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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

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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
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 页

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