染雾技术创新课题研究开题报告 篇一
标题：基于人工智能的智慧城市建设研究
摘要：
智慧城市建设是当前社会发展的重要方向之一，而人工智能技术在智慧城市建设中起着关键作用。本研究旨在探讨基于人工智能的智慧城市建设的关键技术和应用，以及其在提高城市管理和居民生活质量方面的潜力。通过对相关文献的综述和实证研究，本研究将分析人工智能在智慧城市建设中的应用领域、优势和挑战，并提出进一步的研究方向和方法，以期为智慧城市建设提供科学依据和技术支持。
关键词：智慧城市、人工智能、技术创新、城市管理、居民生活质量
引言：
随着城市化进程的加速和信息技术的快速发展，智慧城市建设成为了全球关注的热点话题。智慧城市旨在通过信息技术的应用，实现城市资源的高效利用、城市管理的智能化和居民生活的便利化。在智慧城市建设中，人工智能技术具有重要的推动作用，能够实现城市数据的智能分析和预测，提供智能交通、智能能源、智能环保等领域的解决方案。因此，本研究将重点关注人工智能在智慧城市建设中的关键技术和应用，探讨其对城市管理和居民生活质量的影响。
研究内容和方法：
本研究将采用文献综述和实证研究相结合的方法，通过对相关文献的系统梳理和分析，总结人工智能在智慧城市建设中的应用领域和技术特点。同时，还将通过问卷调查和实地观察等方式，收集相关数据并进行实证分析。研究内容包括但不限于以下几个方面：
1. 人工智能在智慧城市建设中的应用领域和优势
2. 人工智能在城市管理中的作用和效果
3. 人工智能在提高居民生活质量方面的潜力和挑战
4. 未来人工智能在智慧城市建设中的发展方向和研究重点
预期结果和意义：
通过本研究，我们期望能够全面了解人工智能在智慧城市建设中的关键技术和应用，为智慧城市建设提供科学依据和技术支持。同时，研究结果还将为政府部门、企业和研究机构提供参考，促进智慧城市建设的创新和发展，提高城市管理的效率和居民生活的质量。
结论：
本研究将通过对人工智能在智慧城市建设中的关键技术和应用的研究，揭示其在城市管理和居民生活质量方面的潜力和挑战。同时，还将提出进一步的研究方向和方法，以促进人工智能在智慧城市建设中的创新和发展。本研究的结果对于推动智慧城市建设和提高城市管理效率具有重要的理论和实践意义。
技术创新课题研究开题报告 篇二
标题：基于区块链技术的数字货币发展研究
摘要：
区块链技术的出现，为数字货币的发展带来了革命性的机遇。本研究旨在探讨基于区块链技术的数字货币的发展现状、问题和挑战，以及其在金融领域和社会经济发展中的应用前景。通过对相关文献的综述和实证研究，本研究将分析区块链技术在数字货币领域的优势和限制，并提出进一步的研究方向和方法，以期为数字货币的发展提供科学依据和技术支持。
关键词：区块链技术、数字货币、技术创新、金融领域、社会经济发展
引言：
数字货币作为一种全新的金融工具，已经引起了广泛的关注和研究。而区块链技术作为数字货币的底层技术，具有去中心化、不可篡改和匿名性等特点，为数字货币的发展提供了技术支持和保障。因此，本研究将重点关注区块链技术在数字货币领域的应用现状和问题，并探讨其在金融领域和社会经济发展中的潜力。
研究内容和方法：
本研究将采用文献综述和实证研究相结合的方法，通过对相关文献的系统梳理和分析，总结区块链技术在数字货币领域的应用现状和技术特点。同时，还将通过案例分析和实地调研等方式，收集相关数据并进行实证分析。研究内容包括但不限于以下几个方面：
1. 区块链技术在数字货币领域的应用现状和发展趋势
2. 区块链技术对金融领域的影响和变革
3. 区块链技术在社会经济发展中的潜力和挑战
4. 未来区块链技术在数字货币领域的发展方向和研究重点
预期结果和意义：
通过本研究，我们期望能够全面了解区块链技术在数字货币领域的应用现状和问题，为数字货币的发展提供科学依据和技术支持。同时，研究结果还将为金融机构、政府部门和研究机构提供参考，推动数字货币的创新和发展，促进社会经济的繁荣和可持续发展。
结论：
本研究将通过对区块链技术在数字货币领域的应用现状和问题的研究，揭示其在金融领域和社会经济发展中的潜力和挑战。同时，还将提出进一步的研究方向和方法，以促进区块链技术在数字货币领域的创新和发展。本研究的结果对于推动数字货币的发展和促进社会经济的繁荣具有重要的理论和实践意义。
技术创新课题研究开题报告 篇三
技术创新课题研究开题报告
开题报告是毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的一个重要依据材料，下面是小编搜集整理的技术创新课题研究开题报告，欢迎阅读查看。
论文题目：技术创新预测与评估模型及其应用研究
一、课题来源、选题依据
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(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
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
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。
五、课题研究的
基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。
