2022年技术创新预测与评估模型及其应用研究开题报告.docx
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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 技术创新猜测与评估模型及其应用讨论开题报告一、课题来源、选题依据课题来源:单位自拟课题或省政府下达的讨论课题选题依据:技术创新猜测和评估是企业技术创新决策的前提和依据;通过技术创新猜测和评估, 可以使企业对将来的技术进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供应科学的依 据, 以削减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进展方向的前提下, 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 趋猛烈的现代商业中 , 企业的技术创新打算着企业生存和进展、前途与命运
2、, 为了确保技术创新工作的正确性 和评估提出了更高的要求;, 企业对技术创新的猜测二、本课题国内外讨论现状及进展趋势现有的技术创新猜测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家猜测法三大类;1 趋势外推法;指利用过去和现在的技术、经济信息 , 分析技术进展趋势和规律 , 在分析判定这些趋势和规律将连续的前提下, 将过去和现在的趋势向将来推演;生长曲线法是趋势外推法中名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 9 页精选学习资料 - - - - - - - - - 的一种应用较为广泛的技术创新猜测方法, 美国生物学家和人口统计学家 raymond pearl 提出的 pearl 曲线 数
3、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 , 其猜测值 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猜测法 , 但它假定新技术的成长速度与熟识该项技术的人数成正比 猜测;, 主要适用于新技术、新产品的扩散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 , 建立猜测对象与影响因素的因果关系模型 , 猜测技术的进展变化;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
4、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猜测;相关分析法主要有以下几种 : 导前-滞后相关分析、技术进步与体会积存的相关分析、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 专家猜测法;以专家看法作为信息来源 , 通过系统的调查、征询专家的看法 , 分析和整理出猜测结果;专家猜测法主要有 : 专家个人判定法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等 , 其中, 德尔菲法吸取了前几种专家猜测法的特长 是技术猜测中最有效的专家猜测法;, 防止了其缺点 , 被认为名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 9 页精选学习资料 - - - - -
5、- - - - 趋势外推法的猜测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新猜测时 , 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来猜测它的 随时间的进展趋势 , 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 品技术进展的猜测不能简洁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 数据来进行猜测 , 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详细的回来猜测式 模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 而所得到的回来
6、猜测 , 略去了很多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达才能也不够精确 , 猜测结果与实际的符合程度也有较大偏差;专家猜测法是一种定性猜测方法 ,依靠的是猜测者的学问和体会, 往往带有主观性 , 难以满意企业对技术创新猜测精确度的要求;以上这些技术创新猜测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的奉献, 为企业技术创新的预测供应了科学的方法论 , 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进展, 以克服自身的不足 , 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基础理论和技术方法;目前 , 在我国企业技术创新
7、评估中, 一般只考虑如下四个方名师归纳总结 面的因素 : 1 技术的先进性、可行性、连续性; 2 经济成效;第 3 页,共 9 页3 社会成效; 4 风险性 , 在对此四方面内容逐个分析后, 再作- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 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, 仍涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素 , 目前所使用的原理和方法 , 难以满意企业对
8、技术创新评估科学性的要求;关于技术创新评估的讨论 , 在我国的历史仍不长 , 无论是指标体系仍是评估方法, 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情形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;这种情形下 , 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猜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;本工程以 技术创新猜测和评估模型构建的基础bp 神经网络作为基于多因素的 , bp 神经网络由输入层、
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