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技术研究开题报告4篇

发布时间:2022-12-03 热度:39

【导语】技术研究开题报告怎么写好?本为精选了4篇优秀的研究开题报告范文范文,都是标准的书写参考模板。以下是小编为大家收集的技术研究开题报告,仅供参考,希望您能喜欢。

技术研究开题报告

【第1篇】数据库技术的现状及其发展趋势研究开题报告

数据库技术的现状及其发展趋势研究开题报告

一、选题背景及意义:

数据库技术主要研究如何存储、使用和管理数据 ,是计算机技术中发展最快、应用最广的技术之一。作为计算机软件的一个重要分支,数据库技术一直是倍受信息技术界关注的一个重点。尤其是在信息技术高速发展的今天,数据库技术的应用可以说是深入到了各个领域。当前,数据库技术已成为现代计算机信息系统和应用系统开发的核心技术,数据库已成为计算机信息系统和应用系统的组成核心,更是未来信息高速公路的支撑技术之一。因此,为了更好的认识和掌握数据库技术的现状及发展趋势,本文对有关数据库发展的文献进行了收集整理,以求在对现有相关理论了解、分析的基础上,对数据库发展进行综合论述,对数据库技术发展的总体态势有比较全面的认识,从而推动数据库技术研究理论的'进一步发展。

二、论文综述

1、数据库技术发展历程:许多年以来在数据库技术领域很少有重大的技术创新能够引起人们对整个数据库发展历程的回顾与反思。2006年db2 9中推出的purexml技术,对过去数十年来关系型数据库的最基本的数据组织方式进行了重大的创新,第一次让我们对数据库的历史,以及过去支撑其发展壮大的理论基础和外部挑战从新的角度进行审视。 今天我们很少去回顾数据库的历史,对于绝大多数it技术人员,数据库等同于关系型数据库,数据则和表紧密联系。e-r模型几乎是我们描述世界的唯一方式,sql语言是数据库信息访问处理的唯一手段。关系型数据库已经成为了一种宗教式的信仰,数据相关的所有理论问题似乎都已经解决。

然而历史的发展总是在我们不经意间产生转折,所有重大技术的产生及发展都有其生存的土壤。40年前数据库的诞生并不是关系型数据库,第一代的数据库第一次实现了数据管理与应用逻辑的分离,采用层次结构来描述数据,是层次型数据库(ims)。第二代数据库奠基于上世纪70年代e.f codd博士提出的关系型理论以及sql语言的发明。实现了数据建模和数据操作处理的标准化,关系型数据库在其后的20多年的时间取得了长足的发展,得到了广泛的应用。技术的演进主要集中在性能、扩展性和安全性等方面的提升,其基本的理论框架和技术理念并没有大的变化。

与之相反,在过去的20多年里,it产业发生了重大的变化和一系列技术及理念的创新。数据库所生存的外部土壤随着internet以及在网络环境下it系统互联互通相互协作的趋势,对信息管理技术提出了新的挑战。

2、 国内研究的综述:《移动数据库技术研究综述》《web数据库技术综述》《web与数据库技术》《数据库技术发展趋势》

三、论文提纲

(一)数据库技术概论

1、数据库技术概念及类型

2、数据库技术发展历程

3、数据库技术应用

(二)数据库技术发展现状------关系数据库技术仍然是主流

1、发展现状概述

2、oracle概念及应用

3、access概念及应用

4、sql概念及应用

5、db2概念及应用

6、发展现状总结

(三)数据库技术发展的趋势

1、下一代数据库技术的发展主流面向对象的数据库技术与关系数据库技术

2、演绎面向对象数据库技术

3、数据库技术发展的新方向非结构化数据库

4、数据库技术发展的又一趋势数据库技术与多学科技术的有机结合

5、未来数据库技术及市场发展的两大方向数据仓库和电子商务

6、数据库技术的实践性发展面向专门应用领域的数据库技术

(四)当代与未来数据库研究的热点数据挖掘、知识发现与数据仓库

1、数据挖掘技术

2、数据仓库技术

3、知识发现技术

4、小结

5、结论

四、论文写作进度安排

(一)开题报告:论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师

(二)目的意义和国内研究概况

(三)论文的理论依据、研究方法、研究内容

(四)研究结论

(五)预期的结果

(六)进度安排

【第2篇】基于zigbee技术的无线定位系统研究开题报告

基于zigbee技术的无线定位系统研究开题报告

摘要:本次选择at89c51单片机的主控芯片作为教室led照明智能控制器,通过热释电红外传感器感应从而能判断出教室内有人无人,通过光敏电阻感应教室内的光线强度,实现对教室内灯光的智能控制,避免了教室用电的大量浪费。本文详细阐述了系统的软件设计过程,采用模块化的编程思想,使用c51语言编写源程序,实现教室的节能照明功能。

该系统具有体积小,控制方便,可靠性高,专用性强,性价比合理等优点,可以满足各类大、中专院校教室灯光控制的要求,很大程度的达到节能目的。

关键词:教室智能照明;软件设计;热释电红外传感器;智能控制

1 研究背景

1.1研究的主要目的和意义

中国经济在持续多年高速发展后的今天,能源问题日益突出。虽然我国能源总储量占据之首,但由于我国人口众多,所以人均储量少,单位产值的能耗 是发达国家的3-10倍。能源问题已成为制约我国国民经济发展的关键问题。从环境和自然资源角度出发,能源问题也是我国长期可持续发展 战略中一个重要关键因素。此外,能源问题不仅关系经济发展和环境生态,在特定情况下还会对社会稳定有很大影响。随着社会经济和科学技术的快速发展,人们的生活水平也在不断提高,导致用电负荷的加剧,又由于世界性的能源危机,能源缺乏以成为世界所面临的严峻问题。中国城市每年用于公共照明的能源支出高达280多亿,节能空间巨大。其中路灯照明能耗占30%以上。发展城市道路照明的同时,路灯以供街道照明以外,还大力兴建了很多的景观照明亮化工程,美化城市的夜景,但同时也带来了能耗的极大浪费。据统计2010年,我国全社会的总用电量将超过5000 亿kwh,新增照明用电2000 亿kwh。

对高等院校,据测算,其照明耗电占本单位所有耗电的40% 左右,可见在对教室灯光进行自动控制,其节能效益和经济效益都是相当可观的。由于大学是开放型的管理模式,加上全员节能意识淡薄,教室无人时照明灯一直长明,造成电能的巨大浪费,由此提高教室用电效率实现智能控制就成为首要考虑的问题。

目前对灯光的智能控制,尤其是我国教室灯光的智能控制尤为缺乏和不完善,依然是传统式的人工管理。(如华东理工大学梅陇校区教室在白天无人时日光灯依旧开启)各类大、中中专院校不断扩招,教室不断扩建,教室用电负荷不断增加,教室用电管理不善,造成学校电能浪费,经济损失,这种浪费与当今的节能理念相违背。再者,现代自动化程度不断提高,计算机技术的普及,灯光的管理也朝着自动化、智能化方向发展。于是,开发简便、实用的教室灯光自动化控制系统便具有重要的现实意义。

1.2 研究的现状

目前,国内照明大力采用高效照明产品代替传统低效率照明产品实现节能,大力推行绿色照明工程,大量运用节能技术,不断推出绿色光源和节能电器,采用大量的节能灯具,装备新技术,尤其以led绿色照明改造为国家大力推行。

现阶段,世界各国都在采取不同的方式来节约能源,节约电能。luma公司推出的lep等离子体灯替换传统照明,节能效果能达到50%,飞利浦照明公司和osram公司也都在大力研究led照明,芯片光效由以前的100lm/w提升到150lm/w,丹麦的房屋建设就对节能有很多的要求,并且居民入住有节能装置放置时,要支付的费用比没有节能方案房屋高出8%。单纯的光源节能加上有效智能照明控制会让节能的空间大力提升,研究智能照明控制系统是是现在的'发展趋势,综合了照明、自动化控制、计算机技术、电力电子技术和互联网+的的结合,通过充分利用自然环光来减少人工照明带来的能源消耗,真正实现情景化、自动化、人性化的智能照明技术。常见的照明控制系统有飞利浦公司下属的邦奇dynalite智能照明控制系统,该系统主要由调光模块、开关模块、控制面板、液晶显示触摸屏、智能传感器、编程插口、时钟管理器、手持式编程器和pc监控机等部件组成。采用dynet网络连接,dynet是一个分布式智能化网络,使用rs-485通讯协议。以施耐德公司为主的使用的c-bus智能照明控制系统,c-bus系统是一个二线制的总线型式的智能控制系统,系统所有的单元器件(除电源外)均内置微处理器和存储单元,由一对信号线(双绞线)连接成网络。每个单元均设置唯一的单元地址并用软件设定其功能,通过输出单元格控制各回路负载。输入单元通过群组地址和输出组建立对应连接。当有输入时,输入单元格将其转变为c-bus信号在c-bus系统总线上广播。所有输出单元接收并做出判断,控制相应回路输出。快思聪为主的是abb i-bus eib智能安装系统,eib智能系统由总线、总线电源、智能传感器(光线传感器、模糊开关、时间控制器、移动传感器)、智能开关驱动器和其他智能元件(逻辑模块总线耦合器)构成。每个元件就是节点,这些节点连接在一根2芯双绞线介质的总线上,不分主从隶属关系实现相互之间的通讯从而实现控制和被控制。

2文献综述

2.1 系统设计要点

照明作为教室智能控制的子系统之一,它对教室智能控制的舒适性、经济性、方便性具有重要的意义。利用人体的存在信号和环境光信号的识别和智能判断,可以有效的对教室照明进行智能控制,避免了教学大楼照明用电的大量浪费。本设计以at89c51单片机作为控制装置的智能部件,采用热释红外人体传感器检测人体的存在(没人时教室里灯全关,有人则进行环境灯光自动感应进行下步行动),采用光敏三极管构成的电路检测环境光的强度(照度达到时灯全关,照度不够时灯打开补足光照度);在特殊环境及要求下(如多媒体教学和电影文学欣赏)可以通过手动来控制灯的开关。一号按钮控制手动与自动,二号按钮控制灯的开关盏数(按0次没灯开,按1次开2盏灯,按2次开4盏灯,按3次开8盏灯,按4次后返回到0)。

在本次系统设计中,设计方法的选用是系统设计能否成功的关键所在。硬件电路是采用结构化系统设计方法,该方法保证设计电路的标准化、模块化。硬件电路的设计最重要的选择用于控制的单片机,并确定与之配套的外围芯片,使所设计的系统既经济又高性能。硬件电路设计还包括输入输出接口设计,画出详细电路图,标出芯片的型号、器件参数值,根据电路图在仿真机上进行调试,发现设计不当及时修改,达到最终的设计目的。软件设计的方法与开发环境的选取有着直接的关系,本系统由于是采用51系列单片机,因此使用汇编语言进行开发。

2.2系统性能指标及技术要求

首先单片机通过按钮1判定是自动还是手动,若是自动则人体存在信号采集电路和光敏三极管采光电路先后工作判定室内是否有人,和室内关照度,单片机再决定是否开灯,开几盏灯。最后通过lcd显示开了几盏灯和关闭了几盏灯。

手动/自动

(1)自动

a 全关

b 开4盏灯

c 开8盏灯

(2)手动

a 全关

b 开2盏灯

c 开4盏灯

d 开8盏灯

2.3本课题的主要内容

①灯光总体控制方案的研究;

②灯光控制检测方案的研究;

④热释电红外传感器的信息处理;

⑤人体与自然光照强度信号采集与处理;

⑥开发单片机系统;

⑦实验测试与数据分析。

2.4拟采用的研究方法或措施

本次课题主要研制的控制器以自然光强度和人体存在作为控制器的主要输入参数。可以真正的实现自动与手动控制相互兼容。在自然光照度达标时,无论教室是否有人存在,都不开灯;在教室自然光照度达不到要求时候,有人存在时灯光会自动打开而且达到均衡的照度,有人存在时控制器自动打开电灯,直到人离开后再延时120s后关灯。同时,还要改用机械开关来手动控制,以解决因特殊情况下,自动控制器的不人性化运行。

本次课题所研究的教室灯光控制器主要是由硬件和软件两大部分组成。硬件部分是前提,是整个系统执行的基础,它主要为软件提供程序运行的平台。而软件部分,是对硬件端口所体现的信号,加以采集、分析、处理,最终实现控制器所要实现的各项功能,达到控制器自动与手动相结合的教室照明智能控制。

系统设计主要包括硬件和软件两大部分,依据控制系统的工作原理和技术性能,将硬件和软件分开设计。

硬件设计部分包括电路原理图、合理选择元器件、绘制线路图,然后对硬件进行调试、测试,以达到设计要求。硬件电路是采用结构化系统设计方法,该方法保证设计电路的标准化、模块化。硬件电路的设计最重要的选择用于控制的单片机,并确定与之配套的外围芯片,使本次设计的系统既经济又高性能。硬件电路设计还包括输入输出接口设计,画出详细电路图,标出芯片的型号、器件参数值,根据电路图在仿真机上进行调试,发现设计不当能及时修改,达到最终的设计目的。

软件设计部分,首先在总体设计中完成系统总框图和各模块的功能设计,拟定详细的工作计划;然后进行具体设计,包括各模块的流程图,选择合适的编程语言和工具,进行代码设计等;最后是对软件进行调试、测试,达到所需功能要求。软件设计的方法与开发环境的选取有着直接的关系,本系统由于是采用51系列单片机。本系统软件设计采用模块化系统设计方法,先编写各个功能模块子程序,然后进行组合与调整,经过调试后,达到最终的设计功能要求。

2.5 系统硬件总述

为了使该模块化led显示屏控制照明系统更加方便且灵活性高,我对本次系统的硬件做了精心设计。硬件电路包括led灯电路、显示电路、开关控制电路等三大模块。整个照明系统有人为控制部分和自动控制部分,人为控制是靠一个开关来实现操作的,通过重复按压可以点亮更多的led灯,而自动控制是靠单片机控制的,我们把程序写入单片机后,单片机的系统时间通过显示器显示出来,并且利用时间来控制灯的亮与灭,用单片机的p0口做灯光输出,p1口做显示输出,p2口做开关输入,即可完成硬件部分。在含有控制器的电路系统中,都必须要有相应的复位电路,这样能够使系统在上电后,很好地复位系统并使系统处于稳定的运行状态。一般简单的复位电路可以采用rc复位,这种电路的稳定性一般、可靠性较高。

2.6单片机的应用技术

电子技术和微型计算机的迅速发展,促进微型计算机测量和控制技术的迅速发展和广泛应用,单片机(单片微型计算机)的应用已经渗透到国民经济的各个部门和领域,它起到了越来越重要的作用。

单片微型计算机就是将中央处理单元、存储器、定时/计数器和多种接口都集成到一块集成电路芯片上的微型计算机。因此一块芯片就构成了一台计算机。它已成为工业控制领域、智能仪器仪表、尖端武器、日常生活中最广泛使用的计算机。

单片机由硬件系统与软件系统组成。硬件系统是指构成微机系统的实体与装置,通常由运算器、控制器、存储器、输入接口电路和输入设备、输出接口电路和输出设备等组成。其中运算器和控制器一般做在一个集成芯片上,统称中央处理单元(central processing unit),简称cpu,是微机的核心部件。cpu配上存放程序和数据的存储器、输入/输出(input/output,简称i/o)接口电路以及外部设备即构成单片机的硬件系统。软件系统是微机系统所使用的各种程序的总称,人们通过它对微机进行控制并与微机系统进行信息交换,使微机按照人的意图完成预定的任务。软件系统与硬件系统共同构成完整的单片微型计算机系统,两者相辅相成,缺一不可。

2.7 cpu性能介绍

本系统采用了atmel公司mcs-51系列单片机中的at89c51芯片,它是低压高性能cmos 8位微处理器,带有4k字节flash闪速存储器,128字节内部ram,15个i/o口线,两个16位定时/计数器,—个5向量两级中断结构,一个全双工串行通信口。

【第3篇】技术创新课题研究开题报告

论文题目:技术创新预测与评估模型及其应用研究

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策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发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提供科学的依据, 以减少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发展方向的前提下, 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。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国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。指利用过去和现在的技术、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的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,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模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(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, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。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预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、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)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 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的长处, 避免了其缺点, 被认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, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 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, 对于产品技术发展的预测不能简单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预测, 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具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 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发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、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非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 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的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况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。

这种情况下, 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的不足。本项目以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础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 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, 经隐含层处理后传入输出层, 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、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,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的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 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的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的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的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:

以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容:

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点:

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。

2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。

五、课题研究的

基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。

【第4篇】技术创新预测与评估模型及其应用研究开题报告

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策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发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提供科学的依据, 以减少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发展方向的前提下, 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。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国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。指利用过去和现在的技术、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的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,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模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

(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, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。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预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、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)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 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的长处, 避免了其缺点, 被认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, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 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, 对于产品技术发展的预测不能简单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预测, 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具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 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发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、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非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 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的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况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。

这种情况下, 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的不足。本项目以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础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 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, 经隐含层处理后传入输出层, 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、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,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的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 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的有益补充和完善。

三、论文预期成果的理论意义和应用价值

本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的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的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

四、课题研究的主要内容

研究目标:

以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

研究内容:

1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

4、

基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

创新点:

1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。

2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。

五、课题研究的

基本方法、技术路线的可行性论证

1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。

4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。

六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。

七、论文研究的进展计划

《技术研究开题报告4篇.doc》
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