硕士学位论文开题报告

关于硕士学位论文开题报告

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　　关于硕士学位论文开题报告一

　　一、课题来源、国内外研究现状与水平及研究意义、目的。

　　课题来源

　　电子商务的逐渐广泛运用，将使得各个企业降低交易管理方面的成本，大幅度缩减物流体系的成本，增加资金流运作的有效性和速度。医药行业是世界公认的适宜发展电子商务的行业。电子商务的推行可以改变传统的医药贸易模式，减少交易的中间环节节约企业生产及交易成本。医药电子商务的有效开展受医药企业信息化建设行业特征，以及国家政策等多方面的影响，但是随着我国医药企业现代化的发展，以及国家对医药电子商务的重视与推广，电子商务将为我国的医药企业增加自身价值的同时创造新的商机，而医药电子商务公司发展战略研究将会是中国医药电子商务的主流。

　　国内外研究现状与水平

　　随着医药电子商务的不断发展，相关研究也逐渐在深度与广度上得到加强。1996年—1999年，为医药电子商务的诞生初期，相关研究主要集中于必要性与可行性的探讨，旨在明确如何营造更为适合医药电子商务发展的内外环境。如汤振宁在分析了国内医药电子商务发展误区后指出：这个宏伟目标(医药电子商务)若没有强有力的技术和政策支持是难以实现的'。

　　1999年以后开始出现了有关医药电子商务运营模式与盈利方式的探讨，如李湘娟等对我国医药行业运用电子商务所形成的医药电子商务发展战略进行了总体介绍和分析;李永平等对欧洲主要国家btob、btoc医药电子商务发展战略进行了分析;陈玉文等对我国医药电子商务发展战略的发轫进行分析，阐述其利弊与发展方向。xx年以后，医药电子商务逐渐得到公众的认可，各大医药企业纷纷开始加紧信息化改造，提高信息管理与网上贸易水平，医药电子商务及其相关研究内容日益广泛。包括：可行性分析、现状分析、模式分析、信息化建设、信息化管理、供应链管理、医药现代化物流，其中信息化建设专指医药行业的信息化建设与发展，信息化管理是指企业内部信息化改造、管理软件的应用与维护、信息化管理的方式方法等。

　　研究意义、目的

　　互联网的迅速发展改变了企业生存的经济环境，使大多数企业不得不选择电子商务。因而摆在企业面前的问题就是何时选择电子商务，如何选择电子商务，以及选择电子商务后又该怎样做。这就需要对电子商务的企业战略问题进行研究。

　　有些人认为互联网使战略消失，但事实是，大多数失败的电子商务企业在开展电子商务时，都很盲目，都没有做过成熟的企业战略研究。迈克尔·波特在总结了电子商务企业的失败案例后明确指出，互联网比以往任何时候都需要战略。许多企业对于自己开展电子商务如何取得竞争优势和保持竞争优势缺乏战略管理理论的指导。这些企业并没有自己的理念，往往只是带着更好的技术和剽窃的思想，就宣布迈出了创新的一步。其实，创新的只是技术，而这对电子商务来说是远远不够的。

　　对于电子商务企业的战略问题，迈克尔·波特在电子商务企业遭到重创后曾在《哈佛商业评论》撰文做了详细的论述。那篇文章是电子商务企业的管理类研究的重要著作，获得了当年该刊优秀文章奖的第一名。波特认为，电子商务企业的战略管理不仅不过时，而且更为重要，必不可少，因为互联网使得竞争更加激烈，企业更需要通过战略来区分出来。波特从战略角度批评了一些电子商务企业在经营时的盲目和战略的混乱，认为战略的缺乏是导致这些企业失败的根本原因。对于某些行业或传统公司而言，互联网也许是毁灭性的。它使得某些行业竞争优势最重要的资源无效。相反，在许多情况下，特别是对电子商务企业来说，它恰恰能使这些资源变得更为重要。而当所有的公司都利用互联网技术时，互联网本身也趋于中性化，成为了竞争优势的一种资源。持久的竞争优势，来自于诸如独一无二的产品和强大的个人服务和个人关系之类的传统优势。互联网技术通过在更独特化的系统中，将公司所有业务整合在一起，从而增强这些优势，但它并不能替代这些优势。

　　最终，能将互联网和传统竞争优势及竞争方式整合起来的战略，在许多行业中将胜出。从需求方面讲，客户需要渠道、配送及与公司打交道方式等方面的选择;从供给方面讲，如果生产和采购使用互联网和传统方法相结合的方式，那么其效率会大大提高。

　　对于电子商务企业而言，他们必须首先追求自己的差异化，而不是互相模仿或仿效，他们必须从仅仅聚焦于价格中脱离出来，聚焦于产品选择、产品设计、服务，形象和其他能使企业差异化的领域。电子商务企业同样也能实现互联网与传统方法的联姻。可以通过创造自己独特的方式取得成功，通过屯重兵于能真正展示互联网与传统方法之间权衡的细分市场，取得成功。

　　关于硕士学位论文开题报告二

　　一、论文名称、课题来源、选题依据

　　论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

　　课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题

　　选题依据：

　　技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

　　二、本课题国内外研究现状及发展趋势

　　现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

　　(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕[1+a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

　　(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。

　　(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。

　　趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时代发展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。

　　目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的`因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。

　　这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。

　　据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。

　　三、论文预期成果的理论意义和应用价值

　　本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。

　　本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; (2)提供一种基于bp神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。

　　四、课题研究的主要内容

　　研究目标：

　　以bp神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。

　　研究内容：

　　1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。

　　2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。

　　3、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以bp神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。

　　4、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。

　　5、基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。

　　6、基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于bp神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。

　　创新点：

　　1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。

　　2、研究基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。

　　五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证

　　1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。

　　2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。

　　3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。

　　4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。

　　六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施

　　本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。

　　七、论文研究的进展计划

　　xx.07-xx.09：完成论文开题。

　　xx.09-xx.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。

　　xx.11-xx.01：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。

　　xx.01-xx.03：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。

　　xx.03-xx.04：基于bp神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。

　　xx.04-xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。

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