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(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評(píng)估模型及其應(yīng)用研究
 課題來源：單位自擬課題或省政府下達(dá)的研究課題
 選題依據(jù)：
 技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估, 可以使企業(yè)對(duì)未來的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢(shì)有正確的把握, 從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學(xué)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, 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展,企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強(qiáng)。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中, 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運(yùn), 為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評(píng)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(shì)
 現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測方法可分為趨勢(shì)外推法、相關(guān)分析法和專家預(yù)測法三大類。
 (1)趨勢(shì)外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)信息, 分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律, 在分析判斷這些趨勢(shì)和規(guī)律將繼續(xù)的前提下, 將過去和現(xiàn)在的趨勢(shì)向未來推演。生長曲線法是趨勢(shì)外推法中的一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測方法,美國生物學(xué)家和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家Raymond Pearl提出的Pearl曲線(數(shù)學(xué)模型為: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英國數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Gompertz提出的Gompertz曲線(數(shù)學(xué)模型為: Y=L·exp(-B·t))皆屬于生長曲線, 其預(yù)測值Y為技術(shù)性能指標(biāo), t為時(shí)間自變量, L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長曲線預(yù)測法, 但它假定新技術(shù)的成長速度與熟悉該項(xiàng)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(kuò)散預(yù)測。
 (2)相關(guān)分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關(guān)系數(shù)據(jù)和其他信息, 建立預(yù)測對(duì)象與影響因素的因果關(guān)系模型, 預(yù)測技術(shù)的發(fā)展變化。相關(guān)分析法認(rèn)為, 一種技術(shù)性能的改進(jìn)或其應(yīng)用的擴(kuò)展是和其他一些已知因素高度相關(guān)的, 這樣, 通過已知因素的分析就可以對(duì)該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行預(yù)測。相關(guān)分析法主要有以下幾種: 導(dǎo)前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)驗(yàn)積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標(biāo)與手段的相關(guān)分析等方法。
 (3)專家預(yù)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(yù)測結(jié)果。專家預(yù)測法主要有: 專家個(gè)人判斷法、專家會(huì)議法、頭腦風(fēng)暴法及德爾菲法等, 其中, 德爾菲法吸收了前幾種專家預(yù)測法的長處, 避免了其缺點(diǎn), 被認(rèn)為是技術(shù)預(yù)測中最有效的專家預(yù)測法。
 趨勢(shì)外推法的預(yù)測數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù), 在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測時(shí), 只能利用過去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個(gè)指標(biāo)來預(yù)測它的隨時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì), 并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、市場、社會(huì)及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)中, 對(duì)于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預(yù)測不能簡單地歸結(jié)為產(chǎn)品過去技術(shù)性能指標(biāo)按時(shí)間的進(jìn)展來類推, 而應(yīng)系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對(duì)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關(guān)分析法盡管可同時(shí)按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)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(yù)測式, 而所得到的回歸預(yù)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(duì)實(shí)際問題的表達(dá)能力也不夠準(zhǔn)確, 預(yù)測結(jié)果與實(shí)際的符合程度也有較大偏差。專家預(yù)測法是一種定性預(yù)測方法,依靠的是預(yù)測者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn), 往往帶有主觀性, 難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測準(zhǔn)確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻(xiàn), 為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測提供了科學(xué)的方法論, 但在新的經(jīng)濟(jì)和市場環(huán)境下, 技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進(jìn)一步適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需要, 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進(jìn)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法。 
 目前,在我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估中, 一般只考慮如下四個(gè)方面的因素: (1) 技術(shù)的先進(jìn)性、可行性、連續(xù)性; (2) 經(jīng)濟(jì)效果; (3) 社會(huì)效果; (4) 風(fēng)險(xiǎn)性, 在對(duì)此四方面內(nèi)容逐個(gè)分析后, 再作綜合評(píng)估。在綜合評(píng)估中所用的方法主要有: Delphi法(專家法)、AHP法(層次分析法)、模糊評(píng)估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等, 但技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng), 其中存在著廣泛的非線性、時(shí)變性和不確定性, 同時(shí), 還涉及技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理、社會(huì)等諸多復(fù)雜因素,目前所使用的原理和方法, 難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估科學(xué)性的要求。關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估的研究, 在我國的歷史還不長, 無論是指標(biāo)體系還是評(píng)估方法, 均處于研究之中, 我們認(rèn)為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估方面應(yīng)做的工作是: (1) 建立一套符合我國實(shí)際情況的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估指標(biāo)體系; (2) 建立一種適應(yīng)于多因素、非線性和不確定性的綜合評(píng)估方法。
 這種情況下, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢(shì), 以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能, 可以較好地適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估這類多因素、不確定性和非線性問題, 它能克服上述各方法的不足。本項(xiàng)目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型構(gòu)建的基礎(chǔ), BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估時(shí), 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測值和評(píng)估值的n個(gè)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(biāo)的預(yù)測值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估值。這種n個(gè)因素指標(biāo)的設(shè)置, 考慮了概括性和動(dòng)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(dǎo)致產(chǎn)品個(gè)體差異的主要因素, 盡管是黑匣子式的預(yù)測和評(píng)估, 但事實(shí)證明它自身的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合, 輸出一個(gè)經(jīng)非線性變換后較為精確的預(yù)測值和評(píng)估值。
 據(jù)文獻(xiàn)查閱, 雖然在技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估的現(xiàn)有原理和方法的改進(jìn)和完善方面有一定的研究,如文獻(xiàn)[08]、[09]、[11]等, 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評(píng)估方面的研究, 在當(dāng)前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)條件下, 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)來建立產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評(píng)估模型, 是對(duì)技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測和評(píng)估方法的有益補(bǔ)充和完善。
 三、論文預(yù)期成果的理論意義和應(yīng)用價(jià)值
 本項(xiàng)目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估技術(shù), 豐富和完善技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評(píng)估, 有利于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估方法的發(fā)展。
 本項(xiàng)目研究的應(yīng)用價(jià)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(yù)測技術(shù), 有利于提高預(yù)測的正確性; （2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)估方法, 有利于提高評(píng)估的科學(xué)性; (3) 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估工作提供新的方法論和實(shí)用技術(shù)。
 四、課題研究的主要內(nèi)容
 研究目標(biāo)：
 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)研究基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型, 并建立科學(xué)的預(yù)測和評(píng)估指標(biāo)體系及設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型計(jì)算方法, 結(jié)合企業(yè)的具體實(shí)際, 對(duì)指標(biāo)和模型體系進(jìn)行實(shí)證分析, 使研究具有一定的理論水平和實(shí)用價(jià)值。
 研究內(nèi)容：
 1、影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)佑的相關(guān)指標(biāo)體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個(gè)方面入手, 密切結(jié)合電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)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(guān)因素, 建立科學(xué)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估指標(biāo)體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。
 2、影響技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估各相關(guān)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重確定。影響技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關(guān)因素在輸入預(yù)測和評(píng)估模型時(shí), 需要一組決定其相對(duì)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(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型研究。 根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測的特點(diǎn), 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ), 構(gòu)建基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型。
 4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型計(jì)算方法設(shè)計(jì)。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型的基本特點(diǎn), 設(shè)計(jì)其相應(yīng)的計(jì)算方法。
 5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型學(xué)習(xí)樣本設(shè)計(jì)。根據(jù)相關(guān)的歷史資料, 構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型的學(xué)習(xí)樣本, 對(duì)預(yù)測和評(píng)估模型進(jìn)行自學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 使模型適合實(shí)際情況。
 6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估技術(shù)的實(shí)證研究。以一般企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與評(píng)估工作為背景, 對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估技術(shù)進(jìn)行實(shí)證研究。
 創(chuàng)新點(diǎn)：
 1、建立一套基于電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估指標(biāo)體系。目前,在技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評(píng)估指標(biāo)體系方面, 一種是采用傳統(tǒng)的指標(biāo)體系, 另一種是采用國外先進(jìn)國家的指標(biāo)體系, 如何結(jié)合我國實(shí)際當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì), 參考國外先進(jìn)發(fā)達(dá)國家的研究工作, 建立一套適合于我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估指標(biāo)體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項(xiàng)創(chuàng)新。
 2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型及其計(jì)算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有并行分布處理、自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和容錯(cuò)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(yù)測和評(píng)估的現(xiàn)實(shí)問題, 本項(xiàng)目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估, 這也是一項(xiàng)創(chuàng)新。
 五、課題研究的基本方法、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(xué)的思想為指導(dǎo)來分析影響企業(yè)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)范化的方法, 將國外先進(jìn)國家的研究成果與我國具體實(shí)際相結(jié)合, 建立我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估的指標(biāo)體系。
 2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新預(yù)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, 探索技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關(guān)系。
 3、采用先簡單后復(fù)雜的研究方法。對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)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(kuò)展, 逐步增加模型的復(fù)雜度。
 4、理論和實(shí)踐相結(jié)合。將研究工作與具體企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新實(shí)際相結(jié)合, 進(jìn)行實(shí)證研究, 在實(shí)踐中豐富和完善, 研究出具有科學(xué)性和實(shí)用性的成果。
 六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施
 本人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(xué)》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學(xué)》等有關(guān)著作, 發(fā)表了“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的學(xué)術(shù)研究論文, 對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測和評(píng)估有一定的理論基礎(chǔ), 也從事過企業(yè)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(shí)踐經(jīng)驗(yàn), 與許多企業(yè)有密切的合作關(guān)系, 同時(shí), 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也進(jìn)行過專門的學(xué)習(xí)和研究, 所以, 本項(xiàng)目研究的理論基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)及實(shí)驗(yàn)場所已基本具備, 能順利完成本課題的研究, 取得預(yù)期的研究成果。
 七、論文研究的進(jìn)展計(jì)劃
 2003.07-2003.09：完成論文開題。
 2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)體系研究及其量化和規(guī)范化。
 2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型的構(gòu)建。
 2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型計(jì)算方法研究。
 2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測和評(píng)估模型體系的實(shí)證研究。
 2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準(zhǔn)備答辯。
 主要參考文獻(xiàn)：
 [01] 傅家驥、仝允桓等. 技術(shù)創(chuàng)新學(xué). 北京: 清華大學(xué)出版社 1998
 [02] 吳貴生. 技術(shù)創(chuàng)新管理. 北京: 清華大學(xué)出版社 2000
 [03] 柳卸林. 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新管理. 北京: 科學(xué)技術(shù)出版社 1997
 [04] 趙志、陳邦設(shè)等. 產(chǎn)品創(chuàng)新過程管理模式的基本問題研究. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2000/2.
 [05] 王亞民、朱榮林. 風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目ECV評(píng)估指標(biāo)與決策模型研究. 風(fēng)險(xiǎn)投資. 2002/6
 [06] 趙中奇、王浣塵、潘德惠. 隨機(jī)控制的極大值原理及其在投資決策中的應(yīng)用. 控制與決策. 2002/6
 [07] 夏清泉、凌婕. 風(fēng)險(xiǎn)投資理論和政策研究. 國際商務(wù)研究. 2002/5
 [08] 陳勁、龔焱等. 技術(shù)創(chuàng)新信息源新探. 中國軟科學(xué). 2001/1. pp86-88
 [09] 嚴(yán)太華、張龍. 風(fēng)險(xiǎn)投資評(píng)估決策方法初探. 經(jīng)濟(jì)問題. 2002/1
 [10] 蘇永江、李湛. 風(fēng)險(xiǎn)投資決策問題的系統(tǒng)分析. 學(xué)術(shù)研究. 2001/4
 <11> 孫冰. 企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)的評(píng)價(jià)模型及方法研究. 中國管理科學(xué). 2002/4
 [12] 諸克軍、楊久西、匡益軍. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的石油勘探有利性綜合評(píng)價(jià). 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2002/4
 [13] 楊力. 基干BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市房屋租賃估價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì). 中國管理科學(xué). 2002/4
 [14] 楊國棟、賈成前. 高速公路復(fù)墾土地適宜性評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型. 統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2002/4
 [15] 樓文高. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三江平原土壤質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)與預(yù)測模型. 中國管理科學(xué). 2002/1
 [16] 胥悅紅、顧培亮. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品成本預(yù)測. 管理工程學(xué)報(bào). 2000/4
 [17] 陳新輝、喬忠. 基于TSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)產(chǎn)品市場占有率預(yù)測模型. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2000/5
 [18] 劉育新. 技術(shù)預(yù)測的過程與常用方法. 中國軟科學(xué). 1998/3
 [19] 溫小霓、趙瑋. 市場需求與統(tǒng)計(jì)預(yù)測. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2000/5
 [20] 朱振中. 模糊理論在新產(chǎn)品開發(fā)中的應(yīng)用. 科學(xué)管理研究. 2000/6
 [21]Kim B. Clark & Takahiro Fujimoto. Product Development Performance –Strategy、Organization and Management in Industry. Harvard Business School Press. Boson 1993
 [22] Gobeli D H, Brown D J. Improving the process of product innovation. Research, Technology Management, 1993. 36（2）:46-49
 [23]Simon J.Towner. Four ways to accelerate new product development. Long Rang Planning 1994. 27（2）:57-65
 [24]Abdul Ali,et al. Product innovation and entry strategy. Journal of Product Innovation Management 1995. 12（12）:54-69
 [25]Eric Vin Hippel. The sources of Innovation. Oxford University Press. 1988
 [26] Shtub A, Zimerman Y. A neural-network-based approach for estimating the cost of assembly. International Journal of Production Economics, 1993. 32: 189-207
 [27] Wee-Liang Tan, Dattarreya G. Allampalli, Investment Criteria of Singapore Capitalists, 1997 International Council for Small Business, San Francisco, California, June 1997
 [28]Michael Henos, The Road to Venture Financing: Guidelines for Entrepreneuts, R&D Straregist Magazine,Summer 1991
 [29]Chow GC, The Largrange Method of optimization with applications to portfoli and investment decisions. J of Economic Dymamics and Control 1996
 [30]Jensen, R.. Information Cost and Innovation Adoption Policies, Management Science. Vol.34, No.2, Feb, 1988
 [31]R.K. Zutshi, T.W.Liang, D.G.Allampulli, Singapore Venture Capitalists Investment Evaluation Criteria: A Reexamination. Small Business Economics 13:9-26(1999)
 [32]Andrew L. Zacharakis, G.Dale Meyer. A Lack of Insight: Do Venture Capitalists Really Understand Their Own Decision Process? Journal of Business Venturing (1998) 13: 57-76
 [33]Dean A. Shepherd, Richard Ettenson. New Venture Strategy and Profitability: A Venture Capital`s Assessment. Journal of Business Venturing(2000)