神经网络技术范文10篇

时间:2024-05-15 09:33:47

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神经网络技术

BP神经网络技术在食品营销的应用

BP随着市场经济的飞速发展,食品行业间的竞争趋势也在不断加剧,特别是入世以来我国对外经济贸易开放的加大以及新常态下经济结构的调整,影响市场营销的因素更加复杂化与多元化,传统的食品营销系统在管理方式、市场预测和风险评估方法已无法适应当前环境,如何基于新兴技术和手段以优化食品营销活动成为市场营销亟待解决的难题。

BP神经网络技术(误差反传网络技术)作为最常用的人工神经网络技术,具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,在多个行业的营销管理和风险预测都取得了极佳的应用效果。因而,将BP神经网络技术应用于食品营销系统中具有重要意义。作为普通高等教育国家级“十二五”规划教材的《食品营销学》由中国农业大学安玉发教授主编、中国农业出版社于2016年出版,现已更新至第三版。全书共分为十六章:第一章食品营销学概论,包括食品营销的基本内涵、食品营销的性质、特点、功能与发展趋势;第二章食品与食品工业,包括食品的分类及特点、食品工业现状、发展和市场管理;第三章食品营销环境分析,包括营销环境概述、微观营销环境分析和宏观营销环境分析;第四章消费者购买行为分析,包括消费需求及购买动机、消费者购买行为和消费者购买决策过程分析;第五章食品市场调查与需求预测,包括食品市场信息及营销信息管理系统、食品市场调查的步骤与方法、食品市场预测的方法;第六章食品营销战略,包括企业经营战略的概念和特征、食品企业营销战略的规划、食品营销战略的内容及制定与实施;第七章食品市场的细分及目标市场战略,包括食品市场细分、目标市场营销战略的条件、食品市场定位的步骤和市场定位战略;第八章食品营销的产品策略,包括产品的整体概念与产品组合策略、产品周期理论与新产品开发、产品的包装与品牌策略;第九章食品营销价格策略,包括定价目标和定价程序、定价策略和价格调整策略;第十章食品营销渠道策略,包括分销渠道的概念与类型、中间商、分销渠道的设计与管理;第十一章食品营销的传播与促销策略,包括传播和促销的概述、广告推销和市场推广;第十二章食品营销的管理,包括食品营销的计划及制订、食品营销的组织与实施和食品营销的控制;第十三章食品营销风险管理,包括食品营销风险管理概述、食品营销环境风险、营销渠道风险管理、促销风险管理和网络营销风险管理;第十四章国际市场食品营销,包括国际市场食品营销概述、国际市场食品营销环境分析和国际市场食品营销策略;第十五章几类食品营销,包括水产品市场营销、水果产品市场营销、禽产品市场营销和蔬菜产品市场营销;第十六章食品营销模式创新,包括网络营销、文化营销和期货营销。1、本书内容新颖、理论丰富,阐述了BP神经网络技术在食品营销系统中的应用,理论性强据中投顾问的《2014-2018年中国食品行业发展现状及投资前景预测报告(精华版)》指出:全国规模以上食品工业企业增加值同比增长9.1%,食品工业总产值达到12.7万亿元,销售收入百亿元以上的食品工业企业达到50家以上,中小食品企业发挥专、精、特、新的优势,逐步实现良性发展,形成各类企业分工协作、共同发展的格局。食品行业间日趋激烈的竞争对食品营销提出了更高的要求,BP神经网络技术的作用也愈加突出。《食品营销学》在第五章食品市场调查与需求预测和第十三章食品营销风险管理中详细阐述了营销信息管理系统的应用和风险管理,对BP神经网络技术的应用起到理论指导作用。首先,信息技术的飞速发展让大部分企业建立起独立的食品营销系统,这些管理信息系统会随着业务量及客户量的增长而产生大量的数据,BP神经网络技术具备强大的输入输出非线性映射能力、能解决非线性问题的建模,对于食品营销中市场变化预测、市场营销风险预测和客户流失预测等多个方面具有重要作用;其次,BP神经网络技术擅长处理研究规律隐藏在海量数据中的逼近问题,而食品营销系统中的海量数据隐藏着市场发展的规律,可有效的为食品企业提供决策参考依据;最后,BP神经网络技术是一种全局逼近的人工神经网络,网络训练过程中整个网络的神经元连接权系数均会进行全局调整,因而可以运用BP神经网络技术解决具有全局特征的问题,而食品营销分析正是关系到企业全局性发展的关键问题。2、本书编排合理、体系完整,解读BP神经网络技术在食品行业市场营销、管理、预测等方面案例,应用性强食品营销是建立在对消费者需求了解的基础之上,采用广告、公共关系、包装设计、企业形象识别、网络推广等方式进行销售,以取得让消费者认同企业生产加工的食品优于同一领域的其他产品的效果。当下食品营销领域复杂和多变的营销环境,让企业在销售、管理、风险预测方面的难度加大,需要通过BP神经网络技术指导企业营销实践、规避宏观营销风险。

《食品营销学》在食品营销的传播与促销策略、食品营销风险管理和食品营销的模式创新几个章节内容的讲解,为BP神经网络技术的应用奠定基础。以BP神经网络技术在食品营销预警中的应用为例,企业食品营销系统中包含大量的营销数据、客户数据和市场环境监测数据,企业可以首先基于食品领域专家或者自身发展过程中积淀的专业知识构建BP神经网络模型,然后提取食品营销系统中海量的历史数据对构建的BP神经网络模型进行训练和检验;最后从海量而繁杂的历史数据中探寻食品营销过程中的内在规律,并据此作为企业营销风险的内在依据。通过周晓玮《BP神经网络技术在寿险营销系统中的应用研究》、李婷婷《基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究》等其他领域的实践应用表明,BP神经网络技术能根据市场增长率预测模型、调节营销各要素的组合方案,提供了一套较为科学、合理、实用的方法,对BP神经网络技术在食品营销中的应用也具有重要参考价值。《食品营销学》以现代市场营销学和食品质量管理学的原理为基础,将营销学的理论、原则和客观规律应用于食品行业的实践活动,重点研究食品行业营销活动的行为规律。该教材不仅适用于食品科学与工程专业、食品质量与安全专业的本科生,还可适用于食品科学、农产品贮藏与加工等专业的研究生;不但可作为个人自学和食品企业培训教材使用,也可作为政府市场管理及食品行业管理部门、食品生产经营企业高级管理人员与技术人员的参考书。

作者:陈力

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神经网络技术在医学图像处理的应用

1神经网络技术的概念

神经网络技术指的是人工神经网络(ANN),其是一种模拟生物神经系统原理而构建的一种新型智能信息处理系统,简称神经网络。自上世纪40年代ANN概念的提出,发展至今日ANN已在诸多领域实现应用,在解剖学、生理学、社会学等研究中均有良好表现,随着ANN技术的逐步开发,其在临床医学领域也有所应用,如疾病预报、方剂配伍、医学图像处理等。神经网络的应用为临床医学的研究与发展提供了一个新的平台和方向。

2神经网络的特点

ANN是利用大量的简单基本元件(神经元)联结而成的自适应性动态系统,虽然单个神经元的结构、功能较为简单,但大量的神经元组合后就具备了处理复杂信息的能力,从而能够模仿人脑的部分结构或功能,最终以人脑的逻辑完成信息的收集和处理。因此神经网络的特点与其神经元数量、结构、单一神经元功能有关,从整体上概括来说,神经网络主要有以下特征与功能(不同类型神经网络的共同特征)。

2.1学习能力

学习能力是神经网络的基本特征,其具备一定程度的自动学习功能。在特定算法的影响下,神经网络可以通过不断运算和识别某一信息来提高计算速度,慢慢积累并掌握各类信息的特点、特征,从而大大提高识别准确度。2.2存储和联想联想存储是一种特殊的思维逻辑模式,比如看到苹果就会流口水,就是一种特定的联想存储,神经网络的反馈机制就是基于联想存储功能实现。这种联想存储功能能够快速实现图像的对比和匹配,从而服务于临床诊断。

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计算机网络安全评价路径

1神经网络含义

在计算机网络安全技术发展过程中,有一种计算机技术对计算机网络安全评价发挥着重要的作用,这就是神经网络技术。神经网络技术又被称为人工神经网络,是指借助于大量的神经单元进行有机连接而形成的复杂的网络结构,其功能与人体大脑有较高程度的相似,在某种意义上是对人体大脑的现实模拟。神经网络技术有着许多特点,诸如,大规模性、高复杂性、全网络性和实践能续性等特点。在计算机发展过程中,大大实现了计算机对工作运行效率的提升。神经网络技术有着诸多的优点,其适应能力和学习能力,使其很好地代替了传统计算机信息算法[1]。人们在应用计算机技术的工作过程中更容易理解计算机对信息的处理方式。神经网络技术于20世纪50年代末由理论转化为实物,应用于现实的发展中,随着神经网络技术的进一步发展应用,在当前已取得了一系列的研究成果。

2计算机网络安全发展现状

2.1计算机网络安全。计算机在推动人们生产学习工作效率的同时,渐渐地出现了许多的安全问题,主要包括计算机网络系统相关的应用软件及系统中数据的安全。在现实中常常有恶意的损坏计算机数据或计算机硬件软件环境的行为,影响计算机对人们生产工作的推动。总之,现阶段,计算机网络安全可以概括为以下几方面。首先,计算机网络安全包括网络的保密性,因特网是一个公共资源,但在因特网中流通数据信息却只属于个人,所以,信息数据有着保密的性质,因特网中流通的数据在未经特别授权的状况下,不允许用户擅自利用。其次,计算机网络是一个完整的主体,在网络中流通的数据信息等内容,未经过授权时,要保证其数据信息的完整性,不能随意对其进行修改或破坏。网络的可用性主要是指用户在获得相关权限时,要依照一定的协议标准进行规范行为内的数据操作或应用软件操作。可用性也体现了计算机网络安全的可操控性,在计算机网络环境下有着对信息数据内容传播和使用和控制权[2]。2.2计算机网络安全面临挑战。计算机网络在当前环境下面临着许多的挑战,随着计算机技术的进一步发展,网络服务应用日益繁多,网络服务的丰富增加了计算机网络安全的维护难度,使得当前网络环境不容乐观。越来越多的黑客攻击、病毒、网络暴力等情况发生,促使计算机网络环境进一步恶化。网络安全问题的产生,影响计算机网络环境的长期稳定,进一步加大了网络安全防御的难度。在利益的驱使下,一些组织与不法分子对重要信息数据进行恶意的窃取攻击,也使当前计算机网络安全问题有着越来越高的专业性。除此以外,除传统的互联网环境外,由移动端所组成的移动网络环境也是使网络安全有新的发展特点。越来越多针对移动网络环境下的网络攻击不断增多。如何进行网络安全保护成为新的急需解决的难题。推动新型网络安全技术的研发成为当前急需进行的环节。之所以产生网络安全问题,主要是由于黑客攻击病毒等方面的影响。计算机病毒陪伴着计算机网络发展已很久,在其发展过程中有极高的隐蔽性和极大的传播速度,随着计算机网络安全病毒的进一步发展,破坏性也在不断的加强。常见的木马病毒、蠕虫病毒等对计算机网络造成严重的破坏,并且由于计算机技术的深入发展,解决相关病毒问题时,存在更高的难度。计算机网络使用者自身网络安全意识,以及行为规范意识不足,也加大了计算机网络安全维护的难度。用户缺乏对自身重要数据的及时保护,使不法分子有机可乘。另外,一些有计算机网络技术的人,由于缺乏对自身行为的规范,使其往往借助各种各样的理由去危害计算机网络中其他用户的个人利益。以上种种都是当前计算机网络安全问题的影响因素,推动计算机网络安全发展刻不容缓。而神经网络技术在这样的环境下必将渐渐实现更加丰富的作用。

3神经网络在计算机网络安全评价中的应用

3.1推动构建现代计算机网络安全评价体系。计算机网络安全评价体系,包含与之有关的所有计算机网络安全隐患信息,借助于神经网络的技术特点,建立计算机网络安全评价体系,能全面完整地实现对计算机网络中危险因素的防范。在计算机网络安全评价体系建立过程中,为进一步发挥审计网络的作用,科学合理地建立一系列安全指标,基于当前计算机网络发展环境的特点,以现有的基本原则来进行。神经网络通过分析当前有着较强代表性的评价对象,来实现对资深网络安全状况的客观分析,并借助于相关评价指标判断不同影响因素对网络安全的影响程度[3]。将一系列网络安全评价结果输入有关数据库中,建立完整的评价数据库,实现网络安全评价体系的构建。这对计算机网络安全问题技术的开发有极其重要的意义。3.2推动构建网络安全评价模型。利用神经网络技术,来实现安全评价模型的构建。神经网络技术也有许多的分类,其中神经网络使用最为广泛。这类神经网络技术主要通过对样本信号进行不断的传播训练,使传播误差渐渐降低,进而提升实际工作中的安全性,神经网络在对信息分类和对象识别上,有较高的灵敏度。对网络中存在的隐患进行及时的监测和诊断。虽然当前神经网络有许多问题,但借助于bb神经网络能实现主要单层结构设计,即通过考量网络性能来进行节点寻取,进而实现结构体系的构建,提升安全评价的精确性。神经网络在进行安全评价模型构建方面,有着得天独厚的优势,其构建出的网络安全评价模型克服了自身的缺点,推动了神经网络技术的自身发展。3.3神经网络技术的创新应用。随着神经网络技术进一步的发展,神经网络技术渐渐实现许多的创新应用,对传统木马病毒黑客攻击等进行防范的同时,也能实现更进一步的安全评价。随着神经网络技术的不断发展,对文字图像语音等综合信息能够进行更灵敏的识别,并且识别结果也较为可靠。基于这一点能够更快地在数据搜索中找出相应的模式,对对象实现安全评价。神经网络技术的发展,使其在环境中有更高的适应能力,不断优化的算法也使神经网络技术在可持续发展方面展现出更多的优势。虽然进行神经网络技术的应用需要经过深入的学习,但其优质的数据监测能力及数据安全评价控制能力,对推动网络环境的净化作出了巨大的贡献。

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略谈化工企业安全中的人工神经网络

一、化工企业安全管理评价体系

1评价体系建立的原则依据化工行业的安全评价体系依赖于化工行业的生产实际情况,利用模糊评判模型方法及层次分析法进行综合分析。综合分析依赖于3个方面:(1)化工企业安全文化评价指标;(2)化工企业安全文化指标;(3)化工企业安全文化指标权重。对于要构建的化工企业安全管理评价指标体系这样一个复杂的工程,要求涵盖现在化工企业安全管理的多方面内容。我们这里从六个方面来构建:(1)企业安全物质文化;(2)企业安全行为文化;(3)企业安全制度文化;(4)企业安全观念文化;(5)企业系统文化的持久性;(6)企业系统文化的开放性来建立安全管理评价体系,该管理评价体系又从这6个方面细化为多个条款,依据现有的法律、法规以及国家规范对每个评价指标做了阐释,确定各个条款在这个评价体系中占的权值。2建立化工企业评价指标的意义和方法现代化工企业和其他行业一样处于各行各业飞速发展的信息时代,安全评价体系建设工作是直接影响化工行业发展的大事。安全评价指标体系的完善程度关系化工企业的发展,现代化管理是否达标跟上时代步伐,因此建立化工企业评价指标体系意义重大。(1)理论分析化工企业安全评价体系的特点,论述神经网络技术在该评价体系中的可行性,提出建立基于人工神经网络的化工企业安全评价体系方法。(2)充分考虑化工生产企业的多种因素,确定评价指标各细则条目,条目要求囊括生产过程的所有相关因素。(3)在认真总结前人研究的基础上,结合所构建的安全评价指标体系,以及采集到的各生产工段的安全状况数据,构建了适于化工企业安全评价的基于神经网络技术的BP网络非线性模型。

二、人工神经网络在化工企业安全管理评价体系中的体现

1人工神经网络技术在化工企业安全评价中的可行性人工神经网络的基础单元是神经元,网状连接的神经元模拟人的大脑活动方式来处理数据信息,这些信息是并行出来的,其网络结构像一个复杂局域网的拓扑图,进行非线性的信息处理和传输。人工神经网络就像人的大脑一样进行活动,接受外界来的信息后训练神经网络,这些神经网络模型边学习、边适应、联想记忆,模拟的神经网络模型避开复杂的数学运算,在非完善数学模式的状态下取得较为理想的分析效果。如今神经网络技术在多个领域受到学术研究和技术应用的青睐,应用在模式识别、智能控制、虚拟技术、人工智能等多个领域。我们知道互联网络拓扑分为多种结构,神经网络模型与之类似也存在多种拓扑连接方式。2BP神经网络结构在评价体系的设计体现BP神经网络模式是最常用的神经网络拓扑方式。BP网络模型模拟人的神经网络处理信息的机理是:当信号m进入输入单元,通过隐单元作用到输出单元,中间含非线性变换的过程,从输出单元输出信号n,神经网络训练任一样本,样本包括输入信号m和期盼的输出值k,k与n之间必然存在差异,通过隐单元的作用减小k和n之间的差异,使误差降低最低。神经网络多次进行这种训练过程,差异到最小时训练终止。BP网络模型由4个模型组成,输入输出模型、变换函数模型、计算误差模型和自我训练模型。BP神经网络在安全评价体系中的应用:首先确定神经网络的拓扑结构,该结构的层级是多少,输入层节点、输出层节点以及隐含层的节点到底有多少,信息做到具体化。将神经网络与安全管理评价体系中的相关参数关联,与评价体系关联的参数的种类、数量以及特征都有拓扑结构建立对应关系,确定各参数在管理评价体系中的状态及表达方式。筛选学习样本提供给神经网络进行训练,尽量将样本采集全面,样本越多越能全面的供神经网络学习,尽量把样本选择多样化且有代表性,样本代表企业安全生产过程的各自安全状态,样本的训练过程其实也是对网络中节点间的权值修正和误差拉近的过程。为了降低整个网络的负责度级别,尽量避免选择高难度的函数来作为处理函数,一般选择非线性复杂低的函数作为神经网络的作用函数。安全评价知识库是建立安全评价体系的集中点,输入节点、输出节点以及隐含节点是安全评价知识库的要素,赋予网络节点间的权值也是安全评价知识库的要素,这些要素构成了系统安全评价知识库,为神经网络活动提供支持。联系实际安全生产情况,神经网络不能脱离实际情况,在学习和训练过程都要将实际模拟过程的特征值导入到神经网络。依靠前面建立的系统安全评价知识库多次进行培训学习,每次学习的结果数据作为新的样本充实安全评价知识库,整个过程形成良性循环。3人工神经网络在评价体系中的优点(1)评价处理速度快,基于神经网络的特征,物理结构是并行的,信息处理方式为并行处理,通过选择所有安全评价体系中的指标内容,克服只是片面评价的弊端,全面对化工企业安全管理评价体系和所有影响参数的状态进行评价。(2)优越的自我学习能力,利用神经网络事先构建的知识库和所具有的自适应能力,通过不断训练和学习,结合历史的案例和现在的新技术新知识,建立适应当前生产实际的安全管理评价体系。(3)人工神经网络理论具有很强的容错能力,只有作用函数和数据结构选择恰当才能利用神经网络的特性进行分析处理,得到当前系统安全状态的评价值。基于神经网络的评价方式虽然有很多优点,但是一些有代表性的评价方法如AHP方法,Fuzzy评价方法也具备其存在的空间和价值。基于神经网络的评价方法是通过这些传统有代表性的评价方法总结学习达到目的的。如果评价指标体系中某个参数发生变化时,先利用传统的评价方式获得评价样本,神经网络借助于这些评价样本进一步通过学习训练达到建立完善安全管理评价体系的目的。

三、结语

化工企业是高危行业,规模越大,生产手段越先进其安全问题涉及的人身及国家财产问题范围更广。化工企业建立安全管理评价体系,有助于主管部门进一步掌握化工企业安全管理的发展趋势,并可为制定宏观政策提供决策依据,运用新的人工神经网络科学技术完善安全管理评价体系的结构,使化工企业管理走向规范化、科学化和系统化,使化工企业走上良性发展的道路。

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计算机网络安全评价中神经网络的作用

摘要:近年来,随着科学技术水平的持续提高,计算机行业实现了快速发展,随着计算机的普及和网络技术的应用,计算机技术被应用到行业发展的各个领域当中,计算机的使用方式也越来越丰富,适用范围也在不断扩大,为我们的工作和日常生活提供了极大的便利。然而,计算机技术的应用和互联网络的普及也使得网络安全问题逐渐突出,本文将对神经网络在计算机网络安全评价中的应用情况及其提高工作效率的改进方法进行简要分析,以促进计算机领域的持续发展。

关键词:神经网络;计算机网络安全;评价

进入21世纪,先进网络技术的使用和计算机技术的应用将人们带入数据时代,网络信息的传递为人们提供越来越便利的生产生活资源,现代人已经无法离开网络技术。但是,网络技术在应用时除了会给我们带来便利还会制造出一些安全隐患,会给人们正常使用计算机带来一定的障碍。所以加强网络安全非常重要,而网络安全评价又是保证网络安全的基础,因此,相关工作人员采取高效的方法对计算机网络安全进行评价,精神网络在网络安全评价中的使用能够极大提高计算机网络安全评价的效率。

一、计算机网络的概念

目前,计算机技术和网络技术在企业管理中的应用十分广泛,在企业运行的过程中,要求企业能够使用计算机网络密码技术对企业信息进行保护,以实现对企业综合竞争力进行保护的目的。如果由于网络安全质量无法得到有效保障导致企业机密信息泄露将会导致企业竞争实力降低,对企业的健康发展十分不利。所以在网络技术使用时,相关工作人员应该对使用网络技术对网络运行安全进行维护,切实保障网络应用安全,为数据信息安全性的保证奠定坚实基础。

二、神经网络在计算机网络安全评价中的具体应用

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科技大学硕士学位论文开题报告

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称:基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

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企业技术创新决策相关研究

一、课题来源、选题依据

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

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网络技术创新预测与评估开题报告

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称:基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

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BP神经网络的技术创新研究开题报告

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称:基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

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硕士学位开题报告

一、论文名称、课题来源、选题依据

论文名称:基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

选题依据:

技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

二、本课题国内外研究现状及发展趋势

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