论文目录 | |
致谢 | 第1-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
图的清单 | 第11-12页 |
表的清单 | 第12-13页 |
1 绪论 | 第13-30页 |
· 研究背景 | 第13-17页 |
· 相关概念界定 | 第14-16页 |
· 研究现实需要 | 第16-17页 |
· 研究意义 | 第17-18页 |
· 论意义 | 第17页 |
· 实践意义 | 第17-18页 |
· 国内外研究现状 | 第18-27页 |
· 企业专利创造与运用研究现状 | 第18-22页 |
· 绩效评估理论研究现状 | 第22-23页 |
· 两种评估方法研究现状 | 第23-26页 |
· 中关村示范区企业专利创造与运用绩效评估研究现状 | 第26-27页 |
· 研究内容与创新点 | 第27-28页 |
· 研究内容 | 第27-28页 |
· 创新点 | 第28页 |
· 研究方法与研究技术路线 | 第28-30页 |
2 相关理论概述 | 第30-43页 |
· 企业专利相关理论 | 第30页 |
· 企业专利战略 | 第30页 |
· 企业专利创造与运用的价值 | 第30页 |
· 专利创造与运用绩效评估方法 | 第30-43页 |
· 灰色多层次评估法 | 第31-33页 |
· 神经网络评估方法 | 第33页 |
· 人工神经元的模型 | 第33页 |
· 激活转移函数 | 第33-35页 |
· 神经元网络的模型结构 | 第35-38页 |
· 反向传播网络 | 第38-43页 |
3 中关村示范区企业专利创造与运用绩效评估指标体系构建 | 第43-49页 |
· 评估指标体系构建的必要性及基本原则 | 第43-44页 |
· 评估指标体系构建的必要性 | 第43页 |
· 评估指标体系构建的基本原则 | 第43-44页 |
· 评估指标体系的建立 | 第44-49页 |
· 评估指标体系的设计 | 第45-47页 |
· 评估指标体系的组成 | 第47-49页 |
4 基于BP神经网络的中关村示范区企业专利创造与运用绩效评估模型的构建 | 第49-55页 |
· 模型构建的总体思路及基本步骤 | 第49-51页 |
· 模型构建的总体思路 | 第49-50页 |
· 模型构建的基本步骤 | 第50-51页 |
· 模型的神经网络结构及参数确定 | 第51-53页 |
· 企业专利创造与运用BP神经网络结构的确定 | 第51页 |
· 企业专利创造与运用BP神经网络参数的确定 | 第51-53页 |
· 模型的神经网络学习训练及仿真实现 | 第53-55页 |
· 初始化样本数据 | 第53页 |
· 建立BP神经网络 | 第53页 |
· 训练网络 | 第53-55页 |
5 实证研究—大唐电信专利创造与运用绩效评估 | 第55-72页 |
· 大唐电信专利创造与运用现状 | 第55-56页 |
· 大唐电信简介 | 第55页 |
· 大唐电信专利创造与运用取得的成果 | 第55-56页 |
· 基于灰色多层次分析的大唐电信专利创造与运用绩效评估 | 第56-64页 |
· 确定指标体系及各级指标权重 | 第56-60页 |
· 制定评估指标的评分等级 | 第60-61页 |
· 组织评分 | 第61-62页 |
· 确定评估灰类 | 第62页 |
· 灰色评估系数计算 | 第62-63页 |
· 计算灰色评权向量和权矩阵 | 第63页 |
· 对企业综合评估 | 第63-64页 |
· 基于BP神经网络的大唐电信专利创造与运用绩效评估 | 第64-70页 |
· 输入节点数 | 第64页 |
· 输入输出层数据进行归一化处理 | 第64-66页 |
· 输出层节点数 | 第66页 |
· 隐含层节点数 | 第66-67页 |
· 学习速率η | 第67页 |
· MATLAB算法及评估等级 | 第67-68页 |
· 网络的训练及仿真 | 第68-70页 |
· 大唐电信专利创造与运用绩效评估方法对比 | 第70-72页 |
· 两种评估方法的基本步骤 | 第70-71页 |
· BP神经网络对企业专利创造与运用绩效评估的优越性 | 第71-72页 |
6 结论与展望 | 第72-74页 |
· 本文主要研究工作及结论 | 第72页 |
· 存在的问题和有待进一步研究的工作 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-76页 |
附录A | 第76-79页 |
附录B | 第79-81页 |
附录C | 第81-83页 |
作者简历 | 第83-85页 |
学位论文数据集 | 第85
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