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一、选题依据技术创新预测和评估是企业技术创新决策前提和依据.通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来技术发展水平变化趋势有正确把握,为企业技术创新决策提供科学依据,以减少技术创新决策过程中主观性和盲目性.在正确把握技术创新发展方向前提下,企业技术创新工作沿着正确方向,企业产品市场竞争力不断加强.在市场竞争日趋激烈现代商业中,企业技术创新决定着企业和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作正确性,企业对技术创新预测和评估提出了更高要求.二、本课题国内外研究现状及发展趋势现有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前提下,将过去和现在趋势向未来推演.生长曲线法是趋势外推法中一种应用较为广泛技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出Pearl曲线(数学模型为Y等于L∕1Aexp(B&英国数学家和统计学家Gompertz提出Gompertz曲线(数学模型为Y等于L为信息来源,通过系统调查、征询专家意见,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长处,避免了其缺点,被认为是技术预测中最有效专家预测法.趋势外推法预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能利用过去产品技术性能这一个指标来预测它随时间发展趋势,并不涉及影响产品技术创新科技、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,对于产品技术发展预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标间进展来类推,而应系统综合地现代商业中其他因素对企业产品技术创新深刻影响.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历史数据中某些影响产品技术创新因素求出回归预测式,而所回归预测模型往往只能少数几种主要影响因素,略去了许多未因素,所以,所建模型对实际问题表达能力也不够准确,预测结果与实际符合程度也有较大偏差.专家预测法是一种定性预测方法,依靠是预测者知识和经验,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做出了很大贡献,为企业技术创新预测提供了科学方,但在新经济和市场下,技术创新预测方法和技术应有新丰富和发展,以克服,适应时代发展需要,为企业技术创新工作和企业与发展提供先进基础理论和技术方法.目前,在我国企业技术创新评估中,一般只如下四个方面因素(1)技术先进性、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,但技术创新评估是一个非常复杂系统,其中着广泛非线性、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,目前所使用原理和方法,难以满足企业对技术创新评估科学性要求.关于技术创新评估研究,在我国历史还不长,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工作是(1)建立一套符合我国实际情况技术创新评估指标体系,(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性综合评估方法.这种情况下,神经网络技术就有其特有优势,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.本项目以BP神经网络多因素技术创新预测和评估模型构建基础,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,各层神经元数目,由正向和反向,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n个因素信息,经隐含层后传入输出层,其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标预测值或产品技术创新评估值.这种n个因素指标设置,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主要因素和导致产品个体差异主要因素,尽管是黑匣子式预测和评估,但事明它强大学习能力可将需多种因素数据进行融合,输出一个经非线性变换后较为精确预测值和评估值.据文献查阅,虽然在技术创新预测和评估现有原理和方法改进和完善方面有一定研究,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研究,在产品市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品经济条件下,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有益补充和完善.三、论文预期理论意义和应用价值本项目研究理论意义表现在(1)探索新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预测和评估,有利于推动技术创新预测和评估方法发展.

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