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基于模糊神经网络的科研院所专利技术转化绩效评价

作　者: 龚炳刚
导　师: 宫小全
学　校: 北京交通大学
专　业: 管理科学
关键词: 科研院所专利技术转化绩效评价模糊神经网络
分类号: G306
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 31次
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内容摘要

专利技术转化是专利技术成果实现产品化、商品化并进而实现产业化发展的重要途径。科研院所作为专利技术的重要开发主体,在专利技术开发、转化过程中扮演着非常重要的角色。如何有效评估科研院所的专利技术转化绩效水平,如何通过评价来促进科研院所专利技术转化绩效水平的提升,这是本文研究的主要出发点。因此,本文选择科研院所的专利技术转化作为切入点,探索评价科研院所专利技术转化绩效水平的方法,寻找通过评价这一手段来促进科研院所专利技术转化绩效水平提升的对策。本文首先对国内外的相关研究进行现状分析,特别是对我国科研院所专利技术转化发展情况以及影响因素做了较深入的分析；其次构建了科研院所专利技术转化绩效评价指标体系和模糊神经网络评价模型,以此作为后文评价方法具体开展的基础；然后运用灰色多层次评价法、模糊综合评价法以及模糊神经网络方法分别对同一实证案例进行了评价研究,探索基于模糊神经网络的科研院所专利技术转化绩效评价方法评价结果的合理性和操作过程中的优势；最后提出了提升科研院所专利技术转化绩效水平的对策,希望对提升科研院所专利技术转化绩效水平提供方法与理论上的支持。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
1 绪论  11-17
  1.1 研究背景与意义  11-14
    1.1.1 研究背景  11-13
    1.1.2 研究意义  13-14
  1.2 研究内容与创新点  14-15
    1.2.1 研究内容  14
    1.2.2 研究创新点  14-15
  1.3 研究方法与论文组织结构  15-17
    1.3.1 研究方法  15-16
    1.3.2 论文组织结构  16-17
2 理论研究与现状分析  17-41
  2.1 专利技术转化相关理论  17-22
    2.1.1 相关理论概念界定  17-19
    2.1.2 专利技术转化模式  19-20
    2.1.3 科研院所专利技术转化方式  20-22
  2.2 模糊神经网络基本理论  22-29
    2.2.1 模糊理论  22
    2.2.2 模糊逻辑系统  22-23
    2.2.3 神经网络理论  23-26
    2.2.4 模糊神经网络  26-29
  2.3 国内外相关研究现状分析  29-34
    2.3.1 国外专利技术转化绩效评价研究现状  29-30
    2.3.2 国内专利技术转化绩效评价研究现状  30-32
    2.3.3 科研院所专利技术转化绩效评价研究现状  32-34
  2.4 我国科研院所专利技术转化发展现状分析  34-41
    2.4.1 我国专利技术发展总体情况  34-37
    2.4.2 我国专利技术转化现状分析  37-38
    2.4.3 科研院所专利技术转化影响因素分析  38-41
3 科研院所专利技术转化绩效评价指标体系构建  41-48
  3.1 评价指标体系构建的原则与方法  41-43
    3.1.1 评价指标体系构建的原则  41
    3.1.2 评价指标体系构建的方法  41-43
  3.2 评价指标体系的建立  43-48
    3.2.1 评价指标体系的设计  43-46
    3.2.2 评价指标体系的组成  46-48
4 基于模糊神经网络的科研院所专利技术转化绩效评价模型构建  48-54
  4.1 模型构建的总体思路及基本步骤  48
    4.1.1 模型构建的总体思路  48
    4.1.2 模型应用的基本步骤  48
  4.2 模型构建的实现  48-54
    4.2.1 模型的神经网络结构  49-51
    4.2.2 模型相关参数的设定  51-52
    4.2.3 模型的网络训练与测试  52-54
5 实证研究—中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价  54-83
  5.1 中科院理化技术研究所专利技术转化概况  54-57
    5.1.1 中科院理化技术研究所知识产权工作现状  54-56
    5.1.2 中科院理化技术研究所专利技术转化绩效分析  56-57
  5.2 基于灰色多层次评价法的中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价  57-65
    5.2.1 确定评价灰类及白化权函数  57
    5.2.2 设定等级  57-58
    5.2.3 确定各级指标权重  58-61
    5.2.4 专家评分及灰色多层次评价  61-65
  5.3 基于模糊综合评价方法的中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价  65-70
    5.3.1 确定各级评价指标集和评语集  65-66
    5.3.2 确定各评价指标的权重分配向量及评价等级  66
    5.3.3 专家调查及模糊综合评价  66-70
  5.4 基于模糊神经网络的中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价  70-80
    5.4.1 样本数据的获取与标准化处理  70-72
    5.4.2 数据的模糊化处理  72-75
    5.4.3 模糊神经网络的训练  75-77
    5.4.4 模糊神经网络的测试和仿真  77-80
  5.5 科研院所专利技术转化绩效评价结果分析  80-83
    5.5.1 三种评价方法关键步骤对比  80
    5.5.2 三种评价方法评价结果对比  80-81
    5.5.3 模糊神经网络应用于科研院所专利技术转化绩效评价的优势  81-83
6 对策研究  83-85
  6.1 明确市场定位,发现差距所在  83
  6.2 对照标杆院所,逐项提升改进  83-84
  6.3 跟踪市场变化,不断做出策略调整  84-85
7 结论与展望  85-87
  7.1 本文主要研究工作及结论  85
  7.2 研究中存在的问题及有待进一步研究的工作  85-87
参考文献  87-90
附录  90-99
作者简历  99-101
学位论文数据集  101

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