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1、國防科技大學碩士學位論文開題報告 這篇國防科技大學碩士學位論文開題報告的關鍵詞是國防科技大學,學位論文,碩士,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,

2、 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)

3、計學家Raymond Pearl提出的Pearl曲線(數(shù)學模型為: Y=L∕[1+A?exp(-Bt)] )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=Lexp(-Bt))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

4、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

5、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

6、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, 更進一步適應時代發(fā)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;

7、(4) 風險性, 在對此四方面內容逐個分析后, 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; (

8、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

9、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。(責任編輯：1011)