| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及内容 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第11页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第11-14页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第12-14页 |
| 第2章 文献综述 | 第14-22页 |
| 2.1 技术创新效率研究综述 | 第14-19页 |
| 2.1.1 技术创新效率概念的相关研究 | 第14-15页 |
| 2.1.2 技术创新效率实证分析的相关研究 | 第15-17页 |
| 2.1.3 技术创新效率评价方法的相关研究 | 第17-19页 |
| 2.2 智能诊断研究综述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 智能诊断概述 | 第19页 |
| 2.2.2 智能诊断方法的相关研究 | 第19-22页 |
| 第3章 油田企业技术创新现状与问题分析 | 第22-28页 |
| 3.1 油田企业技术创新活动现状分析 | 第22-26页 |
| 3.1.1 油田企业技术创新的基础条件 | 第22-23页 |
| 3.1.2 油田企业技术创新投入现状 | 第23-26页 |
| 3.1.3 油田企业技术创新产出现状 | 第26页 |
| 3.2 油田企业技术创新活动存在的问题分析 | 第26-28页 |
| 第4章 油田企业技术创新效率评价 | 第28-41页 |
| 4.1 油田企业技术创新效率评价指标体系构建 | 第28-30页 |
| 4.1.1 技术创新效率评价指标体系构建的原则 | 第28页 |
| 4.1.2 技术创新效率投入和产出指标的确定 | 第28-30页 |
| 4.2 数据采集及处理 | 第30-31页 |
| 4.3 基于 DEA 模型的技术创新效率静态评价 | 第31-35页 |
| 4.3.1 DEA 方法及模型选取 | 第31-32页 |
| 4.3.2 技术创新效率的静态评价 | 第32-34页 |
| 4.3.3 静态效率测定结果评价与启示 | 第34-35页 |
| 4.4 基于 Malmqusit 模型的技术创新效率动态评价 | 第35-41页 |
| 4.4.1 Malmqusit 指数方法 | 第35-36页 |
| 4.4.2 技术创新效率的动态评价 | 第36-39页 |
| 4.4.3 动态效率测定结果评价与启示 | 第39-41页 |
| 第5章 油田企业技术创新效率模式的智能诊断 | 第41-49页 |
| 5.1 技术创新效率模式的智能诊断与仿真 | 第41-45页 |
| 5.1.1 基于神经网络的智能诊断 | 第41-42页 |
| 5.1.2 概率神经网络 PNN 的建立与仿真 | 第42-45页 |
| 5.2 智能诊断结果分析及应用推广 | 第45-46页 |
| 5.2.1 智能诊断结果分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 智能诊断的应用推广 | 第46页 |
| 5.3 提升油田企业技术创新效率的对策及建议 | 第46-49页 |
| 第6章 研究结论与建议 | 第49-51页 |
| 6.1 研究结论 | 第49-50页 |
| 6.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在读期间的学术研究情况 | 第55页 |