外資并購下中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)安全預(yù)警研究
發(fā)布時間:2020-11-13 13:18
隨著我國對外開放程度的不斷加深,外商投資不斷增多,外資并購行為不斷增加。外資并購是把雙刃劍,它在拉動我國經(jīng)濟增長的同時也危及到我國的產(chǎn)業(yè)安全。外資并購的主要危害有:導致國有資產(chǎn)和民族品牌的流失;抑制本國企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力;造成跨國公司的壟斷和限制性競爭等。因此,我國應(yīng)該對外資并購行為加以重視,制定相應(yīng)的措施維護我國產(chǎn)業(yè)安全。加強對產(chǎn)業(yè)安全的監(jiān)測和預(yù)警是維護產(chǎn)業(yè)安全的有效方式。 本文首先介紹了研究背景、研究目的及意義、寫作思路和寫作方法。然后分析了外資并購在我國的發(fā)展歷程、發(fā)展現(xiàn)狀,以及外資并購對我國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)安全的影響。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)安全評價指標體系,采用主成分分析法進行產(chǎn)業(yè)安全評價,并構(gòu)建了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)安全預(yù)警模型。接下來,本文對我國電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)進行了產(chǎn)業(yè)安全預(yù)警實證研究,結(jié)果顯示,該產(chǎn)業(yè)已處在不安全狀態(tài)。最后,本文提出了維護我國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)安全的對策建議。
【學位單位】:哈爾濱工程大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2012
【中圖分類】:F832.6;F424;F224
【部分圖文】:
根據(jù) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點和電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)安全評指標體系選擇合理的參數(shù):1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。本文采用三層結(jié)構(gòu),輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點分別為 20、10 和 6。2、傳遞函數(shù)和訓練函數(shù)。本文設(shè)置的輸入和輸出數(shù)據(jù)均在[0,1]區(qū)間內(nèi)故隱含層采用 tansig 傳遞函數(shù),輸出層采用 logisg 轉(zhuǎn)換函數(shù)。訓練函數(shù)采用共梯度訓練函數(shù)。3、學習率。學習率越大迭代次數(shù)越少,學習率過大,訓練次數(shù)太少,而習率太小,訓練次數(shù)太多會延長訓練時間。本文所選的學習率為 0.01。4、目標精度。目標精度越高,則訓練越準確,但耗費的時間越長。本文擇的目標精度為 le-4。5、最大步數(shù)。最大步數(shù)影響目標精度,最大步數(shù)過少則達不到訓練精度過多對耗費時間。本文選擇的最大步數(shù)為 500。
圖 4.4 回歸曲線對比 F1、F2、F3、F4和 F 期望輸出和 MATLAB 軟件的實際輸出是否相符,判斷模型是否符合要求。表 4.17 F1輸出結(jié)果年份 期望輸出 實際輸出2000 C(0100) 0.1124 0. 8647 0.2307 0.07432001 C(0100) 0.2488 0.9115 0.0304 0.10162002 C(0100) 0.1727 0.7673 0.3041 0.26232003 C(0100) 0.0821 0.9129 0.2548 0.11532004 C(0100) 0.1036 0.8726 0.2146 0.12592005 C(0100) 0.3012 0.8329 0.0563 0.11272006 D(1000) 0.8912 0.1033 0.2304 0.0853
本文編號:2882234
【學位單位】:哈爾濱工程大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2012
【中圖分類】:F832.6;F424;F224
【部分圖文】:
根據(jù) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點和電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)安全評指標體系選擇合理的參數(shù):1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。本文采用三層結(jié)構(gòu),輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點分別為 20、10 和 6。2、傳遞函數(shù)和訓練函數(shù)。本文設(shè)置的輸入和輸出數(shù)據(jù)均在[0,1]區(qū)間內(nèi)故隱含層采用 tansig 傳遞函數(shù),輸出層采用 logisg 轉(zhuǎn)換函數(shù)。訓練函數(shù)采用共梯度訓練函數(shù)。3、學習率。學習率越大迭代次數(shù)越少,學習率過大,訓練次數(shù)太少,而習率太小,訓練次數(shù)太多會延長訓練時間。本文所選的學習率為 0.01。4、目標精度。目標精度越高,則訓練越準確,但耗費的時間越長。本文擇的目標精度為 le-4。5、最大步數(shù)。最大步數(shù)影響目標精度,最大步數(shù)過少則達不到訓練精度過多對耗費時間。本文選擇的最大步數(shù)為 500。
圖 4.4 回歸曲線對比 F1、F2、F3、F4和 F 期望輸出和 MATLAB 軟件的實際輸出是否相符,判斷模型是否符合要求。表 4.17 F1輸出結(jié)果年份 期望輸出 實際輸出2000 C(0100) 0.1124 0. 8647 0.2307 0.07432001 C(0100) 0.2488 0.9115 0.0304 0.10162002 C(0100) 0.1727 0.7673 0.3041 0.26232003 C(0100) 0.0821 0.9129 0.2548 0.11532004 C(0100) 0.1036 0.8726 0.2146 0.12592005 C(0100) 0.3012 0.8329 0.0563 0.11272006 D(1000) 0.8912 0.1033 0.2304 0.0853
本文編號:2882234
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