江西省技术创新效率评价及问题智能诊断研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第8-9页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·国内外技术创新效率研究现状 | 第9-12页 |
| ·国内外智能诊断理论研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容与方法 | 第13-14页 |
| ·研究逻辑框架图 | 第14-15页 |
| 第2章 江西省技术创新现状与问题分析 | 第15-22页 |
| ·江西省技术创新现状与主要问题 | 第15-19页 |
| ·江西省技术创新现状 | 第15-17页 |
| ·江西省技术创新存在的主要问题 | 第17-19页 |
| ·江西省技术创新与经济发展的关系 | 第19-22页 |
| ·技术创新与经济发展理论简述 | 第19-20页 |
| ·江西省技术创新与经济发展的灰色关联分析 | 第20-22页 |
| 第3章 江西省技术创新效率评价方法与指标体系 | 第22-36页 |
| ·技术创新效率的内涵与测度 | 第22-23页 |
| ·技术创新效率的内涵 | 第22页 |
| ·技术创新效率的测度 | 第22-23页 |
| ·技术创新效率评价方法与模型简介 | 第23-31页 |
| ·数据包络分析(DEA)简介 | 第23-24页 |
| ·DEA模型的优点 | 第24-25页 |
| ·DEA数学模型 | 第25-29页 |
| ·基于MATLAB的人工神经网络方法 | 第29-31页 |
| ·江西省技术创新效率评价指标体系 | 第31-36页 |
| ·指标体系构建的原则 | 第31-32页 |
| ·指标体系的构建 | 第32-36页 |
| 第4章 江西省技术创新效率评价 | 第36-46页 |
| ·数据获取与处理 | 第36-37页 |
| ·基于DEA模型的技术创新效率评价 | 第37-41页 |
| ·C~2R和BC~2模型的假设条件 | 第37-38页 |
| ·C~2R模型的计算过程及效率分析 | 第38-39页 |
| ·BC~2模型的计算过程及效率分析 | 第39-40页 |
| ·基于超效率DEA的江西省技术创新效率评价 | 第40-41页 |
| ·江西省技术创新效率分析及改进措施 | 第41-46页 |
| ·江西省技术创新效率分析 | 第41-42页 |
| ·非有效决策单元改进措施 | 第42-46页 |
| 第5章 江西省技术创新效率问题的智能诊断 | 第46-55页 |
| ·技术创新效率问题的智能诊断与仿真 | 第46-50页 |
| ·基于神经网络的智能诊断理论概述 | 第46页 |
| ·概率神经网络PNN的建立与仿真 | 第46-50页 |
| ·智能诊断结果分析及应用推广 | 第50-52页 |
| ·智能诊断结果分析 | 第50-51页 |
| ·智能诊断结果应用推广 | 第51-52页 |
| ·提升江西省技术创新效率的对策 | 第52-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·进一步工作的方向 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第62页 |
