创新型企业评价指标体系研究

阐述创新型企业的定义及其基本特征,分析把创新动力加入创新型企业评价指标体系的必要性,建立创新型企业的评价指标体系,并构建基于FuzzyAhp的评价模型。     

创新型企业评价体系研究

创新型企业在增强国家自主创新能力,建设创新型国家中肩负着重要的使命和责任。创新型企业评价体系的研究和完善是创新型企业发展的重要保证。首先在介绍和比较了目前创新型企业评价体系研究的进展和方法的基础上,对创新型企业的内涵进行了深入分析,重点设计了创新型企业的评价体系,采用BP神经网络评价法,选取一级指标,二级指标和三级指标,对指标体系进行分析,并验证了方法的科学性和实用性。通过实证分析,选取汽车行业的部分创新型企业进行调研和实证研究,分析了目前汽车行业创新型企业的发展方向,提出了完善创新型企业评价体系的参考性建议。     

基于BP神经网络的高新技术企业自主创新能力评价研究

以企业创新能力评价指标为基础,结合高新技术企业自主创新的内涵和特性,从自主创新的投入能力、实施能力和产出能力三个方面构建高新技术企业自主创新能力评价指标体系,并运用BP神经网络模型对苏州市高新技术企业的自主创新能力进行实证分析。结果表明评价指标体系具有一定的可操作性,且运算模型具有较好的泛化性。     

基于BP神经网络的教学质量评价研究

本文针对教学质量评价的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的教学质量评价模型。在总结前人研究和实践的基础上,总结了包含3个一级指标、10个二级指标的评价指标体系。基于这个指标体系和神经网络教学质量评价模型进行了实验,实验结果表明该模型是有效的。     

基于BP神经网络的高技术企业技术创新能力评价

运用BP神经网络模型对高技术企业技术创新能力进行评价,避免了当前评价方法中人为的确定权重,克服了以往缺乏自学习能力的缺点,减少了评价过程中的随机性和评价人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性,而且通过对参评样本的不断学习,使系统误差达到预定的范围内,并用一个实例验证了这种测评方法。     

基于BP神经网络的企业信息化经济效益评价研究

摘要简单介绍了企业信息化经济效益评价的常用方法及其不足．在此基础上提出了基于BP神经网络的企业信息化经济效益评价模型。分析了使用BP神经网络技术评价企业信息化经济效益评价的优越性。     

基于BP神经网络的高新技术企业综合评价方法及应用研究

本文在各省市高新技术企业及其产品认定的基础上，为实现高新技术企业定量化综合评价，运用AHP法建立了高新技术企业评价指标体系，并基于改进的BP神经网络，提出了一套能够模拟专家思想的智能型高新技术企业定量化综合评价方法。     

基于AHP-BP神经网络的江苏省创新型经济评价

利用层次分析法理论构建评价指标体系,从创新投入、创新环境、创新绩效以及可持续发展性4个方面对创新型经济的发展进行评价;同时,构建BP神经网络模型,将层次分析法的结果作为样本对其进行训练和测试,在此过程中选取安徽、陕西、广东等7个省市与江苏省进行对比,明确江苏省创新型经济发展的成就并发现存在的问题。研究结果显示,基于AHP-BP的评价体系可行,江苏省创新型经济发展水平较高,但在可持续发展发面需要进一步提升。     

基于BP神经网络的客户协同创新工作评价研究

客户协同创新作为产品创新的主要形式之一受到人们的广泛关注.如何客观、科学、有效地评价客户协同产品创新工作的效率,时于企业提高创新产出绩效具有重要的意义.针对这一问题,首先对客户协同创新工作框架进行了阐述,研究了客户协同创新工作的特点,建立了客户协同创新工作评价的BEP模型;其次,构建了客户协同创新工作的评价指标体系,提出了基于BP网络的评价方法;最后,应用实例表明该评价方法的有效性和可行性.     

一种基于BP神经网络的转型企业知识转移风险评价模型研究

市场经济快速发展加速了企业转型进度,转型企业需要有效地吸收和转化新进入产业的知识,识别转型过程中存在的风险,积极促进企业正常转型.结合转型企业的组织特性以及企业特性,本文构建了转型企业知识转移的风险指标体系,引入BP神经网络算法,提出基于BP神经网络的转型企业知识转移风险评价模型,实验结果证明该算法能够很好地评估和预测企业知识转移面临的风险.     

基于BP神经网络的企业突破性创新绩效评价研究

基于突破性创新的特征,借鉴传统创新绩效评价模式,从资源投入、技术产出、产品性能、过程管理、商业价值和社会价值等6个维度构建企业突破性创新绩效评价指标体系,并利用BP神经网络原理建立了企业突破性创新绩效评价模型。通过对样本企业的突破性创新绩效评价进行模型训练和仿真验证,结果表明该评价方法可信度高,模型具有较好的泛化能力。     

基于BP神经网络的产业集群创新能力研究

近几年,产业集群化的趋势已引起我国政府和业界的关注,各地涌现出一批大大小小的产业集群,带动了我国经济的发展。但从总体上来说,它们的创新能力都不强。因此,正确分析和评价产业集群创新能力,对于提高企业的整体创新水平、增强产业国际竞争力,具有重要的现实意义。通过应用BP神经网络理论,对我国的产业集群创新能力进行评价。     

基于粗糙集的BP神经网络设计

传统的神经网络对于简单、具有明确分类界限的数据,可以有较好的计算结果,但是在输入属性集合较大、分类界限不明确的情况下,会出现收敛效率和分类准确率较低,甚至会出现不收敛状态。本文利用Rough集的理论,对输入数据不停地进行样本检测,对输入特征不停地进行筛检,以此达到删减输入特征数的目的,从而提高对输入数据的拟合。通过对采集到的脑电信号进行验证,达到删减特征数和提高分类准确度的目的。     

我国企业技术创新环境评价指标体系研究

在对有关技术创新能力评价指标体系进行分析的基础上,进一步分析了企业技术创新的环境因素,提出了一套评价企业技术创新环境的指标体系,以期为企业制定创新战略提供依据。     

纺织企业自主创新能力评价研究

结合相关准则要求,构建纺织企业自主创新能力评价体系,并结合D-S证据理论构建纺织企业自主创新能力评价模型,通过案例分析证明其有效性。     

基于BP神经网络的企业技术创新能力评价及应用研究

针对当前评价企业技术创新能力的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的企业技术创新能力评价方法。首先建立企业技术创新能力评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。在计算方法上,用MATLAB神经网络工具箱来进行网络设计和计算。通过大量学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。     

一种基于FPGA的硬件神经网络设计方法

在FPGA硬件神经网络设计中激活函数的实现和数据表示方式是两个难点。本文提出了用非线性函数和21位定点法相结合来实现激活函数的逼近算法,采用源码定点表示法实现数据的硬件表示,明显减少了FPGA的资源占用,降低了激活函数逼近算法的复杂性和实现难度,最后,给出实际FPGA硬件神经网络设计实例并进行了仿真验证。     

基于BP神经网络的中国人口预测

本文基于中国统计年鉴1990—2010年中国人口数据,通过建立BP神经网络模型,对中国人口进行了预测。结果表明,神经网络预测数据相对误差不到0.01%,比传统预测方法精确很多,根据该模型预测,中国人口将在2050年达到峰值14.5亿左右。