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F高校专利技术产业化风险评估系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-27页
    1.1 研究背景与研究意义第11-14页
        1.1.1 研究背景第11-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-23页
        1.2.1 国外研究现状第14-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-17页
        1.2.3 高校专利技术现状与产业化问题的分析第17-22页
        1.2.4 文献评述第22-23页
    1.3 研究的主要内容和技术路线第23-25页
        1.3.1 研究的主要内容第23页
        1.3.2 研究的方法第23-24页
        1.3.3 技术路线第24-25页
    1.4 本章小结第25-27页
第二章 相关理论介绍第27-43页
    2.1 专利的相关基本理论第27-30页
        2.1.1 专利与专利法第27页
        2.1.2 专利的分类第27-30页
        2.1.3 专利申请流程第30页
    2.2 风险评估的相关理论第30-32页
    2.3 灰色多层次分析法第32-35页
    2.4 模糊神经网络(Fuzzy Neural Network)第35-42页
        2.4.1 模糊理论与模糊系统第35-36页
        2.4.2 神经网络第36-37页
        2.4.3 模糊系统与神经网络的合成第37-39页
        2.4.4 基于T-S模型的模糊神经网络系统结构第39-41页
        2.4.5 模糊神经网络的学习算法第41-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第三章 F高校专利技术产业化风险分析研究第43-51页
    3.1 F高校专利产业化现状分析第43-46页
        3.1.1 F高校的简介第43页
        3.1.2 F高校的学术机构与成果第43-46页
    3.2 F高校专利技术产业化现有模式的分析第46-47页
    3.3 F高校专利技术产业化的风险源分析第47-49页
    3.4 本章小结第49-51页
第四章 风险评估指标体系和模型的构建第51-63页
    4.1 风险评估指标体系的构建第51-57页
        4.1.1 构建评估指标体系遵循的基本流程和原则第51-52页
        4.1.2 评估指标体系的构建第52-57页
    4.2 风险评估模型的构建第57-61页
        4.2.1 模型构建的总体思路及基本步骤第57-58页
        4.2.2 评估模型的建立第58-59页
        4.2.3 评估模型的相关参数第59-61页
    4.3 本章小结第61-63页
第五章 实证研究-F高校专利技术产业化的风险评估第63-83页
    5.1 基于灰色多层次分析法的实例风险评估研究第63-73页
        5.1.1 白化权函数和评估灰类的确定第63-64页
        5.1.2 评定等级第64页
        5.1.3 确定指标体系及各级指标权重第64-70页
        5.1.4 专家评分及灰色综合评估第70-73页
    5.2 基于模糊神经网络的实例风险评估研究第73-78页
        5.2.1 数据来源与处理第73-76页
        5.2.2 模糊神经网络的训练第76-77页
        5.2.3 模糊神经网络的测试第77-78页
    5.3 两种评估方法的比较第78-80页
        5.3.1 两种评估方法的具体流程第79页
        5.3.2 两种评估方法的比较第79-80页
    5.4 风险控制策略研究第80-82页
        5.4.1 针对高校本身各方面的策略第80-81页
        5.4.2 针对专利技术与产业化过程方面的策略第81-82页
    5.5 本章小结第82-83页
第六章 风险评估系统原型的设计与实现第83-93页
    6.1 系统设计思想第83页
    6.2 行环境和软件开发平台第83-84页
        6.2.1 运行环境第83页
        6.2.2 软件开发平台第83-84页
    6.3 系统功能模块与流程设计第84-85页
        6.3.1 系统模块第84-85页
        6.3.2 系统运行流程设计第85页
    6.4 系统实现第85-91页
        6.4.1 系统GUI界面的设计第85-88页
        6.4.2 系统模块开发第88-91页
    6.5 系统测试第91-92页
    6.6 本章小结第92-93页
第七章 结论与展望第93-95页
    7.1 结论第93-94页
    7.2 展望第94-95页
致谢第95-97页
参考文献第97-103页
附录A 攻读硕士生期间的科研成果第103-105页
附录B第105-109页
附录C 调查问卷三第109-111页
附录D 程序源代码第111-121页

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