课题的开题讲演样本

　　一、论文名称、课题起源、选题依据
　　论文名称：基于bp神经网络的技巧翻新猜测与评估模型及其利用研讨
　　课题单位自拟课题或省政府下达的研究课题
　　选题依据：
　　技术创新预测和评估是企业技术创新决议的条件和根据。通过技术创新预测和评估,能够使企业对将来的技术发展程度及其变化趋势有正确的掌握,从而为企业的技术创新决策提供迷信的根据,以减少技术创新决议进程中的主观性和盲目性。只有在正确掌握技术创新发展方向的条件下,企业的技术创新工作能力沿着准确方向开展,企业产品的市场竞争力才干得到一直增强。在市场竞争日趋剧烈的现代商业中,企业的技术创新决议着企业生存和发展、前程与运气,为了确保技术创新工作的准确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的请求。
　　二、本课题海内外研究现状及发展趋势
　　现有的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。指利用过去和当初的技术、经济信息,分析技术发展趋势和法则,在分析判定这些趋势和法则将持续的前提下,将过去和当初的趋势向将来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种利用较为普遍的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymondpearl提出的pearl曲线(数学模型为:y=l[1+aexp(-bt)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为:y=lexp(-bt))皆属于成长曲线,其预测值y为技术性能指标,t为时间自变量,l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于成长曲线预测法,但它假设新技术的成长速度与熟习该项技术的人数成正比,主要实用于新技术、新产品的扩散预测。
　　(2)相关分析法。利用一系列前提、参数、因果关联数据和其他信。论文代写安全可靠,值得信赖,多年以来一直竭诚为广大客户服务,是你的首选。息,树立预测对象与影响因素的因果关联模型,预测技术的发展变更。相关分析法以为,一种技术性能的改良或其运用的扩大是和其余一些已知因素高度相关的,这样,通过已知因素的分析就能够对该项技术进行预测。相关剖析法重要有以下多少种:导前-滞后相关分析、技术提高与教训积聚的相关分析、技术信息与职员数等因素的相干分析及目的与手腕的相关分析等方法。
　　(3)专家预测法。以专家看法作为,通过体系的考察、咨询专家的看法,分析和收拾出预测成。代写硕士论文从没出现信誉问题,价格更低,时间更快,硕士毕业论文收费低。果。专家预测法主要有:专家个人断定法、专家会议法、脑筋风暴法及德尔菲法等,其中,德尔菲法接收了前几种专家预测法的优点,防止了其毛病,被以为是技术预测中最有效的专家预测法。
　　趋势外推法的预测数据只能为纵向数据,在进行产品技术创新预测时,只能应用从前的产品技术机能这一个指标来预测它的随时光的发展趋势,并不波及影响产品技术创新的科技、经济、工业、市场、社会及政策等多方面因素。在古代贸易经济中,对产品技术发展的预测不能简略地归纳为产品过去技术机能指标按时光的进展来类推,而应体系综合地斟酌古代贸易中其余因素对企业产品技巧创新的影响。相干剖析法只管可同时按横向数据跟纵向数据来进行预测,但因为它是应用从前的历史数据中的某些影响产品技术立异的因素求出的详细的回归预测式,而所得到的回归预测模型往往只能斟酌少数多少种重要影响因素,略去了很多未考虑的因素,所以,所建模型对实际问题的表白才能也不够正确,预测成果与实际的合乎水平也有较大偏差。专家预测法是一种定性猜测方法,依附的是预测者的常识和教训,往往带有主观性,难以满意企业对技术创新预测精确度的请求。以上这些技术立异预测技术和方式为企业技术翻新工作的发展做出了很大的奉献,为企业技术创新的预测供给了迷信的办法论,但在新的经济和市场环境下,技术创新预测的方式跟技术应有新的丰盛和发展,以战胜本身的不足,更进一步适应时期发展的须要,为企业的技术创新工作的发展和企业的生存与发展供给进步的基本实践和技术办法。
　　目前,在我国企业技术创新评估中,个别只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的进步性、可行性、持续性(2)经济效果(3)社会效果(4)危险性,在对此四方面内容一一分析后,再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:delphi法(专家法)、ahp法(档次分析法)、含混评估法、决策树法、策略方法及各种图例法等,但技术创新的评估是一个十分庞杂的系统,其中存在着普遍的非线性、时变性和不肯定性,同时,还波及技术、经济、治理、社会等诸多庞杂因素,目前所应用的原理和方法,难以知足企业对技术创新评估科学性的要求。对于技术创新评估的研讨,在我国的历史还不长,无论是指标系统仍是评估方法,均处于研究之中,咱们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)树立一套契合我国实际情形的技术创新评估指标体制(2)建破一种适应于多因素、非线性和不断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上风,以其并行散布、自组织、自适应、自学习和容错性等精良性能,可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不断定性和非线性问题,它能战胜上述各方法的不足。本名目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基本,bp神经网络由输入层、隐含层和输出层形成,各层的神经元数量不同,由正向流传和反向传布组成,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的n个因素信息,经隐含层处置后传入输出层,其输出值y即为产品技术创新技术。代写职称论文发表代理服务,是目前中国规模最大、服务人员最多的正规论文发表网站。性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置,考虑了概括性和动态性,力求全面、客观地反应影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差别的主要因素,只管是黑匣子式的预测和评估,但事实证实它本身的强盛学习才能可将需考虑的多种因素的数据进行融会,输出一个经非线性变换后较为准确的预测值和评估值。