一、論文名稱、課題來(lái)源、選題依據(jù)

　　論文名稱：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估模型及其應(yīng)用研究

　　課題來(lái)源：?jiǎn)挝蛔詳M課題或省政府下達(dá)的研究課題

　　選題依據(jù)：

　　技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估，可以使企業(yè)對(duì)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢(shì)有正確的把握，從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學(xué)的依據(jù)，以減少技術(shù)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(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展，企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力才能得到不斷加強(qiáng)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運(yùn)，為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性，企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估提出了更高的要求。

　　二、本課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

　　現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法可分為趨勢(shì)外推法、相關(guān)分析法和專家預(yù)測(cè)法三大類。

　　(1)趨勢(shì)外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)信息，分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律，在分析判斷這些趨勢(shì)和規(guī)律將繼續(xù)的前提下，將過去和現(xiàn)在的趨勢(shì)向未來(lái)推演。生長(zhǎng)曲線法是趨勢(shì)外推法中的一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法，美國(guó)生物學(xué)家和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家raymondpearl提出的pearl曲線(數(shù)學(xué)模型為:y=l∕[1+a?exp(-b·t)])及英國(guó)數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家gompertz提出的gompertz曲線(數(shù)學(xué)模型為:y=l·exp(-b·t))皆屬于生長(zhǎng)曲線，其預(yù)測(cè)值y為技術(shù)性能指標(biāo)，t為時(shí)間自變量，l、a、b皆為常數(shù)。ridenour模型也屬于生長(zhǎng)曲線預(yù)測(cè)法，但它假定新技術(shù)的成長(zhǎng)速度與熟悉該項(xiàng)技術(shù)的人數(shù)成正比，主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴(kuò)散預(yù)測(cè)。

　　(2)相關(guān)分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關(guān)系數(shù)據(jù)和其他信息，建立預(yù)測(cè)對(duì)象與影響因素的因果關(guān)系模型，預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展變化。相關(guān)分析法認(rèn)為，一種技術(shù)性能的改進(jìn)或其應(yīng)用的擴(kuò)展是和其他一些已知因素高度相關(guān)的，這樣，通過已知因素的分析就可以對(duì)該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。相關(guān)分析法主要有以下幾種:導(dǎo)前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)驗(yàn)積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標(biāo)與手段的相關(guān)分析等方法。

　　(3)專家預(yù)測(cè)法。以專家意見作為信息來(lái)源，通過系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見，分析和整理出預(yù)測(cè)結(jié)果。專家預(yù)測(cè)法主要有:專家個(gè)人判斷法、專家會(huì)議法、頭腦風(fēng)暴法及德爾菲法等，其中，德爾菲法吸收了前幾種專家預(yù)測(cè)法的長(zhǎng)處，避免了其缺點(diǎn)，被認(rèn)為是技術(shù)預(yù)測(cè)中最有效的專家預(yù)測(cè)法。

　　趨勢(shì)外推法的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù)，在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)時(shí)，只能利用過去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個(gè)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)它的隨時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì)，并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、社會(huì)及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)中，對(duì)于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預(yù)測(cè)不能簡(jiǎn)單地歸結(jié)為產(chǎn)品過去技術(shù)性能指標(biāo)按時(shí)間的進(jìn)展來(lái)類推，而應(yīng)系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對(duì)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關(guān)分析法盡管可同時(shí)按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，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(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預(yù)測(cè)式，而所得到的回歸預(yù)測(cè)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(duì)實(shí)際問題的表達(dá)能力也不夠準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的符合程度也有較大偏差。專家預(yù)測(cè)法是一種定性預(yù)測(cè)方法，依靠的是預(yù)測(cè)者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，往往帶有主觀性，難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻(xiàn)，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)提供了科學(xué)的方法論，但在新的經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)環(huán)境下，技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展，以克服自身的不足，更進(jìn)一步適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需要，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進(jìn)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法。

　　目前，在我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估中，一般只考慮如下四個(gè)方面的因素:(1)技術(shù)的先進(jìn)性、可行性、連續(xù)性;(2)經(jīng)濟(jì)效果;(3)社會(huì)效果;(4)風(fēng)險(xiǎn)性，在對(duì)此四方面內(nèi)容逐個(gè)分析后，再作綜合評(píng)估。在綜合評(píng)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(píng)估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等，但技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，其中存在著廣泛的非線性、時(shí)變性和不確定性，同時(shí)，還涉及技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理、社會(huì)等諸多復(fù)雜因素，目前所使用的原理和方法，難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估科學(xué)性的要求。關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估的研究，在我國(guó)的歷史還不長(zhǎng)，無(wú)論是指標(biāo)體系還是評(píng)估方法，均處于研究之中，我們認(rèn)為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估方面應(yīng)做的工作是:(1)建立一套符合我國(guó)實(shí)際情況的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估指標(biāo)體系;(2)建立一種適應(yīng)于多因素、非線性和不確定性的綜合評(píng)估方法。

　　這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢(shì)，以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能，可以較好地適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)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(xiàng)目以bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)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(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估時(shí)，從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)值和評(píng)估值的n個(gè)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(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標(biāo)的預(yù)測(cè)值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估值。這種n個(gè)因素指標(biāo)的設(shè)置，考慮了概括性和動(dòng)態(tài)性，力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導(dǎo)致產(chǎn)品個(gè)體差異的主要因素，盡管是黑匣子式的預(yù)測(cè)和評(píng)估，但事實(shí)證明它自身的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸出一個(gè)經(jīng)非線性變換后較為精確的預(yù)測(cè)值和評(píng)估值。