發(fā)布時(shí)間：2018-03-15 07:33

  本文選題：科技成果　切入點(diǎn)：產(chǎn)業(yè)化　出處：《福州大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：科技成果產(chǎn)業(yè)化是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力,也是衡量一地區(qū)創(chuàng)新能力的重要標(biāo)準(zhǔn)。隨著國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的加劇,世界各國(guó)都制定各種政策,以加快科技成果走出實(shí)驗(yàn)室完成產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程,取得了良好的效果。我國(guó)每年都有不少的科技成果問(wèn)世,然而由于科學(xué)技術(shù)落后,產(chǎn)業(yè)化起步較晚,科技成果的產(chǎn)業(yè)化率同發(fā)達(dá)國(guó)家相比尚有較大差距。這不能不引起對(duì)科技成果產(chǎn)業(yè)化問(wèn)題的思考。為此,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法,利用我國(guó)26個(gè)省市的科技成果產(chǎn)業(yè)化的相關(guān)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,得出仿真模型。在此基礎(chǔ)上,利用仿真模型評(píng)價(jià)四個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)化水平,為解決我國(guó)產(chǎn)業(yè)化水平低提供政策建議。首先,本文梳理了國(guó)內(nèi)外學(xué)者有關(guān)產(chǎn)業(yè)化的理論和實(shí)踐研究,解析了科技成果產(chǎn)業(yè)化的特征、流程和影響因素,為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建和相應(yīng)指標(biāo)體系的建立提供了理論依據(jù)。其次,本文介紹了科技成果產(chǎn)業(yè)化的相關(guān)概念和理論基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)分析我國(guó)區(qū)域科技成果產(chǎn)業(yè)化評(píng)價(jià)的一般方法,結(jié)合本文需要,構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科技成果產(chǎn)業(yè)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在指標(biāo)體系的構(gòu)建中,本文綜合了考慮其他專家學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn),設(shè)計(jì)了符合區(qū)域科技成果產(chǎn)業(yè)化評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系,對(duì)于完善我國(guó)科技成果產(chǎn)業(yè)化評(píng)級(jí)體系具有很強(qiáng)的指導(dǎo)意義。再次,根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的內(nèi)容,本文通過(guò)查找我國(guó)30個(gè)省市的科技成果產(chǎn)業(yè)化數(shù)據(jù),構(gòu)建了涉及26個(gè)省市的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本模型,然后利用仿真樣本做仿真,分析福建、上海、湖南和新疆四個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)化水平。最后,通過(guò)實(shí)證研究,本文發(fā)現(xiàn)我國(guó)科技成果產(chǎn)業(yè)化的整體水平不高,不同地區(qū)間存在著很多差異。發(fā)達(dá)地區(qū)的科技成果產(chǎn)業(yè)水平明顯高于相對(duì)落后的省市。因此本文分析了我國(guó)科技成果產(chǎn)業(yè)化過(guò)程中存在的一些問(wèn)題并基于這些問(wèn)題提出相關(guān)政策建議,以進(jìn)一步提升我國(guó)科技成果產(chǎn)業(yè)化的整體效率。
[Abstract]:The industrialization of scientific and technological achievements is the internal motive force for promoting economic and social development, as well as an important standard for measuring the innovation ability of a region. With the intensification of international competition, all countries in the world have formulated various policies. In order to speed up the process of scientific and technological achievements coming out of the laboratory to complete industrialization, good results have been achieved. Many scientific and technological achievements come out every year in China, however, because of the backward science and technology, industrialization starts late. Compared with the developed countries, the industrialization rate of scientific and technological achievements is still far from that of the developed countries. This cannot avoid thinking about the industrialization of scientific and technological achievements. Therefore, the BP neural network model and algorithm are adopted in this paper. Using the relevant data of the industrialization of scientific and technological achievements in 26 provinces and cities of China as training samples, the simulation model is obtained. On this basis, the industrialization level of four regions is evaluated by using the simulation model. In order to solve the problem of low industrialization level in China, this paper provides policy suggestions. Firstly, this paper reviews the theoretical and practical research on industrialization of domestic and foreign scholars, and analyzes the characteristics, processes and influencing factors of industrialization of scientific and technological achievements. It provides a theoretical basis for the construction of BP neural network model and the establishment of corresponding index system. Secondly, this paper introduces the related concepts and theoretical basis of industrialization of scientific and technological achievements. Based on the analysis of the general methods of industrialization evaluation of regional scientific and technological achievements in China and the needs of this paper, the evaluation index system of industrialization of scientific and technological achievements based on BP neural network is constructed. This paper synthetically considers the research findings of other experts and scholars, and designs an index system that accords with the evaluation of regional scientific and technological achievements industrialization, which has a strong guiding significance for perfecting the grading system of the industrialization of scientific and technological achievements in China. According to the content of the evaluation index system design, this paper constructs a BP neural network training sample model involving 26 provinces and cities by looking up the industrialization data of scientific and technological achievements of 30 provinces and cities in China. The industrialization level of Shanghai, Hunan and Xinjiang. Finally, through empirical research, this paper finds that the overall level of industrialization of scientific and technological achievements in China is not high. There are many differences between different regions. The industrial level of scientific and technological achievements in developed regions is obviously higher than that in relatively backward provinces and cities. Therefore, this paper analyzes some problems existing in the industrialization of scientific and technological achievements in China and based on these questions. Put forward relevant policy recommendations, In order to further enhance the overall efficiency of industrialization of scientific and technological achievements in China.
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F124.3;TP183

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本文編號(hào)：1615093