題,用詞要準確、精練、明了。相對于 目的和指導思想而言,研究目標是比較具體的，不能籠統(tǒng)地講，必須清楚地寫出來。只有目標明確而具體，才能知道工作的具體方向是什么，才知道研究的重點是什么，思路就不會被各種因素所干擾。 C、研究的具體內(nèi)容。內(nèi)容要緊扣課題的目標來分解。 D、研究的方法、原則與策略：方法、原則與策略的理論支撐;方法、原則與策略的可操作性;方法、原則與策略的活動性。課題研究的方法：有觀察法、調(diào)查法、實驗法、經(jīng)驗總結法、個案法、比較研究法、文獻資料法等。確定研究方法時要敘述清楚“做些什么” 和“怎樣做” 。 E、課題研究的步驟。課題研究的步驟，也就是課題研究在時間和順序上的安排。研究的步驟要充分考慮研究內(nèi)容的相互關系和難易程度，一般情況下，都是從基礎問題開始，分階段進行，每個階段從什么時間開始，至什么時間結束都要有規(guī)定。課題研究的主要步驟和時間安排包括：整個研究擬分為哪幾個階段;各階段的起止時間;各階段要完成的研究目標、任務;各階段的主要研究步驟;本學期研究工作的日程安排等。 F、預測課題研究的成果及形式：本課題研究擬取得什么形式的階段研究成果和終結研究成果。如調(diào)查報告、實驗報告、研究報告、論文、經(jīng)驗總結、調(diào)查量表、測試量表、微機軟件、教學設計、錄像帶等。其中調(diào)查報告、研究報告、論文是課題研究成果最主要的表現(xiàn)形式。 G、有效的組織保障：課題研究的組織機構和人員分工在方案中，要寫出課題組長、副組長、課題組成員以及分工。課題組組長就是本課題的負責人。一個課題組應該包括三方面的人，一是有權之士，二是有識之士，三是有志之士。有權了課題就可以得到更多的支持，有識了課題質(zhì)量、水平就會更高，有志了可以不怕辛苦，踏踏實實踏實實去干。課題組的分工必須是要分得明確合理，爭取讓每個人了解自己工作和責任，不能吃大鍋飯。但是在分工的基礎上，也要注意全體人員的合作，大家共同研究，共同商討，克服研究過程中的各種困難和問題。 H、其他保障：如課題組活動時間;學習什么有關理論和知識，如何學習，要進行或參加哪些培訓;如何保證研究工作的正常進行;課題經(jīng)費的來源和籌集;如何爭取有關領導的支持和專家的指導;如何與校外同行交流等。

6、簡短的結語。開題報告的結語要簡潔，可以對課題管理部門提希望，給研究人員提要求，可以表示課題組的態(tài)度和決心。

7、可以寫上引文注釋和參考文獻。撰寫開題報告時引用了他人的材料、數(shù)據(jù)、論點、文章要按要求注明出處。反映出課題組嚴肅的科學態(tài)度，體現(xiàn)出開題報告的科學依據(jù)，同時也是尊重他人勞動的體現(xiàn)?？梢允琼撃┳?腳注，在本頁文章的下端)、文末注(段落后或篇后 注) 、文內(nèi)注(行內(nèi)夾注)和書后注四種。 開題報告也可以有“致謝” 。對于曾經(jīng)指導、參加過選題、論證，或對此工作提供建議或便利條件，而又沒有在課題組的同志，可用簡短的文字表示感謝。開題會上，有關專家必須詳細審查開題報告，向研究者提問質(zhì)疑。但開題會不同于成果鑒定 會，更主要的應該是完善方案。在確定研究有明顯價值的前提下， 論證雙方應全力討論方案，提出意見和建議、修改補充方案。專家審查的內(nèi)容包括：1、選題是否當，是否符合立項條件;2、課題論證是否充分;3、負責人的素質(zhì)或水平是否能承擔此課題;4、課題組力量如 何或分工是否得當;5、資料準備如何;6、最終成果預測如何;7、是否具備完成本課題所 需的其他條件;8、經(jīng)過比較，本課題是否有更合適的承擔人;9、其他原因(加以說明) 。

開題報告范文

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)：

技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估, 可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握, 從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù), 以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下, 企業(yè)的技術創(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。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中, 企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運, 為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(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、經(jīng)濟信息, 分析技術發(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?M[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, 但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比, 主要適用于新技術、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, 預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為, 一種技術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、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(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)品技術創(chuàng)新預測時, 只能利用過去的產(chǎn)品技術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)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術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)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻, 為企業(yè)技術創(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, 技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進一步適應時展的需要, 為企業(yè)的技術創(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方法。

目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中, 一般只考慮如下四個方面的因素: (1) 技術的先進性、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、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)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(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創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎, BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成, 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)品技術創(chuàng)新預測和評估時, 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(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)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(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。

據(jù)文獻查閱, 雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究,如文獻[08]、[09]、[11]等, 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術創(chuàng)新預測與評估方面的研究, 在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下, 以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術創(chuàng)新預測與評估模型, 是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

三、論文預期成果的理論意義和應用價值

本項目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術, 豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估, 有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

本項目研究的應用價值體現(xiàn)在: (1) 提供一種基于多因素的技術創(chuàng)新定量預測技術, 有利于提高預測的正確性; (2)提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法, 有利于提高評估的科學性; (3) 為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

四、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標：

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型, 并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法, 結合企業(yè)的具體實際, 對指標和模型體系進行實證分析, 使研究具有一定的理論水平和實用價值。

研究內(nèi)容：

1、影響企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手, 密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響, 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素, 建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時, 需要一組決定其相對重要性的初始權重, 權重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。 根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點, 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎, 構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點, 設計其相應的計算方法。

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料, 構建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本, 對預測和評估模型進行自學習和訓練, 使模型適合實際情況。

6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景, 對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

創(chuàng)新點：

1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前,在技術創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面, 一種是采用傳統(tǒng)的指標體系, 另一種是采用國外先進國家的指標體系, 如何結合我國實際當前經(jīng)濟形勢, 參考國外先進發(fā)達國家的研究工作, 建立一套適合于我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項創(chuàng)新。

2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能, 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題, 本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估, 這也是一項創(chuàng)新。

五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素, 并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系, 確定其相互之間的重要度, 探討其量化和規(guī)范化的方法, 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合, 建立我國企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估的指標體系。

2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中, 發(fā)現(xiàn)問題、分析問題, 歸納和總結出具有共性的東西, 探索技術創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。

3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的研究, 先從某一行業(yè)出發(fā), 定義模型的基本輸入因素, 然后, 逐步擴展, 逐步增加模型的復雜度。

4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合, 進行實證研究, 在實踐中豐富和完善, 研究出具有科學性和實用性的成果。

六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

本人長期從事市場營銷和技術創(chuàng)新方面的研究工作, 編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關著作, 發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文, 對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎, 也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作, 具有一定的實踐經(jīng)驗, 與許多企業(yè)有密切的合作關系, 同時, 對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究, 所以, 本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備, 能順利完成本課題的研究, 取得預期的研究成果。

七、論文研究的進展計劃

xxxx.07-xxxx.09：完成論文開題。

xxxx.09-xxxx.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。

xxxx.11-xxxx.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構建。

xxxx.01-xxxx.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。

xxxx.03-xxxx.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。