基于模糊神经网络的科研院所专利技术转化绩效评价

发布时间：2017-05-11 14:20

  本文关键词：基于模糊神经网络的科研院所专利技术转化绩效评价，由笔耕文化传播整理发布。

【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。
【关键词】：科研院所 专利技术转化 绩效评价 模糊神经网络
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G306
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 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

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：357449