關于碩士學位論文開題報告

　　以下是CN人才小編為您收集整理提供到的關于碩士學位論文開題報告，歡迎閱讀參考，希望對你有所幫助!感謝大家的支持，該欄目會精彩更新!

　　關于碩士學位論文開題報告一

　　一、課題來源、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與水平及研究意義、目的。

　　課題來源

　　電子商務的逐漸廣泛運用，將使得各個企業(yè)降低交易管理方面的成本，大幅度縮減物流體系的成本，增加資金流運作的有效性和速度。醫(yī)藥行業(yè)是世界公認的適宜發(fā)展電子商務的行業(yè)。電子商務的推行可以改變傳統(tǒng)的醫(yī)藥貿(mào)易模式，減少交易的中間環(huán)節(jié)節(jié)約企業(yè)生產(chǎn)及交易成本。醫(yī)藥電子商務的有效開展受醫(yī)藥企業(yè)信息化建設行業(yè)特征，以及國家政策等多方面的影響，但是隨著我國醫(yī)藥企業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展，以及國家對醫(yī)藥電子商務的重視與推廣，電子商務將為我國的醫(yī)藥企業(yè)增加自身價值的同時創(chuàng)造新的商機，而醫(yī)藥電子商務公司發(fā)展戰(zhàn)略研究將會是中國醫(yī)藥電子商務的主流。

　　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與水平

　　隨著醫(yī)藥電子商務的不斷發(fā)展，相關研究也逐漸在深度與廣度上得到加強。1996年—1999年，為醫(yī)藥電子商務的誕生初期，相關研究主要集中于必要性與可行性的探討，旨在明確如何營造更為適合醫(yī)藥電子商務發(fā)展的內(nèi)外環(huán)境。如湯振寧在分析了國內(nèi)醫(yī)藥電子商務發(fā)展誤區(qū)后指出：這個宏偉目標(醫(yī)藥電子商務)若沒有強有力的技術和政策支持是難以實現(xiàn)的'。

　　1999年以后開始出現(xiàn)了有關醫(yī)藥電子商務運營模式與盈利方式的探討，如李湘娟等對我國醫(yī)藥行業(yè)運用電子商務所形成的醫(yī)藥電子商務發(fā)展戰(zhàn)略進行了總體介紹和分析;李永平等對歐洲主要國家btob、btoc醫(yī)藥電子商務發(fā)展戰(zhàn)略進行了分析;陳玉文等對我國醫(yī)藥電子商務發(fā)展戰(zhàn)略的發(fā)軔進行分析，闡述其利弊與發(fā)展方向。xx年以后，醫(yī)藥電子商務逐漸得到公眾的認可，各大醫(yī)藥企業(yè)紛紛開始加緊信息化改造，提高信息管理與網(wǎng)上貿(mào)易水平，醫(yī)藥電子商務及其相關研究內(nèi)容日益廣泛。包括：可行性分析、現(xiàn)狀分析、模式分析、信息化建設、信息化管理、供應鏈管理、醫(yī)藥現(xiàn)代化物流，其中信息化建設專指醫(yī)藥行業(yè)的信息化建設與發(fā)展，信息化管理是指企業(yè)內(nèi)部信息化改造、管理軟件的應用與維護、信息化管理的方式方法等。

　　研究意義、目的

　　互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展改變了企業(yè)生存的經(jīng)濟環(huán)境，使大多數(shù)企業(yè)不得不選擇電子商務。因而擺在企業(yè)面前的問題就是何時選擇電子商務，如何選擇電子商務，以及選擇電子商務后又該怎樣做。這就需要對電子商務的企業(yè)戰(zhàn)略問題進行研究。

　　有些人認為互聯(lián)網(wǎng)使戰(zhàn)略消失，但事實是，大多數(shù)失敗的電子商務企業(yè)在開展電子商務時，都很盲目，都沒有做過成熟的企業(yè)戰(zhàn)略研究。邁克爾·波特在總結了電子商務企業(yè)的失敗案例后明確指出，互聯(lián)網(wǎng)比以往任何時候都需要戰(zhàn)略。許多企業(yè)對于自己開展電子商務如何取得競爭優(yōu)勢和保持競爭優(yōu)勢缺乏戰(zhàn)略管理理論的指導。這些企業(yè)并沒有自己的理念，往往只是帶著更好的技術和剽竊的思想，就宣布邁出了創(chuàng)新的一步。其實，創(chuàng)新的只是技術，而這對電子商務來說是遠遠不夠的。

　　對于電子商務企業(yè)的戰(zhàn)略問題，邁克爾·波特在電子商務企業(yè)遭到重創(chuàng)后曾在《哈佛商業(yè)評論》撰文做了詳細的論述。那篇文章是電子商務企業(yè)的管理類研究的重要著作，獲得了當年該刊優(yōu)秀文章獎的第一名。波特認為，電子商務企業(yè)的戰(zhàn)略管理不僅不過時，而且更為重要，必不可少，因為互聯(lián)網(wǎng)使得競爭更加激烈，企業(yè)更需要通過戰(zhàn)略來區(qū)分出來。波特從戰(zhàn)略角度批評了一些電子商務企業(yè)在經(jīng)營時的盲目和戰(zhàn)略的混亂，認為戰(zhàn)略的缺乏是導致這些企業(yè)失敗的根本原因。對于某些行業(yè)或傳統(tǒng)公司而言，互聯(lián)網(wǎng)也許是毀滅性的。它使得某些行業(yè)競爭優(yōu)勢最重要的資源無效。相反，在許多情況下，特別是對電子商務企業(yè)來說，它恰恰能使這些資源變得更為重要。而當所有的公司都利用互聯(lián)網(wǎng)技術時，互聯(lián)網(wǎng)本身也趨于中性化，成為了競爭優(yōu)勢的一種資源。持久的競爭優(yōu)勢，來自于諸如獨一無二的產(chǎn)品和強大的個人服務和個人關系之類的傳統(tǒng)優(yōu)勢。互聯(lián)網(wǎng)技術通過在更獨特化的系統(tǒng)中，將公司所有業(yè)務整合在一起，從而增強這些優(yōu)勢，但它并不能替代這些優(yōu)勢。

　　最終，能將互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)競爭優(yōu)勢及競爭方式整合起來的戰(zhàn)略，在許多行業(yè)中將勝出。從需求方面講，客戶需要渠道、配送及與公司打交道方式等方面的選擇;從供給方面講，如果生產(chǎn)和采購使用互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)方法相結合的方式，那么其效率會大大提高。

　　對于電子商務企業(yè)而言，他們必須首先追求自己的差異化，而不是互相模仿或仿效，他們必須從僅僅聚焦于價格中脫離出來，聚焦于產(chǎn)品選擇、產(chǎn)品設計、服務，形象和其他能使企業(yè)差異化的領域。電子商務企業(yè)同樣也能實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)方法的聯(lián)姻。可以通過創(chuàng)造自己獨特的方式取得成功，通過屯重兵于能真正展示互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)方法之間權衡的細分市場，取得成功。

　　關于碩士學位論文開題報告二

　　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：單位自擬課題或省政府下達的研究課題

　　選題依據(jù)：

　　技術創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術創(chuàng)新預測和評估, 可以使企業(yè)對未來的技術發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握, 從而為企業(yè)的技術創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù), 以減少技術創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下, 企業(yè)的技術創(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。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中, 企業(yè)的技術創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運, 為了確保技術創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)對技術創(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)有的技術創(chuàng)新預測方法可分為趨勢外推法、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、經(jīng)濟信息, 分析技術發(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創(chuàng)新預測方法,美國生物學家和人口統(tǒng)計學家raymond pearl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, 但它假定新技術的成長速度與熟悉該項技術的人數(shù)成正比, 主要適用于新技術、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, 預測技術的發(fā)展變化。相關分析法認為, 一種技術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、技術進步與經(jīng)驗積累的相關分析、技術信息與人員數(shù)等因素的相關分析及目標與手段的相關分析等方法。

　　(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)品技術創(chuàng)新預測時, 只能利用過去的產(chǎn)品技術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)品技術發(fā)展的預測不能簡單地歸結為產(chǎn)品過去技術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)中其他因素對企業(yè)產(chǎn)品技術創(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法,依靠的是預測者的知識和經(jīng)驗, 往往帶有主觀性, 難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術創(chuàng)新預測技術和方法為企業(yè)技術創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻, 為企業(yè)技術創(chuàng)新的預測提供了科學的方法論, 但在新的經(jīng)濟和市場環(huán)境下, 技術創(chuàng)新預測的方法和技術應有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進一步適應時代發(fā)展的需要, 為企業(yè)的技術創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進的基礎理論和技術方法。

　　目前,在我國企業(yè)技術創(chuàng)新評估中, 一般只考慮如下四個方面的`因素: (1) 技術的先進性、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法主要有: delphi法(專家法)、ahp法(層次分析法)、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等, 但技術創(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、經(jīng)濟、管理、社會等諸多復雜因素,目前所使用的原理和方法, 難以滿足企業(yè)對技術創(chuàng)新評估科學性的要求。關于技術創(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法, 均處于研究之中, 我們認為目前在企業(yè)技術創(chuàng)新評估方面應做的工作是: (1) 建立一套符合我國實際情況的技術創(chuàng)新評估指標體系; (2) 建立一種適應于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。

　　這種情況下, 神經(jīng)網(wǎng)絡技術就有其特有的優(yōu)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, 它能克服上述各方法的不足。本項目以bp神經(jīng)網(wǎng)絡作為基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型構建的基礎, bp神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層構成, 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)品技術創(chuàng)新預測和評估時, 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術創(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)品技術創(chuàng)新技術性能指標的預測值或產(chǎn)品技術創(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)非線性變換后較為精確的預測值和評估值。

　　據(jù)文獻查閱, 雖然在技術創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法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、要求企業(yè)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)品技術創(chuàng)新預測與評估模型, 是對技術創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。

　　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) 探索新的技術創(chuàng)新預測和評估技術, 豐富和完善技術創(chuàng)新預測和評估方法體系; (2) 將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入技術創(chuàng)新的預測和評估, 有利于推動技術創(chuàng)新預測和評估方法的發(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創(chuàng)新定量預測技術, 有利于提高預測的正確性; (2)提供一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合評估方法, 有利于提高評估的科學性; (3) 為企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

　　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法, 結合企業(yè)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、影響企業(yè)技術創(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。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手, 密切結合電子商務和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響, 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術創(chuàng)新的各相關因素, 建立科學的企業(yè)技術創(chuàng)新預測和評估指標體系, 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

　　2、影響技術創(chuàng)新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創(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重, 權重的確定需要基本的原則作支持。

　　3、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型研究。 根據(jù)技術創(chuàng)新預測的特點, 以bp神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎, 構建基于多因素的技術創(chuàng)新預測和評估模型。

　　4、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設計。根據(jù)基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點, 設計其相應的計算方法。

　　5、基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(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, 構建基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(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)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術的實證研究。以一般企業(yè)的技術創(chuàng)新預測與評估工作為背景, 對基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估技術進行實證研究。

　　創(chuàng)新點：

　　1、建立一套基于電子商務和知識經(jīng)濟的技術創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前,在技術創(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, 如何結合我國實際當前經(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企業(yè)技術創(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)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有并行分布處理、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)絡技術引入企業(yè)的技術創(chuàng)新預測和評估, 這也是一項創(chuàng)新。

　　五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證

　　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企業(yè)技術創(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, 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合, 建立我國企業(yè)技術創(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, 歸納和總結出具有共性的東西, 探索技術創(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法。對基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(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、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業(yè)的技術創(chuàng)新實際相結合, 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)代企業(yè)管理學》等有關著作, 發(fā)表了“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術創(chuàng)新相關的學術研究論文, 對企業(yè)技術創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎, 也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術創(chuàng)新方面的策劃和研究工作, 具有一定的實踐經(jīng)驗, 與許多企業(yè)有密切的合作關系, 同時, 對神經(jīng)網(wǎng)絡技術也進行過專門的學習和研究, 所以, 本項目研究的理論基礎、技術基礎及實驗場所已基本具備, 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

　　xx.07-xx.09：完成論文開題。

　　xx.09-xx.11：影響企業(yè)技術創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。

　　xx.11-xx.01：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型的構建。

　　xx.01-xx.03：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。

　　xx.03-xx.04：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的技術創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。

　　xx.04-xx.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。

　　主要參考文獻：

　　[01] 傅家驥、仝允桓等. 技術創(chuàng)新學. 北京: 清華大學出版社 1998

　　[02] 吳貴生. 技術創(chuàng)新管理. 北京: 清華大學出版社 xx

　　[03] 柳卸林. 企業(yè)技術創(chuàng)新管理. 北京: 科學技術出版社 1997

　　[04] 趙志、陳邦設等. 產(chǎn)品創(chuàng)新過程管理模式的基本問題研究. 管理科學學報. xx/2.

　　[05] 王亞民、朱榮林. 風險投資項目ecv評估指標與決策模型研究. 風險投資. xx/6

　　[06] 趙中奇、王浣塵、潘德惠. 隨機控制的極大值原理及其在投資決策中的應用. 控制與決策. xx/6

　　[07] 夏清泉、凌婕. 風險投資理論和政策研究. 國際商務研究. xx/5

　　[08] 陳勁、龔焱等. 技術創(chuàng)新信息源新探. 中國軟科學. xx/1. pp86-88

　　[09] 嚴太華、張龍. 風險投資評估決策方法初探. 經(jīng)濟問題. xx/1

　　[10] 蘇永江、李湛. 風險投資決策問題的系統(tǒng)分析. 學術研究. xx/4

　　<11> 孫冰. 企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)的評價模型及方法研究. 中國管理科學. xx/4

　　[12] 諸克軍、楊久西、匡益軍. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的石油勘探有利性綜合評價. 系統(tǒng)工程理論與實踐. xx/4

　　[13] 楊力. 基干bp 神經(jīng)網(wǎng)絡的城市房屋租賃估價系統(tǒng)設計. 中國管理科學. xx/4

　　[14] 楊國棟、賈成前. 高速公路復墾土地適宜性評價的bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型. 統(tǒng)工程理論與實踐. xx/4

　　[15] 樓文高. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的三江平原土壤質(zhì)量綜合評價與預測模型. 中國管理科學. xx/1

　　[16] 胥悅紅、顧培亮. 基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的產(chǎn)品成本預測. 管理工程學報. xx/4

　　[17] 陳新輝、喬忠. 基于tsa-bp神經(jīng)網(wǎng)絡的企業(yè)產(chǎn)品市場占有率預測模型. 中國農(nóng)業(yè)大學學報. xx/5

　　[18] 劉育新. 技術預測的過程與常用方法. 中國軟科學. 1998/3

　　[19] 溫小霓、趙瑋. 市場需求與統(tǒng)計預測. 西安電子科技大學學報. xx/5

　　[20] 朱振中. 模糊理論在新產(chǎn)品開發(fā)中的應用. 科學管理研究. xx/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(xx)