集群企业协同创新伙伴选择研究——基于知识能力的评价指标体系和改进的ELMAN神经网络模型

发布时间：2021-06-30 18:35

　　复杂的市场环境促使集群企业通过开展外部性的协同创新来提高技术竞争能力,而制定一套科学合理的协同创新伙伴评价方法是保障集群企业有效选择结盟对象并顺利开展协作的必要前提。首先,本文在知识经济大背景下考虑知识的互补、吸收、转化、创新等知识能力因素在集群企业协同创新的过程中,比传统的价格、质量、生产周期等因素具有更加重要的实际作用和现实地位,设计并提出基于知识能力的集群企业协同创新伙伴评价指标体系。其次,构建改进的ELMAN神经网络模型,并将其应用于新指标体系下的协同创新伙伴评价测度。最后以山西省某市级工业开发区内企业为例,验证该方法的适用性和有效性,为集群企业合理评价和选择协同创新伙伴提供参考。 

【文章来源】：预测. 2020,39(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

改进的ELMAN神经网络测试企业数据得分

如图2和图3所示,在同样试验环境下达到收敛,BP神经网络迭代了930多次,而ELMAN神经网络只迭代560多次,明显用时较少。图3 改进的El MAN神经网络训练收敛

图2 BP神经网络训练收敛为更加直观地比较训练好的两种神经网络性能,将最后5家企业数据作为测试数据,命名为T1～T5,带入仿真环境下进行检测和对比。在MATLAB2014a的工具箱中点击“Simulate”并输入数据,改进的ELMAN神经网络评价结果如图4所示。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3258268