技能评估论文范文

技能评估论文范文第1篇

作者：李自美 杨国翠 单位：保山学院信息学院 保山学院数学学院

对于教育技术能力评价的过程和结果将会使其产生一定的导向作用，好的评价方案将会促进其培养目标的实现；相反，评价也可能会将整个培养导入歧途。传统的评价方式只是检查学生知识、技能的掌握情况，评价是为了甄别与选拔，过分地关注学生的考试分数，但不能找出成绩好坏的真正原因。为了应付考试，追求更高的分数，学习者对知识点死记硬背，而不追求合作能力、思维能力、创新能力的培养，使老师与学习者自身都看不到学习者的进步，学习者容易产生挫败感。被评价者在各个时期的进步状况和努力程度被忽视，不能很好地发挥评价促进发展的功能。教育技术公共课评价是一个水平测试，并非选拔性考试。评价的目的不是为了简单地区分学习者的好坏，而是在于更好地促进职前教师教育技术技能的养成。传统的评价方式以分数作为学生好坏的依据不足以达到我们的目的，在一定程度上歪曲了课程评价的本意。

技能是高校人才素质的重要组成部分，它是一种习得的能力,是我们经过练习而获得的完善化了的动作方式,表现于迅速、精确、流畅和娴熟的动作之中。技能评价则是通过一种或多种途径获取有关操作信息,在获取信息的基础上对学生或受训人员的技能是否达到预先规定的标准做出判断的过程，是对学生技能习得的检验。我国教育学校通常被认为是传授知识的机构,而非训练技能的场所。因而,以有效教学为目的而进行动作技能学习的研究,自然不像认知领域的研究那样被重视。至于如何测量学生或受训人员的进步,如何判断技能是否获得,即如何对动作技能进行评价的问题,研究得也就更少了。我国传统的教学评价主要是采用纸笔测试的方式进行的。然而由于技能的应用性以及技能习得的灵活性，对其用传统的纸笔测试的评价就显得过于乏力。除了纸笔测试之外，对于动作技能的评价，较为普遍使用的方法之一是基于操作的评价,即判断能力获得与否的主要依据是特定操作中表现出来的操作结果。这种评价方法在判断能力是否达到标准时是基于每一评价事物的,故在评价时要求给每一评价事物制订一个标准。这种评价方法是在观察专门设计的操作中学生实际表现出来的操作结果的基础上进行的，其准确性取决于评价事物与事先规定的能力标准的相关程度，依赖于学校设备的质量和模拟真实情境的能力，其信度取决于影响评价参考标准的常见因素。然而，在操作基础上的评价方法也存在一些不足之处。首先，这种评价方法对技能的评价是支离破碎的，它以牺牲对动作技能的完整评价来追求单个的动作片断。其次，对于技能评价的准确性通常不能给出一个比较合理的判断。技能评价的准确性通常依赖于评价标准以及评价指标的权重。而对于评价指标中的权重大多是通过对问卷调查和专家访谈的结果用层次分析的方法进行界定。但由于问卷调查本身信度的制约，以及受到专家访谈中专家本身的主观因素以及所访谈的专家的权威性的影响，评价指标权重的制定会出现较多的问题。且目前对于评价指标中权重确定的合理性研究还很少。试想，如果评价指标体系本身缺乏科学性，那么所实施的评价所获取的数据同样也就缺乏其实测能力。评价指标体系的质量将直接影响评价的质量。

误差的概念告诉我们，任何测量均有误差存在，我们只能无限接近真值，而不能得到真值。对于人的技能这种抽象特性，就更是如此了。当前，师范院校对师范生教育技术技能的评价还只是集中在通过试题(笔试和机试)来进行，评价方式就是一种总结性评价，这种评价方式已经暴露出了一些固有的缺陷，主要表现：评价标准单一；忽视评价过程；评价内容缺乏情境性；其评价结果容易产生高分低能的现象。国家对在职教师的教育技术能力作了明确规定，即要求通过中小学教师教育技术能力认证，国家还规定，该认证与教师资格证挂钩，参加认证的人员还必须参加教育技术培训。而对师范生教育技术能力的评价，目前并没有具体的规定。所以，目前国内对于师范生教育技术技能培养还处于一个大讨论时期，对教育技术的标准、内容、形式尚无明确和统一的意见；对于师范生的教育技术技能的评价更是处于探索阶段，没有一个完善而科学的评价模式。因此，建立严谨、科学、有效的评价体系才能确保师范生教育技术技能培养朝良性化方向发展。

技能评估论文范文第2篇

关键词：科技评估：问题；对策

科技评估是指由科技评估机构根据委托方提出的目的，遵循一定的原则、程序和标准，运用科学、可行的方法对科技政策、科技计划、科技发展领域、科技项目、科技成果、科技机构、科技人员以及与科技活动有关的行为和要素所进行的专业化咨询和评判活动。科技评估是科技政策和科技管理的有机组成部分，具有导向和激励功能，对促进国家或区域科技发展具有重要意义。正是因为科技评估对科技发展的重要促进作用，自20世纪初美国开展科技评估以来，经过一个世纪的发展，科技评估已成为许多国家科技管理过程中不可缺少的重要环节和手段。

1　我国科技评估的发展概况

随着我国科技计划管理体制改革的深入，评估活动越来越受到各级政府的高度重视。在国家科技部和各地方科技管理部门的领导和推动下，从20世纪90代初开始，各层次的科技评估工作得以逐步开展。总体上看，科技评估的发展具有两个典型特点。

1.1　起步较晚、发展迅速

世界范围内，美国是最早开展科技评估工作的国家。早在20世纪20年代，美国就成立了国会服务部(CRS)，直接针对各委员会及议员们提出的各类问题进行研究、分析和评估，其中与科技有关的研究、分析和评估即可认为是科技评估的雏形。20世纪40至60年代，法国、德国、加拿大、日本、丹麦等国家开始进行科技评估，随后，瑞士、瑞典、英国、澳大利亚、韩国、西班牙等国也都相继引入了科技评估工作。与这些国家相比，我国的科技评估工作起步较晚，但发展迅速。1993年原国家科委(现国家科技部)开始将科技评估手段引入科技宏观管理环节，作为国家科委宏观管理工作的突破口。1997年经国家科技部批准，依托中国科技促进发展研究中心组建了部级科技评估的专业化机构――国家科技评估中心。1998年科技部开始对国家重点新产品计划的立项进行评估试点，这标志着我国科技评估工作走向实质化阶段。3年的评估实践工作展开后，2001年6月正式出版了我国科技评估活动的第一个行为规范和技术规范――《科技评估规范》，紧接着12月又颁发了《科技评估管理暂行办法》，明确了科技评估的类型、范围、组织管理、评估机构和人员、评估程序、法律责任等。这些规章制度的出台对我国科技评估事业的发展起到了很大的促进作用。经过十几年的实践和发展，我国科技评估体系初步建立。

1.2　自上而下、政府主导

从我国科技评估工作发展过程可以看出，我国的科技评估工作是在国家政府相关管理部门的主导下通过自上而下的方式展开的。1997年，国家科技评估中心的建立，标志着我国科技评估工作进入了一个新的发展时期。受其鼓舞，各地方政府也相继开展了科技评估工作，并成立了相应的评估机构。据统计，目前全国已有7个中央部委、27个省市自治区建立了科技评估机构，从业人员超过1 000人。一些高校和研究机构也设立了评估机构(如中国科学院科技评估中心，各高校的科技处开始设立专门的科技评估室或安排专人负责科技评估工作，黑龙江大学等高校还成立了专门的科技评估研究所)，并开始进行评估人才培养的尝试，在“科技哲学”、“管理科学与工程”、“技术经济管理”等专业下招收科技评估或科技评价研究方向的硕士生或博士生，这有力地促进了我国评估理论研究和人才教育体系的建立和发展。

2　我国科技评估的问题及障碍

2.1　评估机构独立性不强，业务能力有待提高

我国科技评估机构基本上是由各级科技行政部门组建和管理的，其服务对象主要是政府，经费也主要来源于政府，因此，大多数科技评估机构都与政府管理部门存在着千丝万缕的联系，而没有真正实现市场化和社会化，在开展科技评估工作时往往受到一定的行政干扰以致偏离评估方向和目的，难以做到评估的客观性、公正性与科学性。而且，因为与政府管理部门的各种或明或暗的关系，大多数评估机构缺乏市场意识和竞争意识，尚未形成自己的核心业务和竞争力，规模小、能力弱，难以满足日益增加的评估需求。

2.2　评估理论研究滞后。评估实践缺乏理论指导

在科技评估实践蓬勃发展的同时，我们的理论研究却还停留在全盘引进和照抄的原始阶段。笔者在中国期刊全文数据库中输入“科技评估”或“科技评价”的关键词对1980－2007年间发表的论文进行检索，共检索到相关论文426篇，文章数量之多令人兴奋，说明我国的评估事业受到了学术界、管理部门和社会各界的广泛关注，但这么多的文章里面，绝大多数是工作总结或是对国外科技评估的介绍，真正的基础理论和方法研究寥寥无几。评估理论研究的滞后，已经影响到了我国科技评估实践的健康发展，例如，目前我国科技理论研究者和实际工作者对科技评估的内涵还存在很多模糊的认识和理解，常常把科技评估与其他类型的评估如无形资产评估等混为一谈。

2.3　人才队伍不精、建设不力。难以满足评估需求

第一，现有从业人员的素质有待提高，根据调查统计，目前我国专门从事科技评估的人员已超过1 000人，但这些人员大多是“半路出家”，专业基础、理论水平和实践经验都有待加强。第二，科技评估人才的教育和培养体系尚未真正建立健全起来，目前，虽有部分高校和研究院所开始招收和培养科技评估或科技评价方向的研究生，但却未见设置专门的“科技评估”或“科技评价”专业，大学本(专)科教育中也没有“科技管理”之类的专业，科技评估人才教育陷于“名不正、言不顺”的尴尬境地。第三，科技评估人才流失比较严重。科技评估是一件“费力不讨好”的事情，工作繁琐劳累、收入不高，并且常常因为评估涉及到被评对象的切身利益而受到被评对象的阻扰和非议，因此，许多评估人才一有机会就会转行，高校或研究院所培养出来的评估人才大多数也不愿意从事科技评估工作。

2.4　评估理念尚未深入人心，评估环境急需优化

一是法律法规环境，虽然科技部及各地科技管理部门出台了不少关于科技评估规范方面的法律法规文件，但这些文件大多比较粗糙，不同文件之间难以衔接甚至存在互相矛盾的地方。二是政策环境，多数地方和管理部门尚未认识到科技评估的重要性，存在“重投入轻绩效，重过程轻结果”等不良现象，也没有制定促进科技评估的相关政策，即使出台了政策也不会或难以执行。三是评估的社会文化环境，一方面，由于宣传不力等因素，许多人对评估不能真正理解，对评估工作往往产生抵触情绪；另一方面，评

估的风气也急需净化，为评估而评估、“频繁评估”、借评估的名义打击报复、在评估中弄虚作假等现象时有发生。

2.5　评估结果的开发利用不足，评估的功能作用难以发挥

评估是为了加强监督和管理，要实现和发挥评估的这些功能和作用，首要的一条是加强对评估结果的开发利用，但目前我国在这方面还做得远远不够。一方面，多数评估是雷声大，雨点小，虎头蛇尾，有头无尾，为评估而评估，最后结果怎么样，大家都漠然视之，不闻不问。另一方面，评估结果出来后，从来没有或很少加以分析和利用，而是束之高阁，即使利用了，也往往存在使用不当的现象。

3　推进我国科技评估健康发展的对策建议

3.1　加强科技评估理论研究

理论来源于实践，实践更需要理论的指导和支撑。加强科技评估理论研究，是促进我国科技评估事业持续、健康发展的基础保障。

一要加快对国外先进评估理论、方法的吸收和消化，在借鉴国外先进理论、方法的基础上。构建中国化的科技评估理论体系。

二要加大对基础理论和方法研究的支持和投入，一方要面引导科技评估相关人员、机构重视理论研究，在开展评估业务的同时，鼓励评估人员及时总结提炼相关理论成果；另一方面要采取措施提高评估基础理论和方法研究人员的待遇。评估理论研究特别是基础理论和方法的研究，虽然能对整个评估事业起到支撑和奠基作用，但其短期效益特别是短期的经济效益不太明显，许多评估研究人员因此都热衷于从事各种实际的业务活动，而没有时间或因担心收入不高而不愿意从事基础理论和方法研究，因而；提高基础理论和方法研究人员的收入，对发表的基础理论和方法研究成果给予重大奖励，非常有利于调动相关科研人员和机构开展理论和方法研究的主动性、积极性。

3.2加快科技评估人才培养

人才是评估工作的核心，是评估实践和理论研究的主体，加快人才培养，事关科技评估事业的全局和长远发展。

一是尽快建立健全科技评估人才教育和培训体系，可在高校设立专门的“科技评估”或“科技管理”专业，鼓励高校、科研院所联合科技评估机构共同培养科技评估或科技评价方面的高层次人才，科技评估机构可定期选派业务骨干赴高校和科研机构进行理论知识的学习，也可为高校和科研院所的学生提供实习培训的机会，让他们直接参与到科技评估的相关实践业务中来。　二是稳定现有科技评估人才队伍，科技评估机构应根据自身实际情况，采取有效措施，留住优秀人才，如适当提高评估人员的福利待遇，为评估人员提供舒适、宽松的工作环境，鼓励他们自由成长。

三是最广泛地吸收不同专业领域的人才参与科技评估工作。科技评估是一个综合性很强的事业，既需要缜密细致的思维能力，也需要高超的宏观决策和管理能力，还需要精细的运算和数理统计能力，因此，评估人员的配备和选拔，不能局限于某些领域和部门，特别要注意吸收科技管理、财务、统计、软科学研究、经济学等领域的人才。

3.3　加快科技评估机构建设

评估机构是科技评估活动的执行组织，加快评估机构建设，最根本的是培育评估机构的核心业务和核心竞争力，打造若干品牌机构。

一要建立健全的评估机构体系，引导不同层次、不同属性、不同领域的机构相互交流合作、错位竞争。从国外的实践和经验来看，就评估机构的内涵和属性而言，一般可分为政府的、非政府的两种属性和部级、地方级以及科研院所级3个层次。目前我国虽已基本形成了这种“两大系列、三级层次”的评估机构体系架构，但还须进一步完善。

二要加快评估机构的市场化、社会化改革，引导评估机构树立市场意识和竞争意思，鼓励它们实施品牌战略，从根本上增强自己的业务能力和核心竞争力。要通过转变政府特别是科技管理部门的职能，结束评估机构与科技管理部门之间种种不正当的关系，把评估机构置于市场竞争的大环境中，通过市场寻找业务，通过竞争锻炼能力。

三要鼓励民营、私营评估机构的发展，要引导高新技术企业、社会团体设立市场化的科技评估机构。在业务委托等方面要给予民营、私营评估机构与官方、半官方评估机构同等的待遇和机会。

四要大胆引进、合理引导外商投资评估机构的发展。随着我国对外开发程度的提高，特别是由于我国知识服务业的蓬勃发展，一些跨国咨询公司、科技公司开始在我国特别是上海、北京等知识经济发展较快的大城市设立科技类的评估咨询公司，对这些外国投资的评估咨询公司，要大胆引进，同时加以合理引导，鼓励本国评估机构与之合作，使之更好地服务于我国科技创新和评估事业的发展。

技能评估论文范文第3篇

摘要:在国际科技评估领域，近年来对原有既成的方法有了较多进展。因果定性分析、群组概念图、博弈论和进化评估的建模等评估方法，为当今中国科技评估体系的发展提供了重要参考。充分考察国际科技评估进展动态，对于中国科技评估规范的及时更新，具有方法论意义。

关键词：科技评估；评估方法；方法论

1考察国际科技评估方法的必要性

科学决策一直把评估当作重要工具来评价研究项目、计划或者整个研究机构。中国从上世纪90年代以来，不断地加强科技评估管理和研究。从“谋断合一”走向“谋断分离”，为提高政府决策的科学化水平、降低决策风险，始终致力于高质量的评估需求。在具体的评估活动中，评估标准与规范是重要依据。科技越来越趋于复杂化，也给科技评估的规范和标准带来全球性挑战，突显了制定评估方法和考量方法的紧迫性。如今科技评估已越来越成为“战略智能”的来源，即评估活动不仅着眼于过去、现在，而且更关注对于未来科技战略的制定和启示。在国际间形成基本一致的概念框架模式、标准与规范，对于推进国际间科技的交流与合作无疑有着深远的价值。中国的科技评估是为适应对公共科技投入进行监督和科学决策的需求应运而生。因而，早期主要关注为国家科技计划的管理服务的评估，开创了适应国情的评估理论方法和体系。纵观中国20余年的发展历程，“专业化”、“规范化”是每一项评估工作追求的标准，并且在每一项评估活动中，都把“客观、公正、科学”的信誉看作是自身赖以生存的生命线。中国第一个行为规范和技术规范是在2001年出版的《评估规范》。该规范作为中国评估理论和实践经验的浓缩，标志着中国科技评估开始步入专业化阶段。不过，由于实践时间相对较短，加之国情和国内科技发展阶段的特点，尽管中国已经形成自身的评估特色，但是在全球化的背景下，能够与国际接轨的评估行业标准，尤其是科技评估的标准尚有待于进一步完善和修订。因为国际评估组织每一部的标准与规范的都明确要在实践中不断的更新、修订与完善。比如JCSEE在2010年已经更新到第三版、UNEG也分别在2005、2008、2011年分别制定、补充各项标准与规范，而我国科技评估规范和方法尚未及时更新。因此，中国迫切需要结合目前的科技发展状况要加强更新和完善，以制定符合中国国情特色、适应我国科技发展和能够与国际接轨的评估标准与规范。研究分析最新的国际有代表性的评估标准与规范将成为新形势下必要而迫切的工作。在国际科技评估领域，近年来对原有既成的方法有了较多革新进展。

2科技评估方法的进展动态

近年来，评估方法进展的一个新趋势是结合具体特定领域来制定。对传统的定量分析有新的突破，逐渐重视定性分析。对原有评估方法的集成运用也有新的探索，特别是参数相关性的建模。总体来说，都极为注重具体项目的特定条件，都试图从特定条件出发来设计。

2.1定性比较分析研究

相对于传统的定量分析，定性比较分析方式善于处理复杂性因果关系问题。其中定性对比分析方法是一种有效的手段，用来提供在干预手段与背景产生交互情况下的证据，可以从特定条件如何与预期结果相结合的考察中获得因果途径的端倪。FritzSager和Ce′lineAndereggen（AJE，2012（1）：60-78）认为，定性比较分析方法可以用来处理政策决策中各因素之间现实主义复杂的因果关系，并通过在17例瑞士交通政策的例子中应用两步定性比较分析方法证明了其观点。KeithZvoch（AJE，2014（9）：430-440）指出，因果关系是伴随着适合多层级和潜变量模型的估计算法的发展。他的研究提供了以定性为导向的评估者越来越相关的五个方法内容的概要，包括因果推断/实验设计、多层级模型、结构方程及潜变量模型、纵向数据分析、缺失数据以及便于理解和使用的教材资源。总的来说，定性研究方法变得越来越概念集成化和技术成熟化。对支撑因果推论的框架设计与分析的基本看法已经转变了传统的方法实践并迎来对现代数据建模技术之间潜在关系的新认识。

2.2结合案例对原有评估方法的集成与混合

AntónioFirminodaCosta（EPP，2013（4），1-9）以评价葡萄牙全国阅读计划为例重点介绍评价复杂计划的基于多元化并建立于混合方法的集成方法，其在评价第一阶段使用的评价模型使持续且系统的监控、以及分析项目计划等的开发和实施成为可能，并指出了混合方法在评价计划的潜力。CarterBloch和MadsP.Sensen（EPP，2014（3）：105-117）指出，由于人们对科学基金如何分配才能提升社会经济发展的问题更加重视，这些需求涉及到了一系列复杂问题。借鉴评估基金影响的案例，说明了混合方法为政策影响分析带来了强大而完整的价值。YurikoSato（EIJ，2012（2）：230-245）运用了对照组和实验组结果的标准化平均差的方法解释了日本对国外留学生的评估政策。ZaheerKhan，DavidLudlow（EPP，2013（5）：27-41）在评估大规模的综合研究项目中定义了参与式评价方法并使用了基于用户的评价结果，并强调参与式评价方法可以有效应用于其他领域的合作研究项目。StaffanBjurulf，EvertVedungandC.G.Larsson（EIJ，2013（1）：56-73）用三角测量集群效应结合方法来克服影响评估结果可靠性的挑战，三角测量集群效应结合方法是用阴影控制、通用控制和过程追踪结合起来一起揭示因果关系。AlyssaW.Goldman和MaryKane（EPP，2014（12）：9-17）对概念图与网络分析进行了研究并指出，测量结构关系的分析方法，）群组概念图是通过一系列相关的图标形象展示观点的混合性方法，这些图标和附加的图形对规划、评估和理论发展都有帮助。群组概念图通过点、集群和距离描述解释设计构念的潜在特性。重点是把网络分析应用到群组概念图上以量化集群关系之间的强度和方向。

2.3结合案例研究新方法的应用

LeonHermans、ScottCunningham和JillSlinger（EIJ，2014（1）：10-25）基于对评估和博弈论方面文献的综述，阐述了博弈论作为评估方法有用性问题，通过对荷兰沿海政策评估中使用博弈论，表明博弈论有助于开启实施过程依赖于部分利益相关者行为的政策暗箱。博弈论的潜力很大程度上在于其作为正规模型方法的应用。ZaheerKhan和DavidLudlow（EPP，2013（5）：27-41）在评估大规模的综合研究项目中定义了参与式评价方法并使用了基于用户的评价结果，并强调参与式评价方法可以有效应用于其他领域的合作研究项目。JessicaShawandRebeccaCampbell（AJE，2014（6）：250-260）指出了“过程运用”的流程在多点评价中的纵向评估方法。过程运用（ProcessUse）指利益相关者和评估者改变成为参与评估活动的一种功能的途径。虽然过程运用的讨论屡见不鲜，但是探索为过程运用的测量和评估而制定的方法论战略不多，特别是关于过程运用的实证研究一直局限在单点评估项目的跨部门研究上。研究者对多点评估项目的过程运用进行了纵向研究，在三个时间点上对利益相关者在学习、态度和行为方面的变化进行了评估：评估咨询之前；接近长达一年的参与式咨询项目的总结点；项目终止6-8周后。结果表明不同区域的流程使用会随着时间推移出现差异性的发展。

2.4对评估体系和模型建构的研究

WesMartz（AJE，2013（3）：385-401）探讨了由组织理论和管理领域的学者建立的用以评价组织绩效的五个现存模型，包括目标模型、系统模型、过程模型、战略选择模型以及竞争价值模型，作者根据现有模型的分析建立了一个用来评估组织绩效的检查方法，将评估逻辑细致地纳入其框架，并且在保存现有模型优势的基础上减轻比较突出的局限性。Hung-YiWu（EPP，2012（3）：303-320）研究了在银行绩效中把关键绩效指标（KPI）引入到银行机构的平衡记分卡（BSC—）战略布局中。关键绩效指标，是由专家组成的委员会从相关的文献中筛选并组合出对于银行业绩最重要的评估指标，并使用决策测试和评估实验室（DEMATEL）这种多标准分析工具确定关键绩效指标之间的因果关系，找出关键的核心和影响因素，从而在逻辑角度上建立了提高银行绩效的可视化的战略布局。JenniferBrownUrban、MonicaHargraves和WilliamM.Trochim（EPP，2014（8）：127-139）研究了进化理论、发展系统理论和进化认识论，为了解评估、评估发展历史以及评估的作用提供了理论基础。进化评估是在项目和评估演化阶段实施的，进化评估的模型融入了自下而上和自上而下的评估发展的概念，由此产生的框架对许多项目管理和评估问题有重要的意义。研究者说明了进化评估视角如何能够用随机控制实验在评估中阐述重要的辩论，这样的辩论能激起人们对“证据为基础评估”的反思。从进化评估视角看，对证据为基础评估的一般性解释是评估进化的重大挑战，说明了评估阶段的不一致而导致的后果，支持以研究者为导向的评估和以实践者为导向的评估的重要性。

3中国与国际科技评估方法的比较和借鉴

评估标准与规范基本的精神中国已经具备，但是国际科技评估标准的结构在长期的实践中已经基本趋于统一，而我国的标准尚未精准投放到每一个评估者和评估活动中。国际的标准一直随着实践和情况的进行动态调整，不断修正与更新，我国的规范制定于2001年，在此之后一直没有及时更新。国际科技评估标准和规范已基本形成了系统的管理制度的一个重要指标，并且实施动态管理，从面上看，辐射到涉及评估的各个环节，从点上看，精准地针对评估中的不同职能定位有不同的标准，包括评估组织、评估者和参与组织与个人的标准与规范。在一项评估活动中，有些原则是必须遵循的。如果不遵循其中某些原则，需要有充分的理由（如法律方面的限制）。当然，这些原则是在西方文化特别是美国文化背景中产生的，未必与其他国家特别是中国相适应。但是，国际科技评估原则中，要求评估者所秉持的价值导向、道德规范和理念方法，对于任何文化背景下的评估活动，仍不失为一个普遍适用的职业规范。这对于结合我国的国情、科技发展阶段和评估实践的特点来综合衡量与比较，制定出符合中国特点的评估标准与规范，有启发和借鉴的意义。总而言之，充分考察当今国际科技评估方法研究的新动态，是中国科技评估发展的重要方法论。国际科技评估组织和评估层次较为多元，评估标准与规范在实践中运用的时间也较长，经历了不断的修正的过程，有重要的参考价值。在全球化背景下，为科技决策的制定与有效实施，制定出符合中国国情，同时又能够与国际进行交流、对话和合作的科技评估标准与规范的任务迫在眉睫。

参考文献：

[1]菲利普•夏皮拉，斯蒂芬•库尔曼．科技政策评估———来自美国和欧洲的经验[M]．方衍，邢怀滨，等译．北京：科学技术文献出版社，2015．

[2]党倩娜，杨莺歌，吴磊．国外创新评估的发展概况[J]．科技进步与对策，2010（5）．

技能评估论文范文第4篇

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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RaymondPearl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

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4

[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4

[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4

[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4

[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1

[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4

[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5

[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3

[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5

[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

[21]KimB.Clark&TakahiroFuj

imoto.ProductDevelopmentPerformance–Strategy、OrganizationandManagementinIndustry.HarvardBusinessSchoolPress.Boson1993

[22]GobeliDH,BrownDJ.Improvingtheprocessofproductinnovation.Research,TechnologyManagement,1993.36（2）:46-49

[23]SimonJ.Towner.Fourwaystoacceleratenewproductdevelopment.LongRangPlanning1994.27（2）:57-65

[24]AbdulAli,etal.Productinnovationandentrystrategy.JournalofProductInnovationManagement1995.12（12）:54-69

[25]EricVinHippel.ThesourcesofInnovation.OxfordUniversityPress.1988

[26]ShtubA,ZimermanY.Aneural-network-basedapproachforestimatingthecostofassembly.InternationalJournalofProductionEconomics,1993.32:189-207

[27]Wee-LiangTan,DattarreyaG.Allampalli,InvestmentCriteriaofSingaporeCapitalists,1997InternationalCouncilforSmallBusiness,SanFrancisco,California,June1997

[28]MichaelHenos,TheRoadtoVentureFinancing:GuidelinesforEntrepreneuts,R&DStraregistMagazine,Summer1991

[29]ChowGC,TheLargrangeMethodofoptimizationwithapplicationstoportfoliandinvestmentdecisions.JofEconomicDymamicsandControl1996

[30]Jensen,R..InformationCostandInnovationAdoptionPolicies,ManagementScience.Vol.34,No.2,Feb,1988

[31]R.K.Zutshi,T.W.Liang,D.G.Allampulli,SingaporeVentureCapitalistsInvestmentEvaluationCriteria:AReexamination.SmallBusinessEconomics13:9-26(1999)

技能评估论文范文第5篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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raymondpearl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

xx.07-xx.09：完成论文开题。

xx.09-xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

xx.11-xx.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

xx.01-xx.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

xx.03-xx.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

xx.04-xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社xx

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.xx/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究.风险投资.xx/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.xx/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.xx/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.xx/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.xx/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.xx/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.xx/4

技能评估论文范文第6篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz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

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01] 傅家骥、仝允桓等。 技术创新学。 北京： 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生。 技术创新管理。 北京： 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林。 企业技术创新管理。 北京： 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等。 产品创新过程管理模式的基本问题研究。 管理科学学报。 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林。 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究。 风险投资。 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠。 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用。 控制与决策。 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕。 风险投资理论和政策研究。 国际商务研究。 2002/5

[08] 陈劲、龚焱等。 技术创新信息源新探。 中国软科学。 2001/1. pp86-88

[09] 严太华、张龙。 风险投资评估决策方法初探。 经济问题。 2002/1

[10] 苏永江、李湛。 风险投资决策问题的系统分析。 学术研究。 2001/4

[11] 孙冰。 企业产品开发的评价模型及方法研究。 中国管理科学。 2002/4

[12] 诸克军、杨久西、匡益军。 基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价。 系统工程理论与实践。 2002/4

[13] 杨力。 基干BP 神经网络的城市房屋租赁估价系统设计。 中国管理科学。 2002/4

[14] 杨国栋、贾成前。 高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型。 统工程理论与实践。 2002/4

[15] 楼文高。 基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型。 中国管理科学。 2002/1

[16] 胥悦红、顾培亮。 基于BP神经网络的产品成本预测。 管理工程学报。 2000/4

[17] 陈新辉、乔忠。 基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型。 中国农业大学学报。 2000/5

[18] 刘育新。 技术预测的过程与常用方法。 中国软科学。 1998/3

[19] 温小霓、赵玮。 市场需求与统计预测。 西安电子科技大学学报。 2000/5

[20] 朱振中。 模糊理论在新产品开发中的应用。 科学管理研究。 2000/6

[21]Kim B. Clark Takahiro Fujimoto. Product Development Performance Strategy、Organization and Management in Industry. Harvard Business School Press. Boson 1993

[22] Gobeli D H, Brown D J. Improving the process of product innovation. Research, Technology Management, 1993. 36(2)：46-49

[23]Simon J.Towner. Four ways to accelerate new product development. Long Rang Planning 1994. 27(2)：57-65

[24]Abdul Ali,et al. Product innovation and entry strategy. Journal of Product Innovation Management 1995. 12(12)：54-69

[25]Eric Vin Hippel. The sources of Innovation. Oxford University Press. 1988

[26] Shtub A, Zimerman Y. A neural-network-based approach for estimating the cost of assembly. International Journal of Production Economics, 1993. 32: 189-207

[27] Wee-Liang Tan, Dattarreya G. Allampalli, Investment Criteria of Singapore Capitalists, 1997 International Council for Small Business, San Francisco, California, June 1997

[28]Michael Henos, The Road to Venture Financing: Guidelines for Entrepreneuts, RD Straregist Magazine,Summer 1991

[29]Chow GC, The Largrange Method of optimization with applications to portfoli and investment decisions. J of Economic Dymamics and Control 1996

[30]Jensen, R Information Cost and Innovation Adoption Policies, Management Science. Vol.34, No.2, Feb, 1988

[31]R.K. Zutshi, T.W.Liang, D.G.Allampulli, Singapore Venture Capitalists Investment Evaluation Criteria: A Reexamination. Small Business Economics 13:9-26(1999)

技能评估论文范文第7篇

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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RaymondPearl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

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4

技能评估论文范文第8篇

论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献

[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究. 风险投资. 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. 2002/5

[08] 陈劲、龚焱等. 技术创新信息源新探. 中国软科学. 2001/1. pp86-88

[09] 严太华、张龙. 风险投资评估决策方法初探. 经济问题. 2002/1

[10] 苏永江、李湛. 风险投资决策问题的系统分析. 学术研究. 2001/4

孙冰. 企业产品开发的评价模型及方法研究. 中国管理科学. 2002/4

技能评估论文范文第9篇

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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raymondpearl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

07-.09：完成论文开题。

09-.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

11-.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

01-.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

03-.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

04-.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998

[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社

[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997

[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报./2.

[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究.风险投资./6

[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策./6

[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究./5

[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学./1.pp86-88

[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题./1

[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究./4

<11>孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学./4

技能评估论文范文第10篇

论文开题报告格式及如何写论文开题报告 在研究生教育的整个过程中,学位论文质量的高低是衡量研究生培养质量的重要标志。而论文质量的高低,很大程度上取决于论文开题报告做的细致程度。论文开题报告做的细致,前期虽然花费的时间较多,但写起论文来就很顺手,能够做到胸有成竹,从而保证论文在规定的时间保质保量地完成;但如果不重视论文开题报告,视论文开题报告为走过场,写起论文来就会没有目标,没有方向,没有思路,可能就要多走弯路,也很难保证毕业论文的质量。

一、论文开题报告的意义

硕士论文开题报告是研究生在完成文献调研后写成的关于学位论文选题与如何实施的论述性报告。论文开题报告既是文献调研的聚焦点,又是学位论文研究工作展开的散射点,对研究工作起到定位作用。

写论文开题报告的目的,是要请老师及专家们帮忙判断一下所研究的选题有没有价值,研究方法是否奏效,论证逻辑有没有明显缺陷。因此论文开题报告就要围绕研究的主要内容,拟解决的主要问题(或阐述的主要观点),研究步骤、方法及措施为主要内容。但笔者在工作实践中发现有很多学生往往在论文开题报告中花费大量笔墨叙述别人的研究成果,谈到自己的研究方法时,往往寥寥数语一笔带过。这样,不便于评审老师指导。

二、如何写论文开题报告

(一)论文开题报告的前提通过理论思维选择课题

在工作实践中,发现硕士研究生论文开题报告中存在的普遍问题是选题不合适。有的提出的问题太过平庸,有的选题范围太大,研究内容太多、太宽泛,提出的问题不切合硕士生的实际,实践操作起来难度较大。如有的学生提出的论文题目:新型中性镍催化剂的研究及其催化合成聚乙烯、聚丙烯的研究,此选题有意义,有创新,作者的研究思路也比较正确,但论文选题范围太大,研究内容对于一个硕士生来说明显偏多,无法按时完成。因此应重新确定研究内容,注重项目的可操作性。

那么如何选择研究问题呢?这里要强调的是通过理论思维来发现研究问题。

理论是由一系列前设和术语构造的逻辑体系,特定领域的理论有其特定的概念、范畴和研究范式,只有在相同的概念、视角和范式下,理论才能够对话。只有通过对话,理论才能够发展。硕博论文要想创造新理论很难,多数是在既有理论的基础上加以发展。

其次,选择问题是一个剥皮的过程,理论问题总是深深地隐藏在复杂的现实背后,而发现理论问题,则需要运用理论思维的能力。这就需要我们不断锻炼和提高自己的理论思维能力,需要在日常的学习中,不断总结和分析以往的研究者大体是从哪些视角来分析和研究问题,运用了哪些理论工具和方法,通过学习和总结来不断提高自己的理论思维能力,从而选择具有学术理论价值和应用价值,并与国家经济建设及导师承担的科学研究项目紧密结合的研究问题。

(二)做好文献综述,为论文开题报告打好基础

在研究生论文开题报告会上,出现的普遍问题是对文献的研读不够,对研究背景的了解不够深入,对研究方向上国内外的具体进展情况了解不够全面、详细,资料引用的针对性、可比性不强。有很多学生没有完全搞清论文开题报告与文献综述的区别,他们的论文开题报告有很多仅仅是对前人工作的叙述,而对自己的工作介绍甚少。

文献综述的基本内容包括:国内外现状;研究方向;进展情况;存在问题;参考依据。这是对学术观点和理论方法的整理。同时,文献综述还是评论性的,因此要带着作者本人批判的眼光来归纳和评论文献,而不仅仅是相关领域学术研究的堆砌。

要想写好论文开题报告,必须认真研读文献,对所研究的课题有个初步的了解,知道别人都做了哪些工作,哪些方面可以作为自己研究的切入点,因此,文献调研的深入和全面程度,会相当程度地影响论文开题报告的质量,是学生充分发挥主观能动性的客观基础。

(三)论文开题报告的格式及写作技巧

1.论文开题报告格式

一个清晰的选题,往往已经隐含着论文的基本结论。对现有文献的缺点的评论,也基本暗含着改进的方向。论文开题报告就是要把这些暗含的结论、论证结论的逻辑推理,清楚地展现出来。论文开题报告的写作步骤:课题选择课题综述论题选择论文开题报告。论文开题报告的基本内容主要包括:选题的意义;研究的主要内容;拟解决的主要问题(阐述的主要观点);研究(工作)步骤、方法及措施;毕业论文(设计)提纲;主要参考文献。为了写好论文开题报告,江苏工业学院研究生部专门出台了详细的规定,规定论文开题报告的一般内容包括:

(1)论文开题报告课题来源、开题依据和背景情况,课题研究目的以及理论意义和实际应用价值。

(2)论文开题报告文献综述。在阅读规定文献量(不少于50篇,其中外文文献占40%以上)的基础上,着重阐述该研究课题国内外的研究现状及发展动态,同时介绍查阅文献的范围以及查阅方式、手段。

(3)论文开题报告主要研究内容。包括学术构思、研究方法、关键技术、技术路线、实施方案、可行性分析、研究中可能遇到的难点、解决的方法和措施以及预期目标。

(4)论文开题报告拟采用的实验手段,所需科研和实验条件,估计课题工作量和所需经费,研究工作进度计划。

(5)论文开题报告主要参考文献,列出至少10篇所查阅参考的文献。

2.论文开题报告的写作技巧

(1)提出问题注意层次

选题是撰写学术论文的第一步,选题是否妥当,直接关系到论文的质量,甚至关系到论文的成功与否。不同于政策研究报告,学术文章聚焦理论层面、解决理论问题。有的学生的选题不具有新颖性,内容没有创新,仅仅是对前人工作的总结,或是对前人工作的重复。在选题时要坚持先进性、科学性、实用性及可行性的原则。在提出问题时,要以内行看得懂的术语和明确的逻辑来表述。选题来源包括:1、与自己实际工作或科研工作相关的、较为熟悉的问题;2、自己从事的专业某问题发展迅速,需要综合评价;3、从掌握的大量文献中选择反映本学科的新理论、新技术或新动向的题目。

所选题目不宜过大,越具体越容易收集资料,从某一个侧面入手,容易深入。

(2)瞄准主流文献,随时整理

文献资料是撰写好学术论文的基础,文献越多,就越好写,选择文献时应选择本学科的核心期刊、经典著作等,要注意所选文献的代表性、可靠性及科学性;选择文献应先看近期的(近3~5年),后看远期的,广泛阅读资料,有必要时还应找到有关文献所引用的原文阅读,在阅读时,注意做好读书卡片或读书笔记。

整理资料时,要注意按照问题来组织文献资料,写文献综述时不是将看过的资料都罗列和陈述出来,而是要按照一定的思路将其提炼出来。只有这样,才能写出好的文献综述,也才能写出好的论文开题报告,进而为写出好的论文打下基础。

(3)研究目标具体而不死板

一般论文开题报告都要求明确学位论文的研究目标,但笔者认为,研究目标不宜规定得太死板,这是因为,即使条件一定,目标是偏高还是偏低,往往难于准确判断,研究工作本身,涉及求知因素,各个实验室条件不同,具体研究时条件也不同。学位论文选题和研究目标体现了研究工作的价值特征。

三、论文开题报告的质量保证

为了保证硕士研究生的培养质量,提高论文质量,就必须对论文开题报告进行评价。论文开题报告会由3~5位相关学科的专家对论文开题报告进行评议,与企业合作的重大科研项目可以聘请1~2位相应企业的具有高级职称的专家参加,不同学科的论文开题报告的侧重点不同。江苏工业学院研究生部规定学生必须进行论文开题报告,并规定了统一的格式,设计了专门的论文开题报告评审表,论文开题报告会上研究生应对课题进行详细汇报,并对专家提问做出必要的解释和说明。论文开题报告的成绩考核以合格、不合格记。评审小组成员最后签名并给出学生是否合格的评审意见,并以百分制打出具体的分数。论文开题报告成绩不合格者,不得进入课题研究。

为了提高论文质量,研究生必须首先从思想上重视论文开题报告,在平时的学习中注意积累,从各个方面提高能力,尤其要注意培养通过理论思维发现研究问题的能力。论文开题报告是研究工作的开始,良好的开端为优秀的学位论文奠定了坚实的基础。

2017年研究生论文开题报告范文 论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

一、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(-Bt)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz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

2003.07-2003.09：完成论文开题。

2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

2003.11-2015.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

2015.01-2015.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

2015.03-2015.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

2015.04-2015.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000

[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.

[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究. 风险投资. 2002/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. 2002/6

[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. 2002/5

[08] 陈劲、龚焱等. 技术创新信息源新探. 中国软科学. 2001/1. pp86-88

技能评估论文范文第11篇

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

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：

技能评估论文范文第12篇

关键词:顾客满意理论;科技创新软环境;评估指标体系

中图分类号:F72文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)21-0182-03

加强对高新区科技创新软环境的评估指标体系建设,制订出一套以高新区科技创新软环境建设为主要内容,全面评估高新区科技创新软环境的综合评估指标体系,有利于调动高新区科技创新软环境建设的积极性、创造性,有利于提高高新区科技创新软环境建设的质量和水平,有利于促进高新区内部管理制度改革的顺利进行和高新区的健康发展。

一、构建高新区科技创新软环境评估指标体系

的原则

高技术企业导向原则:高新区的主要职能是发展高技术产业,而高技术企业就是高技术产业化的载体。高新区对于高技术企业的吸引力就建立在高技术企业对软环境满意的基础上,因此软环境的评估应该采取以高技术企业为评估主体的评估方式。

企业满意度原则:高新区科技创新软环境的比较优势就是基于企业对高新区科技创新软环境的认同,这是本文提出评估体系的基本出发点。高新区要取得发展就必须在进行软环境建设过程中取得高技术企业的认同。而不同高技术企业对软环境构成要素的需求可能不同,就会导致对高新区科技创新软环境感知不同,所以作为高新区来讲,就要了解高技术企业对软环境的期望,从而有针对性的进行软环境建设。

科学性原则:高新区科技创新软环境评估体系中的每个指标都应该有确定的科学内涵。应该依据软环境评估理论,根据软环境本身及高新区发展的内在关系,选择含义明确、便于理解、可靠和实用的指标构建评估体系,科学客观的反映软环境的实际状况。

系统性原则:高新区科技创新软环境是一个动态复杂系统。选择和确定具体指标构建指标系统时,要综合考虑其整体性,动态性和系统性,选择的指标要考虑到信息的全面性与指标评估简便性的结合,避免多重共线性与序列相关的干扰。

发展性原则:高新区软环境的评估指标设置应尽可能综合考虑到高新区的经济效益、社会效益和生态效益,以体现社会、经济、科技、环境与资源相互促进发展的协调性,体现开发区发展的持续性[1]。

二、构建高新区科技创新软环境评估指标体系

的依据

构建高新区科技创新软环境评估指标体系主要依据顾客满意理论。这一理论1965年由Cardoz首次提出,但对顾客需求以及顾客满意的研究却是近二三十年的事情。菲利普科特勒(1999)认为,顾客满意是指一个人通过对产品的可感知效果(或结果)与他的期望值相比较后,所形成的愉悦或失望的感觉状态。亨利・阿塞尔(2002)也认为,当产品的实际消费效果达到消费者的预期时,就导致了顾客满意,否则就会导致顾客不满意。根据顾客满意理论,我们借鉴了相关理论的有关模型和理念,提出了高新区科技创新软环境的企业满意模型(如下页图所示)。

模型的核心概念就是对软环境的企业满意,我们认为企业满意是企业对高新区科技创新软环境建设状况以及经历的整体评估,它是一种累积的满意。模型中企业满意有两个基本的前置因素:企业对软环境期望和企业对软环境的感知绩效。当企业的期望比较高,而高新区不能满足时,那么就影响了企业对软环境需求的满足,从而就影响了企业满意度。而企业对软环境的感知则是这些企业对高新区科技创新软环境实际建设情况的总体认识,这个前置因素就构成了企业对软环境需求满足程度的直接影响因素,最终影响了企业对软环境的满意水平。模型中的后置因素就是企业行为。因为如果这些企业对高新区科技创新软环境满意的话,那么说明软环境会对企业绩效产生积极的影响作用,这些企业也就会继续留在高新区内而不会发生迁徙。但如果不能满足企业的需要,那么这些企业就会去寻找能满足他们对软环境需求的高新区,从而发生迁移。因此作为高新区来说,就应该探求高技术企业对软环境建设的需求,搞清楚他们的期望,从而有针对性的建设软环境,使企业满意,最终实现高新区绩效的增长[2]。

三、构建高新区科技创新软环境评估指标体系

及说明

从上述论述的原则出发,运用顾客满意度理论,构建高新区科技创新软环境的评估体系(见下表)。

高新区科技创新软环境评估指标体系由二级指标构成。一级指标由四个部分组成,即政策环境、制度环境、人文环境和服务环境,这四个方面与高新区科技创新软环境的构成要素一一对应的,体现了内容与形式的一致性。对应一级指标,形成了16项具体的软环境评估的二级指标。对应二级指标列出了16项二级指标的具体说明,明确了评估内容。

评估指标权重的确定:本文以软环境指标的重要度作为权重。软环境评估指标的重要度是指企业对各指标满意的敏感性。企业对某个软环境评估指标的敏感性越大,该指标的重要度就越高,一旦在该指标上的满意度发生较小的变化,企业对高新区科技创新软环境的整体满意度就会产生较大的同向变化,因此这类指标对企业产生的影响相对就比较大。由于指标的重要度比较好的体现了该指标与整体满意度的相关程度,因此选择重要度作为各指标的权重是可行的。指标重要度的数值,将采用测量法来确定,即根据企业满意指标体系设计问卷,调查企业对各评估指标的重视程度。每个指标的权重可以通过以下公式计算:

Q=CC

其中,Q:t时刻i指标的权重;Cit:t时刻i指标的重要度;Cjt:t时刻j指标的重要度;k:指标的数量。

四、高新区科技创新软环境评估的具体操作

1.制定评估程序。一般程序是先由被评估者――高新区填写总结材料,并向主管部门进行述职、自评,再由主管部门、相关职能部门及服务对象综合评分,领导小组综合评定,信息反馈等。配置高新区科技创新软环境评估主体的评分比例是高新区科技创新软环境评估的关键。应采取最直接相关利益者最有发言权评估主体设定原则,选择与高新区利益最为直接的评估主体、设置评分比例。企业作为高新区管理和服务的对象,对高新区有直接的感受,也就最有发言权;职能部门领导作为高新区的直接领导,对高新区的工作表现有较为全面的了解;高新区对外有着千丝万缕的联系,其服务态度和质量也是衡量高新区工作的有效手段;高新区对自己工作情况有最为全面的了解。要合理的划分评分比例。原则上是服务对象即企业评估的评分比例最大,机关职能部门次之,自身评估比例最小。

2.确定评估周期。高新区科技创新软环境的评估可以与全市的评估同步。但考虑到高新区的特点,特别是软环境的建设周期相对较长的特点,对其评估时间可以延长,如三年、五年,也可以根据需要随时评估。对高新区的评估,周期太长则不利于对高新区的日常管理和监督,评估结果有秋后算账的嫌疑;周期太短则不利于体现高新区工作的完整性,不利于突出重点。理想的评估周期应该以年度为单位,最好能够与全市的评估同步。

3.确定评估结果。评估结果可以分两种类型:一种是各个具体评估指标的评估结果,另一种是整个评估体系的评估结果。但如何将其明确表示出来,比如,是用百分制表示还是用定性的评语优良中差表示,这是需要研究探讨的问题。根据模糊评估的近似准确理论,高新区的工作特点决定了很难用百分制表示方法,比如,同样的事件打分多少是很难区别的,但都用优良中差表示,也存在定性评估过多的困境,会影响到评估的信度和效度。可以把每个具体评估指标结果用优良中差表示,再根据优良中差的多少形成最终的评估结果。当获得“优”的评估指标数量达到一定数值或比例,就可以评为优良,“差”达到一定数值或比例就要评为不合格等。

4.评估的信息反馈。评估的目的是以评估促进步、以评估促发展、以评估促完善。目前,对高新区的评估普遍存在的一个误区是只注重评估的直接应用价值,而忽视评估以评促进的潜在价值,也就是往往忽视了评估的反馈。评估结果的反馈,关键要强调评估反馈的明确性,即通过评估反馈明确指出高新区工作存在的问题、需要努力的方向和可以采用的改进措施等,让高新区通过评估了解工作中存在的问题,并加以改进,实现自身的提高和完善,进而提高工作效率和实效。评估的反馈方式可以采用谈话的方式,同时辅之以具体的工作数据。

综上所述,构建高新区科技创新软环境的评估体系是一项较为复杂的工作,要完全做到科学、规范、有效是非常困难的,每一种评估方案都各有利弊,需要在实践中不断加以改进和完善。要在整体评估中突出重点,要在宏观把握中注意微观,在求实创新中形成特色,在勤于思考中总结经验,创造性的完成评估任务。

参考文献:

[1]湖北省高新区软环境研究课题组.高新技术开发区软环境评价指标体系研究[J].科技进步与对策,2002,(12):37.

技能评估论文范文第13篇

关键词：政府绩效评估；公共治理；异体评估；人民代表大会

中图分类号：D035.1文献标识码：A文章编号：1003—0751(2012)05—0007—06

自科学发展观思想提出以来，政府绩效评估受到中央和地方政府的普遍关注，成为政府部门推行管理创新的重要举措，全国范围内掀起了一场持续10年之久的政府绩效评估热潮。但是，就最近几年的评估实践结果而言，该项工作的实施成效远低于预期并颇受质疑，存在着评估工作被改造为新的政绩工程、盲目攀比跟风现象及运动式评估等诸多问题。在理论研究方面，我国至今还没有形成能够切实指导评估实践的统一的系统性理论，更未能建立起一套规范的政府绩效评估制度。反思我国政府绩效评估陷入困境的根源，从基本制约因素入手寻求新的理论突破，是摆在我们面前的一项重要课题。

一、理论困惑与实践困境之源：谁来评估在我国的政府绩效评估运动中，相继出现了以山东青岛为代表的“改进型目标责任制”、以山东烟台为代表的“社会服务承诺制”、以河北邢台为代表的“效能监察”、以福建漳州为代表的“效能建设”、以辽宁沈阳和江苏南京为代表的“公民评议政府”、以甘肃兰州为代表的“第三方评估”、以安徽淮南为代表的“党政群团一体化”等至少九种评估模式。①但无法回避的现实是，这些实践模式都内含了一个共性特征：评估活动是由政府系统内部主导的。尽管上述评估实践中不同程度地注意了吸纳公众参与和引入民间力量，但往往形式大于内容，主导权仍然掌握在政府手中。

“谁来评估”是政府绩效评估体系设计中的一个基础的、首要的问题，是绩效评估研究的逻辑起点。就政府绩效评估的基本逻辑框架“为何评估——谁来评估——评估什么——如何评估——评

收稿日期：2012—05—29

*基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目《基于“异体评估”和结构方程模型(SEM)的政府绩效评估体系构建研究》（11YJC810011）、中央高校基本科研业务费种子基金项目《我国政府绩效评估的理论创新与体系重构》（N100414003）、教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目《中国社会转型中的政府治理模式研究》（08JZD0018）、辽宁省社会科学规划重点项目《基于科学发展观的辽宁市级政府绩效评估指标体系研究》（L08ATJ001）的阶段性成果。

作者简介：高洪成，男，东北大学文法学院公共管理系讲师，博士（沈阳110819）。

娄成武，男，东北大学文法学院公共管理系教授，博士生导师（沈阳110819）。

估何用”而言，五个环节之间存在着严密的逻辑关系（如图1所示）。根据政府绩效评估发展阶段的不同，每个环节在该评估链条中的重要程度渐次发生变化：在评估引进阶段，“为何评估”非常重要，旨在统一认识，确立评估的重要地位；在就评估意义达成一致后，便需要解决及澄清“谁来评估”的问题，而“谁来评估”又需要同“为何评估”紧密联系在一起进行理解，对“为何评估”的理解深度在很大程度上又决定着“谁来评估”；评估主体确定之后，需要重点解决“评估什么”的问题，将评估内容尽可能科学地分解到评估指标体系之中，并选取测评方法；前面三个环节解决以后，评估将要进入实际操作阶段，需要研究应该如何发起、组织和实施评估；“评估何用”旨在通过对评估结论的科学使用以充分发挥其结果导向功能。

图1政府绩效评估逻辑框架

从国内政府绩效评估的发展现状看，系统性、科学性的政府绩效评估理论及实践模式均尚未形成。这个阶段的首要问题是必须明确“谁来评估”的问题。“谁来评估”环节直接决定着“评估什么”和“如何评估”两个环节，也深刻地影响着“评估何用”。只有在切实理解并确定了“谁来评估”之后，才能开展好后续工作。评估主体问题解决不好，会造成整个链条内容朝着错误的方向演化。

目前，国内学界已逐渐形成共识，认为政府绩效评估的内部评估路径是造成我国评估困境的主要原因和根源性问题。评估主体过于单一的内部取向，直接损害了政府绩效评估的公允性、科学性和连贯性。②然而，尽管有此共识，但在评估主体的选取及主体结构安排方面却又一直相对缺乏足够深入透彻的讨论，我国政府绩效评估由政府自身主导的主体格局也一直未能获得实质性改变。笔者认为，“谁来评估”环节出现误区的原因是，未能切实将政府绩效评估研究置身于国家政治生态中去审视和思考，多数研究只在五个环节之间徘徊，没有将这五个环节与评估体系之外的政治系统和国家社会系统紧密联系起来，回避了针对中国政府绩效评估实施条件的政治因素分析，而是试图在不触及体制的前提下主要进行工具性、技术性研究。这种偏于追求管理技术系统自洽性的研究逻辑造成了研究重点的下移，政府绩效评估研究主要聚集于“评估什么”环节，将重点放在了绩效评估方法的选择以及绩效指标的制定讨论上，并且在指标及方法方面分歧和争论不断。研究重点的错位造成了“谁来评估”环节基础理论研究的不足，进而造成政府绩效评估实践推进的难以为继。

二、公共治理范式变革下“异体评估”思路的提出

技能评估论文范文第14篇

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

xx.07-xx.09：完成论文开题。

xx.09-xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

xx.11-xx.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

xx.01-xx.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

xx.03-xx.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

xx.04-xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

主要参考文献：

[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998

[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 xx

[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997

[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. xx/2.

[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ecv评估指标与决策模型研究. 风险投资. xx/6

[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. xx/6

[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. xx/5

[08] 陈劲、龚焱等. 技术创新信息源新探. 中国软科学. xx/1. pp86-88

技能评估论文范文第15篇

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