2017課題的開題報告模板樣本
下面是應屆畢業生網小編整理的2015課題的開題報告模板樣本,希望對大家有所幫助。
研究目標
以BP神經網絡模型為基礎研究基于多因素的技術創新預測和評估模型, 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
研究內容
1影響企業技術創新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規范化從企業的宏觀環境和微觀環境兩個方面入手, 密切結合電子商務和知識經濟對企業技術創新的影響, 系統綜合地分析影響產品技術創新的各相關因素, 建立科學的企業技術創新預測和評估指標體系, 并研究其量化和規范化的原則及方法
2影響技術創新預測和評估各相關指標的相對權重確定影響技術創新發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神經網絡的技術創新預測和評估模型研究 根據技術創新預測的特點, 以BP神經網絡為基礎, 構建基于多因素的技術創新預測和評估模型
4基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型計算方法設計根據基于BP神經網絡的技術創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神經網絡的技術創新預測和評估模型學習樣本設計根據相關的歷史資料, 構建基于BP神經網絡的技術創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神經網絡的技術創新預測和評估技術的實證研究以一般企業的技術創新預測與評估工作為背景, 對基于BP神經網絡的技術創新預測和評估技術進行實證研究
創新點
1建立一套基于電子商務和知識經濟的技術創新預測和評估指標體系目前,在技術創新的預測和評估指標體系方面, 一種是采用傳統的指標體系, 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濟形勢, 參考國外先進發達國家的研究工作, 建立一套適合于我國企業技術創新預測和評估指標體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項創新
2研究基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型及其計算方法神經網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實問題, 本項目首次將神經網絡技術引入企業的技術創新預測和評估, 這也是一項創新
課題研究的基本方法技術路線的可行性論證
1重視系統分析以系統科學的思想為指導來分析影響企業技術創新發展和變化的宏觀因素和微觀因素, 并研究影響因素間的內在聯系, 確定其相互之間的重要度, 探討其量化和規范化的方法, 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合, 建立我國企業技術創新預測和評估的指標體系
2重視案例研究從國內外技術創新預測與決策成功和失敗的案例中, 發現問題分析問題, 歸納和總結出具有共性的東西, 探索技術創新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內在關系
3采用先簡單后復雜的研究方法對基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的研究, 先從某一行業出發, 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的技術創新實際相結合, 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
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新方面的研究工作, 編寫出版了《現代市場營銷學》和《現代企業管理學》等有關著作, 發表了“企業技術創新與營銷管理創新”“企業技術創新與營銷組織創新”及“企業技術創新與營銷觀念創新”等與技術創新相關的學術研究論文, 對企業技術創新的預測和評估有一定的理論基礎, 也從事過企業產品技術創新方面的策劃和研究工作, 具有一定的實踐經驗, 與許多企業有密切的合作關系, 同時, 對神經網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
論文研究的進展計劃
2003.07-2003.09完成論文開題
2003.09-2003.11影響企業技術創新發展的指標體系研究及其量化和規范化
2003.11-2004.01基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的構建
2004.01-2004.03基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型計算方法研究
2004.03-2004.04基于BP神經網絡的技術創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
參考文獻
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