基于DEA的全国科技进步评价研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·选题背景 | 第8页 |
| ·选题意义 | 第8-9页 |
| ·国内外科技进步研究综述 | 第9-10页 |
| ·国外科技进步研究综述 | 第9-10页 |
| ·国内科技进步研究综述 | 第10页 |
| ·研究目的及论文内容安排 | 第10-11页 |
| ·研究思路和论文技术路线 | 第11-13页 |
| 第二章 科技进步与经济发展概述 | 第13-23页 |
| ·科技进步的定义与内涵 | 第13-18页 |
| ·科技进步的定义 | 第13-14页 |
| ·科技进步的特点 | 第14-15页 |
| ·科技进步的内涵 | 第15-18页 |
| ·科学与技术 | 第16-17页 |
| ·科技进步与技术进步 | 第17页 |
| ·科技进步与创新 | 第17-18页 |
| ·科技进步与经济发展 | 第18-23页 |
| ·科技进步是经济发展的动力源泉 | 第18-19页 |
| ·现代经济发展需要科技进步的支撑 | 第19-20页 |
| ·科技进步与经济协调发展的客观要求 | 第20-21页 |
| ·科技进步对经济发展的影响 | 第21-23页 |
| ·科技进步对经济增长方式的影响 | 第21-22页 |
| ·科技进步对经济结构的影响 | 第22-23页 |
| 第三章 科技进步指标体系与评价方法 | 第23-34页 |
| ·国内外科技进步指标体系概述 | 第23-24页 |
| ·科技进步指标体系的选择 | 第24-28页 |
| ·科技进步指标体系的设计原则 | 第24-26页 |
| ·本文科技进步指标体系的选择 | 第26-28页 |
| ·科技进步评价常用方法 | 第28-32页 |
| ·科技进步评价方法概述 | 第28-32页 |
| ·本文采用的评价方法 | 第32-34页 |
| 第四章 基于SVDD的全国科技进步模型 | 第34-48页 |
| ·统计学习理论 | 第34-36页 |
| ·一般机器学习方法所遇到的问题 | 第34-35页 |
| ·统计学习理论的基本内容 | 第35-36页 |
| ·核方法 | 第36-38页 |
| ·核方法基本原理 | 第36-37页 |
| ·核函数 | 第37-38页 |
| ·支持向量分类器 | 第38-41页 |
| ·最优分类面 | 第38-39页 |
| ·支持向量机模型 | 第39-41页 |
| ·基于数据描述的聚类方法 | 第41-43页 |
| ·科技进步水平的SVDD智能评价与分析 | 第43-48页 |
| 第五章 科技进步的DEA评价模型与应用 | 第48-69页 |
| ·DEA方法简介 | 第48-50页 |
| ·DEA评价模型 | 第50-58页 |
| ·决策单元与生产可能集 | 第50-51页 |
| ·C~2R模型 | 第51-56页 |
| ·C~2GS~2模型 | 第56-57页 |
| ·Ansersen-Petersen模型 | 第57-58页 |
| ·效率交叉矩阵模型 | 第58页 |
| ·科技进步的DEA评价分析 | 第58-66页 |
| ·DEA评价步骤 | 第58-59页 |
| ·输入输出指标与决策单元的选择 | 第59-60页 |
| ·输入输出指标与决策单元的选择原则 | 第59页 |
| ·本文输入输出指标与决策单元的选择 | 第59-60页 |
| ·选择评价模型 | 第60页 |
| ·科技进步的DEA评价 | 第60-64页 |
| ·科技进步DEA评价的步骤 | 第60-62页 |
| ·科技进步DEA评价 | 第62-64页 |
| ·DEA评价结果分析 | 第64-66页 |
| ·政策建议 | 第66-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 研究结果 | 第69页 |
| 研究工作与创新 | 第69-70页 |
| 研究不足与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76页 |
