染雾最新大学硕士学位论文开题报告 篇一
标题：基于机器学习的医疗数据分析与预测研究
1. 研究背景与目的
随着医疗技术的不断发展和医疗数据的大规模积累，利用机器学习方法对医疗数据进行分析和预测已成为一种重要的研究方向。本研究旨在探索如何应用机器学习算法对医疗数据进行挖掘和预测，以提高医疗决策的准确性和效率。
2. 研究内容与方法
本研究将采用机器学习的方法对医疗数据进行分析和预测。首先，我们将收集一定量的医疗数据，包括病人的基本信息、病历、医学检查报告等。然后，我们将使用数据预处理技术对数据进行清洗和转换，以便于后续的分析和建模。接着，我们将尝试使用不同的机器学习算法，如决策树、支持向量机、深度学习等，对医疗数据进行分类、聚类和预测。最后，我们将评估和比较不同算法的性能和效果，并提出优化策略。
3. 研究意义与创新点
本研究的意义在于利用机器学习方法挖掘和预测医疗数据，可以帮助医疗决策者更好地了解病人的病情和治疗情况，提供个性化的医疗方案，优化医疗资源的分配。同时，本研究还可以为医疗行业提供数据驱动的决策支持，推动医疗智能化和精准医疗的发展。
4. 预期成果与工作计划
预计本研究将取得以下成果：
（1）提出一种基于机器学习的医疗数据分析和预测方法；
（2）建立医疗数据集，并进行数据预处理；
（3）应用机器学习算法对医疗数据进行分类、聚类和预测；
（4）评估和比较不同算法的性能和效果；
（5）提出优化策略，并对结果进行验证和分析。
工作计划如下：
（1）第一阶段：收集医疗数据，进行数据预处理；
（2）第二阶段：尝试不同的机器学习算法，并进行模型训练和评估；
（3）第三阶段：分析和比较不同算法的性能和效果，提出优化策略；
（4）第四阶段：验证和分析结果，撰写论文。
最新大学硕士学位论文开题报告 篇二
标题：基于大数据的社交媒体用户行为分析与预测研究
1. 研究背景与目的
随着社交媒体的普及和用户规模的不断增长，对社交媒体用户行为的分析和预测已成为一项重要的研究课题。本研究旨在利用大数据技术和机器学习方法对社交媒体用户行为进行分析和预测，以提供有效的用户推荐和个性化的服务。
2. 研究内容与方法
本研究将收集社交媒体平台上的用户数据，包括用户的个人资料、发布的内容、社交关系等。然后，我们将利用大数据技术对数据进行存储和处理，并提取关键特征。接着，我们将应用机器学习算法，如协同过滤、深度学习等，对用户行为进行分析和预测。最后，我们将评估和比较不同算法的性能和效果，并提出优化策略。
3. 研究意义与创新点
本研究的意义在于利用大数据技术和机器学习方法对社交媒体用户行为进行分析和预测，可以为社交媒体平台提供精准的用户推荐和个性化的服务，提高用户满意度和平台的竞争力。同时，本研究还可以为社交媒体平台提供数据驱动的决策支持，推动社交媒体的发展和创新。
4. 预期成果与工作计划
预计本研究将取得以下成果：
（1）提出一种基于大数据的社交媒体用户行为分析和预测方法；
（2）构建社交媒体用户行为数据集，并进行数据处理和特征提取；
（3）应用机器学习算法对用户行为进行分析和预测；
（4）评估和比较不同算法的性能和效果；
（5）提出优化策略，并对结果进行验证和分析。
工作计划如下：
（1）第一阶段：收集社交媒体用户数据，进行数据处理和特征提取；
（2）第二阶段：尝试不同的机器学习算法，并进行模型训练和评估；
（3）第三阶段：分析和比较不同算法的性能和效果，提出优化策略；
（4）第四阶段：验证和分析结果，撰写论文。
最新大学硕士学位论文开题报告 篇三
最新大学硕士学位论文开题报告
以基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究为课题。下文是yjbys小编搜集整理的关于开题报告的资料，希望对大家有所帮助!
一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕[1+a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的'相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi法
这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点
, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。
5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。
6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。
2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。
