计算机网络技术开题报告

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1、计算机网络技术开题报告通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术开展水平及 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。下面为你送上计算机网络技术。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开展水平及其变化趋 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 新开展方向的前提下,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。在市场竞争日趋剧烈的 现代商业中,企

2、业的技术创新决定着企业生存和开展、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。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 术开展趋势和规律,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 RaymondPearl 提出的 Pearl 曲线(数学模型为:Y二L?M1+A?exp (- Bt)及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompert

3、z曲线 (数学模型为:Y=Lexp(-Bt)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,预测技术的开展变 化。相关分析法认为,一种技术性能的改良或其应用的扩展是和其他 一些因素高度相关的,这样,通过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

4、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,通过系统的调查、征询 专家的意见,分析和出预测结果。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,防止了其缺点,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 开展趋势,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,对于产品技术开展的 预测不能简单地归结为产品过去技术性能指

5、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 了很大的奉献,为企业技

6、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开 展,以克服自身的缺乏,更进一步适应时代开展的需要,为企业的技术 创新工作的开展和企业的生存与开展提供先进的根底理论和技术方 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

7、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

8、缺乏。本工程以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根底,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开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 良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 神经网络为根底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。