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基于神经网络的电子信息企业产品研发项目的评价研究

作　者: 王鑫
导　师: 张建辉
学　校: 太原理工大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 产品研发研发项目评价电子信息企业神经网络
分类号: F426.63
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

在竞争日益激烈的知识经济时代,加大产品研发投入并市场化是企业生存和发展的关键,没有技术研发、产品创新的企业将被淘汰。研发能力不足一直是制约我国电子信息企业快速发展的重要因素,在技术关键环节落后于国际水平,核心技术主要依赖于外国,大部分关键原材料还要外购。从根本上讲,要改变这种状况,就必须从搞好我国电子信息企业的研发工作入手,着力提高我国电子信息企业的技术研发、产品创新能力。然而研发是一个高投入、高风险的活动,成功率比较低。在产品研发时,如果不对其进行评价或者没有进行合理的评价,该项目在实施中很容易失败。科学地对产品研发项目进行评价,对于企业高效利用资源,提升企业技术创新能力具有重要作用。正确评价与选择产品研发项目往往比实施项目更具有战略意义。本论文就针对产品研发项目的客观评价进行了研究,主要以电子信息企业为研究对象,通过评价体系的构建,给电子信息企业产品研发项目的评价决策提供参考。具体论文分为六章进行了研究,第一章主要介绍了本文研究的背景、意义、文献综述、论文主要内容以及论文研究的方法。第二章阐述了本文研究的有关理论知识。主要从电子信息企业产品研发的有关内容和研发项目评价的有关知识进行了阐述。其中重点分析了电子信息企业产品研发项目的特点,评价体系就是在这些研发特点基础上而建立。第三章建立了电子信息企业产品研发项目的评价指标体系。这一章首先分析了产品研发项目的影响因素,在此基础上建立了电子信息企业产品研发项目评价的初选指标,然后通过问卷调查、统计的定量分析,构建了比较合理的电子信息企业产品研发项目评价指标体系。第四章建立了基于L-M法的BP神经网络评价模型。这章首先通过对已有的研发项目评价方法进行的比较分析,选择了BP神经网络方法,然后针对BP算法的缺点,文中使用L-M法加以改进,实例说明L-M法的神经网络在速度和精度上都要比BP算法优越。第五章进行了实例分析,针对A公司的研发项目,用本文建立的BP神经网络评价模型进行评价,结果比较满意。然后又对比了模糊综合评价的方法,并对两种评价方法的结果进行了分析说明。第六章对文章进行了总结与展望,这一章主要对本文做的研究进行总结、对文中存在的问题进行说明以及对进一步的研究方向进行了展望。本文的主要创新点是：①以电子信息企业为研究对象,分析了电子信息企业产品研发的特点。并且在调查研究中,从技术、财务、市场、组织管理、研发过程、环境六个方面比较全面地建立了电子信息企业产品研发项目的评价体系。②建立了L-M法的BP神经网络评价模型,并且在评价的实例分析中,用模糊综合评价方法进行了对比分析。结果表明,这两种方法虽然在结果上相差不大,但是模糊综合评价的主观色彩较浓。神经网络则比较客观、简便、能充分利用已有的样本数据等优点,对于研发比较频繁的电子信息企业来说,使用BP神经网络的评价是一个比较好的选择。本文的研究对于企业研发项目评价理论的完善以及电子信息企业产品研发项目评价的实践都具有一定价值。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-11
1 绪论  11-23
  1.1 研究背景及意义  11-12
    1.1.1 研究背景  11-12
    1.1.2 研究目的和意义  12
  1.2 文献综述  12-17
    1.2.1 有关研发项目评价的国内外研究  12-16
    1.2.2 电子信息企业产品研发项目的研究动态  16
    1.2.3 文献的总结  16-17
  1.3 研究的主要内容与创新点  17-20
    1.3.1 研究内容的有关界定  17-19
    1.3.2 研究对象  19
    1.3.3 本文主要内容  19-20
    1.3.4 本文主要创新点  20
  1.4 研究的方法及技术路线  20-22
    1.4.1 本文主要研究方法  20-21
    1.4.2 本文技术路线  21-22
  1.5 本章小结  22-23
2 电子信息企业产品研发项目评价的相关理论基础  23-33
  2.1 电子信息企业产品研发项目的有关内容  23-27
    2.1.1 产品研发的有关知识  23-26
    2.1.2 电子信息企业产品研发项目的特点  26-27
  2.2 研发项目评价的有关知识  27-32
    2.2.1 研发项目评价的基本内容  27-29
    2.2.2 项目生命周期的评价  29-30
    2.2.3 研发项目评价过程  30-32
  2.3 本章小结  32-33
3 电子信息企业产品研发项目评价指标体系建立  33-47
  3.1 电子信息企业产品研发项目的主要影响因素  33-36
  3.2 电子信息企业产品研发项目评价指标体系建立  36-46
    3.2.1 评价指标体系建立的原则  36-38
    3.2.2 评价指标初选  38-41
    3.2.3 指标体系的问卷调查  41-44
    3.2.4 指标的筛选与确定  44-46
  3.3 本章小结  46-47
4 基于神经网络的电子信息企业产品研发评价模型建立  47-59
  4.1 已有评价方法的比较分析  47-50
    4.1.1 已有评价方法的介绍  47-49
    4.1.2 评价方法的比较与总结  49-50
  4.2 基于BP神经网络的评价模型建立  50-57
    4.2.1 神经网络简介  50-51
    4.2.2 BP神经网络模型  51-53
    4.2.3 BP学习算法及改进  53-56
    4.2.4 评价模型的建立  56-57
  4.3 本章小结  57-59
5 实例分析  59-77
  5.1 指标的计量及等级确定  59-60
    5.1.1 指标的计量  59-60
    5.1.2 对评价结果的等级确定  60
  5.2 BP神经网络的训练  60-66
    5.2.1 样本的选取及数据处理  60-62
    5.2.2 网络结构的确定  62-64
    5.2.3 样本学习及检测  64-66
  5.3 项目说明及评价  66-68
    5.3.1 项目说明  66-67
    5.3.2 项目评价  67-68
  5.4 模糊综合评价的对比  68-75
    5.4.1 模糊综合评价的有关说明  68-70
    5.4.2 模糊综合评价  70-75
  5.5 结果分析  75
  5.6 本章小结  75-77
6 结论与研究展望  77-81
  6.1 结论  77-78
  6.2 本文做的主要工作和局限性  78-79
    6.2.1 本文做的主要工作  78
    6.2.2 局限性  78-79
  6.3 研究展望  79-81
参考文献  81-85
附录  85-91
致谢  91-93
攻读学位期间主要的研究成果  93

基于神经网络的电子信息企业产品研发项目的评价研究

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