簡述開題報告要怎么寫3篇

簡述開題報告要怎么寫3篇開題報告怎么寫篇一一、論文名稱、課題來源、選題依據(jù)論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測與評估模型及其應用研究課題來源：單位自擬課題或政府下達的研究課題選題依據(jù)：技術(shù)創(chuàng)新預測和評估是公司技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術(shù)創(chuàng)新預測和評估，可以使公司對未來的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握，從而為公司的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù)，以減少技術(shù)創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下，公司的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展，公司產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中，公司的技術(shù)創(chuàng)新決定著公司生存和發(fā)展、前途與命運，為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性，公司對技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估提出了更高的要求。二、本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預測方式可分為趨勢外推法、相關分析法和專家預測法三大類。（1）趨勢外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟信息，分析技術(shù)發(fā)展趨勢和規(guī)律，在分析判斷這些趨勢和規(guī)律將繼續(xù)的前提下，將過去和現(xiàn)在的趨勢向未來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預測方式，美國生物學家和人口統(tǒng)計學家RaymondPearl提出的Pearl曲線（數(shù)學模型為：Y=L∕[1+A？exp（-B·t）]）及英國數(shù)學家和統(tǒng)計學家Gompertz提出的Gompertz曲線（數(shù)學模型為：Y=L·exp（-B·t））皆屬于生長曲線，其預測值Y為技術(shù)性能指標，t為時間自變量，L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長曲線預測法，但它假定新技術(shù)的成長速度與熟悉該項技術(shù)的人數(shù)成正比，主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴散預測。（2）相關分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關系數(shù)據(jù)和其他信息，建立預測對象與影響因素的因果關系模型，預測技術(shù)的發(fā)展變化。相關分析法認為，一種技術(shù)性能的改進或其應用的擴展是和其他一些已知因素高度相關的，這樣，通過已知因素的分析就可以對該項技術(shù)進行預測。相關分析法主要有以下幾種：導前-滯后相關分析、技術(shù)進步與閱歷積累的相關分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方式。（3）專家預測法。以專家意見作為信息來源，通過系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見，分析和整理出預測結(jié)果。專家預測法主要有：專家個人判斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等，其中，德爾菲法吸收了前幾種專家預測法的長處，避免了其缺點，被認為是技術(shù)預測中最有效的專家預測法。趨勢外推法的預測數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù)，在進行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測時，只能利用過去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個指標來預測它的隨時間的發(fā)展趨勢，并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟中，對于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預測不能簡單地歸結(jié)為產(chǎn)品過去技術(shù)性能指標按時間的進展來類推，而應系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對公司產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關分析法盡管可同時按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來進行預測，但由于它是利用過去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預測式，而所得到的回歸預測模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素，略去了許多未考慮的因素，所以，所建模型對實際問題的表達能力也不夠準確，預測結(jié)果與實際的符合程度也有較大偏差。專家預測法是一種定性預測方式，依靠的是預測者的知識和閱歷，往往帶有主觀性，難以滿足公司對技術(shù)創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預測技術(shù)和方式為公司技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的奉獻，為公司技術(shù)創(chuàng)新的預測提供了科學的方式論，但在新的經(jīng)濟和市場環(huán)境下，技術(shù)創(chuàng)新預測的方式和技術(shù)應有新的豐富和發(fā)展，以g服自身的不足，更進一步適應時代發(fā)展的需要，為公司的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和公司的生存與發(fā)展提供先進的基礎理論和技術(shù)方式。目前，在我國公司技術(shù)創(chuàng)新評估中，一般只考慮如下四個方面的因素：（1）技術(shù)的先進性、可行性、連續(xù)性；（2）經(jīng)濟效果；（3）社會效果；（4）風險性。在對此四方面內(nèi)容逐個分析后，再作綜合評估。在綜合評估中所用的方式主要有：Delphi法（專家法）、AHP法（層次分析法）、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方式及各種圖例法等，但技術(shù)創(chuàng)新的評估是一個非常復雜的系統(tǒng)，其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性，同時，還涉及技術(shù)、經(jīng)濟、管理、社會等諸多復雜因素，目前所使用的原理和方式，難以滿足公司對技術(shù)創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術(shù)創(chuàng)新評估的研究，在我國的歷史還不長，無論是指標體系還是評估方式，均處于研究之中，我們認為目前在公司技術(shù)創(chuàng)新評估方面應做的工作是建立一套符合我國實際情況的技術(shù)創(chuàng)新評估指標體系；建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方式。這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)就有其特有的勝勢，以其并行分布、自組織、自適應、自學習和容錯性等優(yōu)良性能，可以較好地適應技術(shù)創(chuàng)新預測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題，它能g服上述各方式的不足。本項目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型構(gòu)建的基礎，BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成，各層的神經(jīng)元數(shù)目不同，由正向傳播和反向傳播組成，在進行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測和評估時，從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測值和評估值的n個因素信息，經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層，其輸出值Y即為產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標的預測值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標的設置，考慮了概括性和動態(tài)性，力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導致產(chǎn)品個體差異的主要因素，盡管是黑匣子式的預測和評估，但事實證明它自身的強大學習能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進行融合，輸出一個經(jīng)非線性變換后較為確的預測值和評估值。據(jù)文獻查閱，雖然在技術(shù)創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方式的改進和完善方面有一定的研究，如文獻[08]、[09]、[11]等，但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于技術(shù)創(chuàng)新預測與評估方面的研究，在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求公司不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下，以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎來建立產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測與評估模型，是對技術(shù)創(chuàng)新定量預測和評估方式的有益補充和完善。三、論文預期成果的理論意義和應用價值本項目研究的理論意義表現(xiàn)在：（1）探究新的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估技術(shù)，豐富和完善技術(shù)創(chuàng)新預測和評估方式體系；（2）將神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)引入技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估，有利于推動技術(shù)創(chuàng)新預測和評估方式的發(fā)展。本項目研究的應用價值體現(xiàn)在：（1）提供一種基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新定量預測技術(shù)，有利于提高預測的正確性；（2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方式，有利于提高評估的科學性；（3）為公司的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方式論和實用技術(shù)。四、課題研究的主要內(nèi)容研究目標：以BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎研究基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型，并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方式，結(jié)合公司的具體實際，對指標和模型體系進行實證分析，使研究具有一定的理論水平和實用價值。研究內(nèi)容：1、影響公司技術(shù)創(chuàng)新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從公司的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手，密切結(jié)合電子商務和知識經(jīng)濟對公司技術(shù)創(chuàng)新的影響，系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的各相關因素，建立科學的公司技術(shù)創(chuàng)新預測和評估指標體系，并研究其量化和規(guī)范化的原則及方式。2、影響技術(shù)創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權(quán)重確定。影響技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時，需要一組決定其相對重要性的初始權(quán)重，權(quán)重的確定需要基本的原則作支持。3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型研究。根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新預測的特點，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，構(gòu)建基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型。4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型計算方式設計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點，設計其相應的計算方式。5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設計。根據(jù)相關的歷史資料，構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本，對預測和評估模型進行自學習和訓練，使模型適合實際情況。6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估技術(shù)的實證研究。以一般公司的技術(shù)創(chuàng)新預測與評估工作為背景，對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估技術(shù)進行實證研究。創(chuàng)新點：1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前，在技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面，一種是采用傳統(tǒng)的指標體系，另一種是采用國外先進國家的指標體系，怎么結(jié)合我國實際當前經(jīng)濟形勢，參考國外先進發(fā)達國家的研究工作，建立一套適合于我國公司技術(shù)創(chuàng)新預測和評估指標體系，此為本研究要做的首要工作，這是一項創(chuàng)新。2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方式。神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優(yōu)良性能，能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題，本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)引入公司的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估，這也是一項創(chuàng)新。五、課題研究的基本方式、技術(shù)路線的可行性論證1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響公司技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素，并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系，確定其相互之間的重要度，探討其量化和規(guī)范化的方式，將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結(jié)合，建立我國公司技術(shù)創(chuàng)新預測和評估的指標體系。2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中，發(fā)現(xiàn)問題、分析問題，歸納和總結(jié)出具有共性的東西，探究技術(shù)創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關系。3、采用先簡單后復雜的研究方式。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的研究，先從某一行業(yè)出發(fā)，定義模型的基本輸入因素，然后，逐步擴展，逐步增加模型的復雜度。4、要理論和實踐相結(jié)合。將研究工作與具體公司的技術(shù)創(chuàng)新實際相結(jié)合，進行實證研究，在實踐中豐富和完善，研究出具有科學性和實用性的成果。六、開展研究已具有的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施長期從事市場營銷和技術(shù)創(chuàng)新方面的研究工作，編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代公司管理學》等有關著作，發(fā)表了“公司技術(shù)創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“公司技術(shù)創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“公司技術(shù)創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術(shù)創(chuàng)新相關的學術(shù)研究論文，對公司技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎，也從事過公司產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新方面的策劃和研究工作，具有一定的實踐閱歷，與許多公司有密切的合作關系，同時，對神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)也進行過專門的學習和研究，所以，本項目研究的理論基礎、技術(shù)基礎及實驗場所已基本具有，能順利完成本課題的研究，取得預期的研究成果。七、論文研究的進展計劃20xx.07-20xx.09：完成論文開題。20xx.09-20xx.11：影響公司技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。20xx.11-20xx.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的構(gòu)建。20xx.01-20xx.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型計算方式研究。20xx.03-20xx.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。20xx.04-20xx.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。開題報告的作用。篇二進一步明確研究思路，完善施行方案，明晰研究技術(shù)線路，再次論證研究課題重要一步。開題報告怎么寫篇三一、論文選題的目標、意義和文章的創(chuàng)新點1、選題目標本文選題目標主要基于以下幾個方面：第一，系統(tǒng)了解產(chǎn)業(yè)地理集中的相關理論和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關知識；第二，將產(chǎn)業(yè)地理集中的相關理論運用于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)；第三，對中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出對策和區(qū)域政策。2、選題意義國內(nèi)外學術(shù)界對產(chǎn)業(yè)地理集中度的研究比較充分，對地理集中度的測度形成了一套比較完整的指標體系，但是，學者們的研究主要集中在對傳統(tǒng)的制造業(yè)上，很少有學者將產(chǎn)業(yè)地理集中的相關理論應用到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上。隨著知識經(jīng)濟的興起，全球化、信息化、工業(yè)化的不斷滲透，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為促進世界經(jīng)濟發(fā)展的主要源泉，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)布局特征及規(guī)律的理論和實踐研究將成為國內(nèi)外學術(shù)界研究的重點。本文的寫作希望能通過對中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)及其子產(chǎn)業(yè)的地理集中進行實證研究，以全國及31個省、直轄市、自治區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)及其子產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，對該時間跨度內(nèi)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)及其子產(chǎn)業(yè)的區(qū)位基尼系數(shù)和CR指數(shù)進行測算，借此分析我國十余年來高技術(shù)產(chǎn)業(yè)地理集中度的時空變化趨勢，并提出我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的對策和區(qū)域政策。3、本文的創(chuàng)新點將地理集中度應用與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領域，此類研究在國內(nèi)還極為少見；在研究方式上，本文創(chuàng)新性的利用協(xié)方差來計算區(qū)域基尼系數(shù)；此外，本文還采用了空間變化趨勢和時間變化趨勢相結(jié)合的分析方式。二、國內(nèi)外關于該論題的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢1、國內(nèi)外關于該論題的研究現(xiàn)狀在國外，二十世紀九十年代以來，產(chǎn)業(yè)地理集中研的究成果豐碩。Krugman（1991）采用區(qū)位基尼系數(shù)測量了美國106個三位數(shù)的地理集中度，發(fā)現(xiàn)低技術(shù)產(chǎn)業(yè)在空間上更為集中。Ellison和Glaeser（1997）設計了測度產(chǎn)業(yè)地理集中的的指標EG指數(shù)，并計算了1987年美國兩位數(shù)、三位數(shù)和四位數(shù)產(chǎn)業(yè)在州、縣等空間單元的EG指數(shù)，來測度這些產(chǎn)業(yè)的地理集中程度，發(fā)現(xiàn)幾乎所有產(chǎn)業(yè)都有一定程度的地理集中，對給定的空間尺度，產(chǎn)業(yè)分類越細，產(chǎn)業(yè)在空間上越集聚；對同一類產(chǎn)業(yè)而言，空間尺度越大，集聚態(tài)勢越顯著。Amiti（1998）計算了EU十國的三位數(shù)水平的27個產(chǎn)業(yè)的基尼系數(shù)以及五國65個行業(yè)的基尼系數(shù)，檢驗了1968—1990期間歐洲的工業(yè)地理集中的變化情況，并得出在歐洲產(chǎn)業(yè)中間投入強度與其地理集中程度成正相關的結(jié)論。Maurel和Sedillot（1999）設計了新的指標（MS指數(shù)）來研究產(chǎn)業(yè)的地理集中，并測算了法國四位數(shù)制造業(yè)的地理集中程度，發(fā)現(xiàn)273個產(chǎn)業(yè)中，有211個產(chǎn)業(yè)的MS指數(shù)大于0，分布比較集中。在國內(nèi)，今年也興起了一股研究產(chǎn)業(yè)地理集中的潮。粱琦（20xx）計算了1994年、1996年和2000年中國工業(yè)的24個行業(yè)的基尼系數(shù)值，分析了這些產(chǎn)業(yè)地理集中的變化趨勢。楊寶強（20xx）運用區(qū)位基尼系數(shù)，分別按省級行政單元和東、中、西三大區(qū)域但愿對中國1992年和2000年三次產(chǎn)業(yè)的地理集中情況進行實證研究，發(fā)現(xiàn)中國三次產(chǎn)業(yè)的地理集中程度仍然很低。羅勇和曹麗莉（20xx）利用EG指數(shù)和自定義的五省市集中度對中國20個制造業(yè)1993、1997、2022、20xx年的集聚程度進行了確測定。王業(yè)強和魏后凱（2022）采用中國31個省區(qū)市1980—20xx年制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)計算了區(qū)位基尼系數(shù)、SP指數(shù)和MHHI指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)，中國制造業(yè)表現(xiàn)出明顯的地理集中現(xiàn)象，絕對地理集中和相對地理集中并存，并分析了我國制造業(yè)的時間變化趨勢和空間分布變化趨勢。賀燦飛和謝秀珍（2022）的研究較為完整系統(tǒng)，他們采用區(qū)位基尼系數(shù)測算了1980—20xx年中國各省區(qū)兩位數(shù)制造業(yè)的地理集中情況，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)產(chǎn)業(yè)在20世紀80年代區(qū)域分散而在90年代趨于集中，大多數(shù)省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)總體上趨向多元化發(fā)展。張文彬和黃佳金則利用熵指數(shù)，考察了我國制造業(yè)在1988—20xx年地理集中度的時空演變情況，研究發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)行業(yè)地理集中度上升。2、國內(nèi)外對該論題研究的發(fā)展趨勢產(chǎn)業(yè)地理集中或產(chǎn)業(yè)集聚、專業(yè)化與集群是幾年來國內(nèi)外學術(shù)界研究的點問題（魏后凱）。在國外，自Krugman（1991）起，Ellison和Glaeser（1997）、Amiti（1998）、Brulhart（1998）、Haaland（1999）、Midelfart（2000）、OvermanHenry（2000）、NikolausWolf（20xx）等人在該領域做了大量。相比而言，國內(nèi)關于產(chǎn)業(yè)地理集中的研究比較晚，但近年來已成為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學和區(qū)域經(jīng)濟學科的點問題，表現(xiàn)為近幾年來，研究成果越來越多，研究越來越系統(tǒng)。筆者根據(jù)中國知網(wǎng)資料統(tǒng)計，20xx年，該領域發(fā)表期刊論文3篇，20xx年為4篇，20xx年為7，2022年為23篇，2022年為25篇，20xx年為33篇。該領域目