畢業(yè)論文開題報告模板ppt

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　　畢業(yè)論文開題報告模板【1】

　　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)新預測與評估模型及其應(yīng)用研究

　　課題來源:單位自擬課題或省政府下達的研究課題

　　選題依據(jù):

　　技術(shù)創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。

　　通過技術(shù)創(chuàng)新預測和評估, 可以使企業(yè)對未來的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握, 從而為企業(yè)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, 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。

　　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, 為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性,企業(yè)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)新預測方法可分為趨勢外推法、相關(guān)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(yīng)用較為廣泛的技術(shù)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(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(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, 建立預測對象與影響因素的因果關(guān)系模型, 預測技術(shù)的發(fā)展變化。

　　相關(guān)分析法認為, 一種技術(shù)性能的改進或其應(yīng)用的擴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該項技術(shù)進行預測。

　　相關(guān)分析法主要有以下幾種: 導前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進步與經(jīng)驗積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標與手段的相關(guān)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(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(yīng)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(shù)創(chuàng)新的深刻影響。

　　相關(guān)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(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)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻, 為企業(yè)技術(shù)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(shù)創(chuàng)新預測的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展, 以克服自身的不足, 更進一步適應(yīng)時代發(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(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法, 難以滿足企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新評估科學性的要求。

　　關(guān)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法, 均處于研究之中, 我們認為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評估方面應(yīng)做的工作是: (1) 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; (2) 建立一種適應(yīng)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(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢, 以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學習和容錯性等優(yōu)良性能, 可以較好地適應(yīng)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, 它能克服上述各方法的不足。

　　本項目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型構(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(shè)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)非線性變換后較為精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(luò)應(yīng)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(luò)為基礎(chǔ)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法的有益補充和完善。

　　三、論文預期成果的理論意義和應(yīng)用價值

　　本項目研究的理論意義表現(xiàn)在: (1) 探索新的技術(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)新的預測和評估, 有利于推動技術(shù)創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。

　　畢業(yè)論文開題報告模板【2】

　　論文題目：醫(yī)藥行業(yè)的物流成本分析

　　一、選題的依據(jù)和意義

　　醫(yī)藥制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要組成部分，中國作為全球人口最多的國家，隨著人民生活水平的日益提高和人口老齡化趨勢的出現(xiàn)，人們將越來越重視自己的健康，這也促使中國醫(yī)藥行業(yè)進入了高速增長的階段。

　　隨著醫(yī)藥需求的快速增長，發(fā)展物流是醫(yī)藥制造業(yè)提高競爭力的必然要求。

　　據(jù)全國重點企業(yè)物流統(tǒng)計調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，我國醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模不斷擴大，但物流效率、物流服務(wù)水平等與發(fā)達國家相比差距依然較大。

　　物流作為現(xiàn)代生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)，是企業(yè)降低成本、獲取第三利潤源的重要途徑。

　　尤其是在當前轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的背景下，醫(yī)藥制造業(yè)更需要大力發(fā)揮現(xiàn)代物流在行業(yè)轉(zhuǎn)型中的作用。

　　如何完整地展示醫(yī)藥物流中心的物流成本結(jié)構(gòu)，并對其進行物流成本分析及成本控制，也成了各醫(yī)藥物流中心迫切關(guān)注的問題。

　　二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　國外物流成本控制研究現(xiàn)狀：從國外知名的期刊上看，其物流成本控制的研究主要集中于對微觀企業(yè)物流成本的研究，從企業(yè)的實際需要出發(fā)，例如：約束條件下的供應(yīng)商選擇、物流及配送系統(tǒng)的設(shè)計、運輸及倉儲策略等。

　　同時更加側(cè)重于從實證研究角度來研究企業(yè)物流成本的控制、優(yōu)化策略及相關(guān)數(shù)學分析模型。

　　本文則將從供應(yīng)商選擇策略、庫存及倉儲策略、運輸及配送策略三個主要方面來綜述國外的物流成本控制的研究現(xiàn)狀。

　　1.供應(yīng)商選擇策略中的物流成本控制的研究。

　　Mooret和Fearon主張價格、質(zhì)量和產(chǎn)品交付是影響供應(yīng)商選擇策略的重要準則，他們認為線性規(guī)劃方法可以成為供應(yīng)商選擇的一個重要方法。

　　在這一思路的影響下，Gaballa首次從實證角度將數(shù)學規(guī)劃方法應(yīng)用于供應(yīng)商的選擇。

　　Anthony和Buffa開創(chuàng)了一個單目標的線性規(guī)劃模型用以支持企業(yè)的戰(zhàn)略采購計劃，但是訂單成本、運輸和驗貨成本等因素未被考慮到該模型中。

　　Narasimhan和Stoynoff將一個單目標混合型整數(shù)規(guī)劃模型應(yīng)用于某大型制造企業(yè)，以優(yōu)化面向供應(yīng)商群體的訂單分配及物料獲取過程。

　　Turner為British Coal公司提出了一個單目標線性規(guī)劃模型，該模型在考慮供應(yīng)商能力、最大訂單量、最小訂單量、顧客需求，及區(qū)域布局的約束條件下，實現(xiàn)總折扣價格的最小化。

　　Sharma等人提出了一個非線性的混合型整數(shù)目標規(guī)劃模型用以解決供應(yīng)商選擇問題。

　　他們在模型中考慮了價格、質(zhì)量、產(chǎn)品交付和服務(wù)等因素，所有的準則均作為目標。

　　Benton在多品類、多供應(yīng)商、資源限制和數(shù)量折扣的條件下，應(yīng)用拉格朗日放松法開發(fā)了一個非線性規(guī)劃和啟發(fā)式過程模型用于供應(yīng)商的選擇。

　　該模型目標是實現(xiàn)采購成本、庫存持有成本和訂單成本的最小化。

　　Ghodsypour和O.Brien開發(fā)了一個決策支持系統(tǒng)(DDS)，用于減少供應(yīng)商數(shù)量和對供應(yīng)商的商業(yè)伙伴數(shù)量進行管理。

　　除此之外，還有許多學者提出了自己的觀點，以S.H.Ghodsypour和C.O.Brien為例，他們在2001年討論了在多供應(yīng)商、多種標準和供應(yīng)商能力限制的約束條件下，供應(yīng)商選擇決策中的物流總成本問題，他們開發(fā)了一個混合型的整數(shù)非線性規(guī)劃模型，并進行了相應(yīng)的數(shù)學實例分析。

　　2.庫存及倉儲策略中物流成本控制的研究。

　　庫存與倉儲問題，很早就被國外學者納入關(guān)于物流成本控制的研究范疇，因而國外學者在這一方面的研究十分深入，也取得豐碩的成果。

　　1913年，F(xiàn)ordHarrisr在其論文中首次發(fā)表了著名的經(jīng)濟訂貨批量(EOQ-Economic Order Quantity)模型;隨后，Clark和Searf開始研究多級庫存，并于1960年分析和建立了一個不考慮批量的N級流水系統(tǒng)(Serial System)。

　　他們證明了對于考慮貼現(xiàn)和存儲成本的N級流水系統(tǒng)來說，其最優(yōu)庫存控制策略是所謂的最大訂貨水平(Order-up-Level)策略。

　　在這些前人研究的基礎(chǔ)上，后邊的學者相繼從不同的問題和角度出發(fā)，提出了一系列經(jīng)典模型。

　　例如：經(jīng)濟生產(chǎn)批量模型、允許缺貨的經(jīng)濟訂購批量模型、經(jīng)濟訂購批量折扣模型、物料需求計劃(MRP)與及時化生產(chǎn)方式(JIT)庫存模型等等。

　　而關(guān)于庫存成本方面的研究，近些年也取得了很顯著的成就。

　　例如：K.Skouri和S.Papachristos在對現(xiàn)有文獻中的庫存模型進行回顧與總結(jié)的基礎(chǔ)上，提出以下5種成本應(yīng)該被視為關(guān)鍵性成本：(1)損壞成本;(2)持有成本;(3)缺貨成本;(4)機會成本;(5)補貨成本。

　　RonaldS.Tibben-Lembkea和YehudaBassok于2005年討論了基于延遲定制化戰(zhàn)略的庫存模型，他們認為采用延遲制造戰(zhàn)略來維持其庫存戰(zhàn)略能夠帶來可關(guān)注的利潤增長。

　　3.運輸及配送策略中物流成本控制的研究。

　　運輸是物流系統(tǒng)的一大支柱體系，它被認為是經(jīng)濟增長和發(fā)展的重要條件。

　　國外學者對物流運輸成本的研究涵蓋了宏觀、微觀的各項運輸及配送成本問題，具體研究成果如下所述。