研究生論文開題報賞析

時間：2021-02-10 10:04:15 開題報告我要投稿

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研究生論文開題報范文賞析

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研究生論文開題報范文賞析

　　一、開題報告的目的

　　開題報告是研究生畢業(yè)論文工作的重要環(huán)節(jié)，是為闡述、審核、確定研究生畢業(yè)論文選題及內(nèi)容而舉行的報告會，旨在監(jiān)督和保證研究生畢業(yè)論文的質(zhì)量。

　　二、開題報告的內(nèi)容

　　研究生畢業(yè)論文開題報告(1)的內(nèi)容包括審核和確定論文選題依據(jù)和研究方案。選題依據(jù)包括：選題的學(xué)科性質(zhì)、理論意義及實踐意義;國內(nèi)研究現(xiàn)狀的分析。研究方案包括：研究內(nèi)容、研究中所要突破的難題、擬采取的研究方法，有何特色與創(chuàng)新之處以及與選題有關(guān)的參考文獻(xiàn)等內(nèi)容。

　　三、開題報告的時間和步驟

　　脫產(chǎn)研究生在第2學(xué)期末，在職研究生在第3學(xué)期末進(jìn)入畢業(yè)論文開題報告階段。可先由教研部提供選題指南，在研究生提交選題意向后，由教研部批準(zhǔn)。為確保研究生畢業(yè)論文的寫作時間，開題報告會應(yīng)在脫產(chǎn)研究生的第2學(xué)期結(jié)束前、在職研究生的第3學(xué)期結(jié)束前舉行。

　　四、評審小組的組成

　　研究生畢業(yè)論文開題報告(1)評審小組由本學(xué)科研究生導(dǎo)師和秘書組成。評審小組的組長由教授或副教授擔(dān)任。

　　五、開題報告的方式和成績評定

　　開題報告評審小組的成員在聽取研究生的畢業(yè)論文開題報告后，對選題依據(jù)和研究方案進(jìn)行審查，提出修改或補充意見。研究生根據(jù)評審小組的意見，在對研究方案進(jìn)行修正、補充和改進(jìn)后，按規(guī)定程序?qū)徟鷤浒负痛鏅n，并正式進(jìn)入論文寫作階段。論文開題報告成績按合格、不合格兩級評定。不合格者不得進(jìn)入畢業(yè)論文寫作階段。研究生畢業(yè)論文開題報告(1)后，需變動論文題目和基本內(nèi)容時，需本人申請，導(dǎo)師批準(zhǔn)并重新填寫《研究生畢業(yè)論文開題報告(1)》表。

　　六、開題報告材料的備案和管理

　　研究生畢業(yè)論文開題報告(1)進(jìn)行后，評審小組秘書填寫《研究生畢業(yè)論文開題報告(1)》表，經(jīng)評審小組組長簽字后交研究生部備案�！堆芯可厴I(yè)論文開題報告(1)》表必須用鋼筆填寫，不得打印、剪貼。研究生開題報告的有關(guān)材料歸入學(xué)籍檔案。

　　范文：

　　一、論文名稱、課題來源、選題依據(jù)

　　論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評估模型及其應(yīng)用研究

　　課題來源：單位自擬課題或省政府下達(dá)的研究課題

　　選題依據(jù)：

　　技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估, 可以使企業(yè)對未來的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握, 從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學(xué)的依據(jù), 以減少技術(shù)創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下, 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展,企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強(qiáng)。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中, 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運, 為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評估提出了更高的要求。

　　二、本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

　　現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測方法可分為趨勢外推法、相關(guān)分析法和專家預(yù)測法三大類。

　　(1)趨勢外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)信息, 分析技術(shù)發(fā)展趨勢和規(guī)律, 在分析判斷這些趨勢和規(guī)律將繼續(xù)的前提下, 將過去和現(xiàn)在的趨勢向未來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測方法,美國生物學(xué)家和人口統(tǒng)計學(xué)家Raymond Pearl提出的Pearl曲線(數(shù)學(xué)模型為: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英國數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計學(xué)家Gompertz提出的Gompertz曲線(數(shù)學(xué)模型為: Y=L·exp(-B·t))皆屬于生長曲線, 其預(yù)測值Y為技術(shù)性能指標(biāo), t為時間自變量, L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長曲線預(yù)測法, 但它假定新技術(shù)的成長速度與熟悉該項技術(shù)的人數(shù)成正比, 主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴(kuò)散預(yù)測。

　　(2)相關(guān)分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關(guān)系數(shù)據(jù)和其他信息, 建立預(yù)測對象與影響因素的因果關(guān)系模型, 預(yù)測技術(shù)的發(fā)展變化。相關(guān)分析法認(rèn)為, 一種技術(shù)性能的改進(jìn)或其應(yīng)用的擴(kuò)展是和其他一些已知因素高度相關(guān)的, 這樣, 通過已知因素的分析就可以對該項技術(shù)進(jìn)行預(yù)測。相關(guān)分析法主要有以下幾種: 導(dǎo)前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)驗積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標(biāo)與手段的相關(guān)分析等方法。

　　(3)專家預(yù)測法。以專家意見作為信息來源, 通過系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見, 分析和整理出預(yù)測結(jié)果。專家預(yù)測法主要有: 專家個人判斷法、專家會議法、頭腦風(fēng)暴法及德爾菲法等, 其中, 德爾菲法吸收了前幾種專家預(yù)測法的長處, 避免了其缺點, 被認(rèn)為是技術(shù)預(yù)測中最有效的專家預(yù)測法。

　　趨勢外推法的預(yù)測數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù), 在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測時, 只能利用過去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個指標(biāo)來預(yù)測它的隨時間的發(fā)展趨勢, 并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)中, 對于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預(yù)測不能簡單地歸結(jié)為產(chǎn)品過去技術(shù)性能指標(biāo)按時間的進(jìn)展來類推, 而應(yīng)系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關(guān)分析法盡管可同時按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測, 但由于它是利用過去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預(yù)測式, 而所得到的回歸預(yù)測模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素, 略去了許多未考慮的因素, 所以, 所建模型對實際問題的表達(dá)能力也不夠準(zhǔn)確, 預(yù)測結(jié)果與實際的符合程度也有較大偏差。專家預(yù)測法是一種定性預(yù)測方法,依靠的是預(yù)測者的知識和經(jīng)驗, 往往帶有主觀性, 難以滿足企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測準(zhǔn)確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻(xiàn), 為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測提供了科學(xué)的方法論, 但在新的經(jīng)濟(jì)和市場環(huán)境下, 技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進(jìn)一步適應(yīng)時代發(fā)展的需要, 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進(jìn)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法。

　　這種情況下, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢, 以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯性等優(yōu)良性能, 可以較好地適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題, 它能克服上述各方法的不足。本項目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型構(gòu)建的基礎(chǔ), BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成, 各層的'神經(jīng)元數(shù)目不同, 由正向傳播和反向傳播組成, 在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估時, 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測值和評估值的n個因素信息, 經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層, 其輸出值Y即為產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標(biāo)的預(yù)測值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標(biāo)的設(shè)置, 考慮了概括性和動態(tài)性, 力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導(dǎo)致產(chǎn)品個體差異的主要因素, 盡管是黑匣子式的預(yù)測和評估, 但事實證明它自身的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合, 輸出一個經(jīng)非線性變換后較為精確的預(yù)測值和評估值。

　　據(jù)文獻(xiàn)查閱, 雖然在技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進(jìn)和完善方面有一定的研究,如文獻(xiàn)[08]、[09]、[11]等, 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評估方面的研究, 在當(dāng)前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)條件下, 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)來建立產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評估模型, 是對技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測和評估方法的有益補充和完善。

　　三、論文預(yù)期成果的理論意義和應(yīng)用價值

　　本項目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估技術(shù), 豐富和完善技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評估, 有利于推動技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估方法的發(fā)展。

　　本項目研究的應(yīng)用價值體現(xiàn)在: (1) 提供一種基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測技術(shù), 有利于提高預(yù)測的正確性; (2)提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評估方法, 有利于提高評估的科學(xué)性; (3) 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估工作提供新的方法論和實用技術(shù)。

　　四、課題研究的主要內(nèi)容

　　研究目標(biāo)：

　　以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)研究基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型, 并建立科學(xué)的預(yù)測和評估指標(biāo)體系及設(shè)計相應(yīng)的模型計算方法, 結(jié)合企業(yè)的具體實際, 對指標(biāo)和模型體系進(jìn)行實證分析, 使研究具有一定的理論水平和實用價值。

　　研究內(nèi)容：

　　1、影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評佑的相關(guān)指標(biāo)體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手, 密切結(jié)合電子商務(wù)和知識經(jīng)濟(jì)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響, 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的各相關(guān)因素, 建立科學(xué)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估指標(biāo)體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

　　2、影響技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估各相關(guān)指標(biāo)的相對權(quán)重確定。影響技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關(guān)因素在輸入預(yù)測和評估模型時, 需要一組決定其相對重要性的初始權(quán)重, 權(quán)重的確定需要基本的原則作支持。

　　3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型研究。根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測的特點, 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ), 構(gòu)建基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型。

　　4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型計算方法設(shè)計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型的基本特點, 設(shè)計其相應(yīng)的計算方法。

　　5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型學(xué)習(xí)樣本設(shè)計。根據(jù)相關(guān)的歷史資料, 構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型的學(xué)習(xí)樣本, 對預(yù)測和評估模型進(jìn)行自學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 使模型適合實際情況。

　　6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估技術(shù)的實證研究。以一般企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評估工作為背景, 對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估技術(shù)進(jìn)行實證研究。

　　創(chuàng)新點：

　　1、建立一套基于電子商務(wù)和知識經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估指標(biāo)體系。目前,在技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評估指標(biāo)體系方面, 一種是采用傳統(tǒng)的指標(biāo)體系, 另一種是采用國外先進(jìn)國家的指標(biāo)體系, 如何結(jié)合我國實際當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢, 參考國外先進(jìn)發(fā)達(dá)國家的研究工作, 建立一套適合于我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估指標(biāo)體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項創(chuàng)新。

　　2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有并行分布處理、自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和容錯性等優(yōu)良性能, 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預(yù)測和評估的現(xiàn)實問題, 本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估, 這也是一項創(chuàng)新。

　　五、課題研究的基本方法、技術(shù)路線的可行性論證

　　1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學(xué)的思想為指導(dǎo)來分析影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素, 并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系, 確定其相互之間的重要度, 探討其量化和規(guī)范化的方法, 將國外先進(jìn)國家的研究成果與我國具體實際相結(jié)合, 建立我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估的指標(biāo)體系。

　　2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與決策成功和失敗的案例中, 發(fā)現(xiàn)問題、分析問題, 歸納和總結(jié)出具有共性的東西, 探索技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關(guān)系。

　　3、采用先簡單后復(fù)雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型的研究, 先從某一行業(yè)出發(fā), 定義模型的基本輸入因素, 然后, 逐步擴(kuò)展, 逐步增加模型的復(fù)雜度。

　　4、理論和實踐相結(jié)合。將研究工作與具體企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新實際相結(jié)合, 進(jìn)行實證研究, 在實踐中豐富和完善, 研究出具有科學(xué)性和實用性的成果。

　　六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施

　　本人長期從事市場營銷和技術(shù)創(chuàng)新方面的研究工作, 編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學(xué)》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學(xué)》等有關(guān)著作, 發(fā)表了“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的學(xué)術(shù)研究論文, 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評估有一定的理論基礎(chǔ), 也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新方面的策劃和研究工作, 具有一定的實踐經(jīng)驗, 與許多企業(yè)有密切的合作關(guān)系, 同時, 對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也進(jìn)行過專門的學(xué)習(xí)和研究, 所以, 本項目研究的理論基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)及實驗場所已基本具備, 能順利完成本課題的研究, 取得預(yù)期的研究成果。

　　七、論文研究的進(jìn)展計劃

　　xx.07-xx.09：完成論文開題。

　　xx.09-xx.11：影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)體系研究及其量化和規(guī)范化。

　　xx.11-xx.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型的構(gòu)建。

　　xx.01-xx.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型計算方法研究。

　　xx.03-xx.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評估模型體系的實證研究。

　　xx.04-xx.06：完成論文寫作、修改定稿，準(zhǔn)備答辯。

　　主要參考文獻(xiàn)：

　　[01] 傅家驥、仝允桓等. 技術(shù)創(chuàng)新學(xué). 北京: 清華大學(xué)出版社 1998

　　[02] 吳貴生. 技術(shù)創(chuàng)新管理. 北京: 清華大學(xué)出版社 2000

　　[03] 柳卸林. 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新管理. 北京: 科學(xué)技術(shù)出版社 1997

　　[04] 趙志、陳邦設(shè)等. 產(chǎn)品創(chuàng)新過程管理模式的基本問題研究. 管理科學(xué)學(xué)報. 2000/2.