致谢 | 第1-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
1 绪论 | 第11-17页 |
·研究背景与意义 | 第11-14页 |
·研究背景 | 第11-13页 |
·研究意义 | 第13-14页 |
·研究内容与创新点 | 第14-15页 |
·研究内容 | 第14页 |
·研究创新点 | 第14-15页 |
·研究方法与论文组织结构 | 第15-17页 |
·研究方法 | 第15-16页 |
·论文组织结构 | 第16-17页 |
2 理论研究与现状分析 | 第17-41页 |
·专利技术转化相关理论 | 第17-22页 |
·相关理论概念界定 | 第17-19页 |
·专利技术转化模式 | 第19-20页 |
·科研院所专利技术转化方式 | 第20-22页 |
·模糊神经网络基本理论 | 第22-29页 |
·模糊理论 | 第22页 |
·模糊逻辑系统 | 第22-23页 |
·神经网络理论 | 第23-26页 |
·模糊神经网络 | 第26-29页 |
·国内外相关研究现状分析 | 第29-34页 |
·国外专利技术转化绩效评价研究现状 | 第29-30页 |
·国内专利技术转化绩效评价研究现状 | 第30-32页 |
·科研院所专利技术转化绩效评价研究现状 | 第32-34页 |
·我国科研院所专利技术转化发展现状分析 | 第34-41页 |
·我国专利技术发展总体情况 | 第34-37页 |
·我国专利技术转化现状分析 | 第37-38页 |
·科研院所专利技术转化影响因素分析 | 第38-41页 |
3 科研院所专利技术转化绩效评价指标体系构建 | 第41-48页 |
·评价指标体系构建的原则与方法 | 第41-43页 |
·评价指标体系构建的原则 | 第41页 |
·评价指标体系构建的方法 | 第41-43页 |
·评价指标体系的建立 | 第43-48页 |
·评价指标体系的设计 | 第43-46页 |
·评价指标体系的组成 | 第46-48页 |
4 基于模糊神经网络的科研院所专利技术转化绩效评价模型构建 | 第48-54页 |
·模型构建的总体思路及基本步骤 | 第48页 |
·模型构建的总体思路 | 第48页 |
·模型应用的基本步骤 | 第48页 |
·模型构建的实现 | 第48-54页 |
·模型的神经网络结构 | 第49-51页 |
·模型相关参数的设定 | 第51-52页 |
·模型的网络训练与测试 | 第52-54页 |
5 实证研究—中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价 | 第54-83页 |
·中科院理化技术研究所专利技术转化概况 | 第54-57页 |
·中科院理化技术研究所知识产权工作现状 | 第54-56页 |
·中科院理化技术研究所专利技术转化绩效分析 | 第56-57页 |
·基于灰色多层次评价法的中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价 | 第57-65页 |
·确定评价灰类及白化权函数 | 第57页 |
·设定等级 | 第57-58页 |
·确定各级指标权重 | 第58-61页 |
·专家评分及灰色多层次评价 | 第61-65页 |
·基于模糊综合评价方法的中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价 | 第65-70页 |
·确定各级评价指标集和评语集 | 第65-66页 |
·确定各评价指标的权重分配向量及评价等级 | 第66页 |
·专家调查及模糊综合评价 | 第66-70页 |
·基于模糊神经网络的中科院理化技术研究所专利技术转化绩效评价 | 第70-80页 |
·样本数据的获取与标准化处理 | 第70-72页 |
·数据的模糊化处理 | 第72-75页 |
·模糊神经网络的训练 | 第75-77页 |
·模糊神经网络的测试和仿真 | 第77-80页 |
·科研院所专利技术转化绩效评价结果分析 | 第80-83页 |
·三种评价方法关键步骤对比 | 第80页 |
·三种评价方法评价结果对比 | 第80-81页 |
·模糊神经网络应用于科研院所专利技术转化绩效评价的优势 | 第81-83页 |
6 对策研究 | 第83-85页 |
·明确市场定位,发现差距所在 | 第83页 |
·对照标杆院所,逐项提升改进 | 第83-84页 |
·跟踪市场变化,不断做出策略调整 | 第84-85页 |
7 结论与展望 | 第85-87页 |
·本文主要研究工作及结论 | 第85页 |
·研究中存在的问题及有待进一步研究的工作 | 第85-87页 |
参考文献 | 第87-90页 |
附录 | 第90-99页 |
作者简历 | 第99-101页 |
学位论文数据集 | 第101页 |