基于TOPSIS的企业技术创新测度神经网络法研究的开题报告【题目】基于TOPSIS的企业技术创新测度神经网络法研究【研究背景和意义】技术创新是推动企业发展的重要驱动力之一，也是国家现代化进程中的重要组成部分。如何科学评估企业的技术创新能力、创新水平以及创新质量，对于企业的发展和国家经济发展具有重要意义。TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）作为一种多属性决策分析的方法，能够比较准确地评价出各个决策方案在多个属性上的相对优劣，但其依据历史数据分析、容易陷入局部极值等问题限制了其在技术创新测度中的应用。神经网络作为一种优秀的计算机智能方法，能够通过学习和训练自动优化权重，很好地解决了这些问题。因此，结合TOPSIS和神经网络，可以更加准确地评估企业的技术创新能力。【研究内容】本研究旨在从技术创新的角度出发，探讨如何运用TOPSIS和神经网络方法对企业技术创新水平进行测度，具体研究内容包括：1.分析企业技术创新的相关因素，构建评价指标体系；2.根据TOPSIS方法，计算各个决策方案在多个属性下的相对优劣，得到TOPSIS得分；3.利用神经网络应用在TOPSIS结果上进行训练和学习，提高模型的预测和泛化能力；4.基于MATLAB或Python平台，编写程序实现企业技术创新测度，并用实际数据进行验证和分析。【研究方法】本研究采用TOPSIS和神经网络相结合的方法进行企业技术创新测度，具体方法为：1.构建技术创新评价指标体系，包括内部技术创新因素、外部技术创新因素、技术创新质量等多个方面；2.根据TOPIS方法，计算各个决策方案在各属性下的相对优劣得分，得到TOPSIS得分；3.利用神经网络应用在TOPSIS结果上进行训练和学习，提高模型的预测和泛化能力；4.计算最终的技术创新评价得分和排名，用于测度企业的技术创新水平。【研究目标】通过本研究，旨在实现以下目标：1.构建科学的技术创新评价指标体系，提高技术创新测度的准确性和科学性；2.探究TOPSIS和神经网络方法相结合的企业技术创新测度模型，并用实际数据进行验证和分析；3.提出可行性建议，推动企业技术创新水平的提高。【研究计划】本研究拟分为6个阶段：第一阶段：文献综述，阅读相关文献，深入了解企业技术创新测度方法的现状及其研究进展。第二阶段：构建技术创新评价指标体系，根据企业发展的实际需要，建立科学的技术创新指标。第三阶段：TOPSIS方法的实现，设计算法模型，并进行计算分析，获取TOPSIS结果。第四阶段：神经网络的训练，将TOPSIS结果输入神经网络，进行训练和学习，提高模型的预测和泛化能力。第五阶段：编写程序实现企业技术创新测度，并用实际数据进行验证和分析。第六阶段：撰写论文，总结全文，归纳研究成果，提出进一步的研究方向。【预期成果】本研究预期取得以下成果：1.构建科学的技术创新评价指标体系，提高技术创新测度的准确性和科学性；2.实现企业技术创新测度，并用实际数据进行验证和分析；3.发掘TOPSIS和神经网络相结合的技术创新测度方法，并提出相关建议；4.发布研究论文，推动企业技术创新水平的提高。