硕士学位论文开题报告例文

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引导语：开题报告是研究生实施毕业论文课题研究的前瞻性计划和依据，是监督和保证论文质量的重要措施，以下是小编搜集整理的硕士学位论文开题报告例文，欢迎大家阅读!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RaymondPearl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20xx.07-20xx.09：完成论文开题。20xx.09-20xx.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。20xx.11-20xx.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。20xx.01-20xx.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。20xx.03-20xx.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。20xx.04-20xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。主要参考文献：[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4[11]孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

第二篇：硕士学位论文开题报告4300字开题报告是学位论文的一个总体规划和设计，是研究生学位论文工作的重要环节，以下是小编搜集整理的硕士学位论文开题报告，供大家阅读参考。课题名称：基于信任管理的WSN安全数据融合算法的研究一、立论依据课题来源、选题依据和背景情况、课题研究目的、理论意义和实际应用价值1.课题来源国家自然科学基金资助项目(60873199)。2.选题依据无线传感器网络具有硬件资源(存储能力、计算能力等)有限,电源容量有限,拓扑结构动态变化,节点众多难于全面管理等特点,这些特点给理论研究人员和工程技术人员提出了大量具有挑战性的研究课题,安全数据融合即为其一。虽然目前的研究已经取得了一些成果，但仍然不能满足应用的需求。无线传感器网络是以数据为中心的网络，如何保证其数据融合的安全性还是一个有待解决的问题。基于此，提出了本课题的研究。3.背景情况微电子技术、计算技术和无线通信等技术的进步，推动了低功耗多功能传感器的快速发展，使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给数据处理中心或基站。传感器网络被广泛的应用于军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通，以及机场、大型工业园区的安全监测等领域。传感器网络由大量传感器节点组成，收集的信息量大，存在冗余数据。传感器节点的计算能力、存储能力、通信能量以及携带的能量都十分有限，数据融合就是针对冗余数据进行网内处理，减少数据传输量，是减少能耗地重要技术之一。传感器网络中，将路由技术与数据融合技术结合是一个重要的问题。数据融合可以减少数据量，减轻数据汇聚过程中的网络拥塞，协助路由协议延长网络的生存时间。因而可以数据为中心的路由技术中应用数据融合技术。在战场等非可信环境或对可靠性要求非常高的环境中，数据融合也带来了风险。例如，敌人可以俘获节点获取节点中的所有信息，从而完全控制节点的行为，伪造和篡改数据。传统网络中的安全技术需要大量的存储空间和计算量，不适合能量、计算能力、存储空间都十分有限的传感器网络。因此必须设计适合传感器网络具有较强安全性的数据融合技术。4.课题研究目的通过对无线传感器网络安全数据融合技术的研究，消除传感器中存在的大量冗余数据，有效节省传感器节点能量消耗，延迟节点和网络的工作寿命，在有节点被捕获成为恶意节点情况下，及时检测恶意节点，消除恶意节点发送的恶意数据对数据融合的不良影响，保障了传感器网络数据融合过程的可靠性，维护传感器网络的正常工作。5.理论意义无线传感器网络安全技术的研究涵盖了非常多的研究领域，安全数据融合技术是其中一个重要研究课题。本文把信任管理机制加入到传感器网络安全数据融合过程中，研究设计一种传感器节点信任值的计算方法，有效识别节点状态，实现可靠的数据融合。6.实际应用价值对于工作在敌方环境中的无线传感器网络，传感器节点容易被地方捕获成为恶意节点，节点内存储的密钥等加密暴露，导致传统的基于加密和认证的无线传感器网络安全措施失效，在这种情况下，本研究可以可以及时识别恶意节点，保证传感器网络数据融合的可靠性，有效减少网络负载，延长网络工作寿命。二、文献综述国内外研究现状、发展动态;所阅文献的查阅范围及手段1.国内外研究现状、发展动态传感器网络与众不同的特点导致传感器网络与传统网络有极大不同。传感器网络的安全数据汇聚是要解决加密传输和数据汇聚的协调问题，实现数据的安全处理和传输。传统有线网络和无线网络的安全技术并不适用于传感器网络，这吸引了众多研究人员研究适合传感器网络的安全技术，并且提出了许多适合传感器网络的安全技术。安全数据融合算法是WSN安全性研究的重要方面，一直以来受到研究人员的重视，并取得了一定的研究成果。目前已有的研究成果如下：(1)PerrigA等人提出了一种有效的WSN数据加密方法和广播认证方法，为WSN安全性研究作出了基础性工作。(2)CAMH等人提出了一种基于模式码的能量有效安全数据融合算法，算法用簇头节点通过自定义的模式码的选取来组织传感器节的发送冗余数据实现数据融合，并且使用同态加密体重保证了数据在传输过程中的机密性。改方法对于每类数据类型需要保存和维护一个查找表，一旦查找表信息暴露，该安全方案将会失效。(3)PrzydatekB等人提出的基于数据统计规律的数据融合算法，算法使用高效的抽样和迭代的证明来保证有多个恶意节点发送错误数据的情况下，保证基站能够判定查询结果的准确性。但是该方法对于每种聚集函数都需要一个复杂的算法，为证明数据准确性，聚集节点需向基站发送大量参数，能量消耗太大。(4)MahimkarA等人研究在WSN中使用椭圆曲线密码实现数据加密和安全数据融合。但是在传感器节的十分有限的情况下，使用公钥密码体系使节点能量消耗更加迅速，缩短网络的寿命。WSN的信任管理是在WSN管理的基础上提出的，主要研究对节点进行信任值评估，借助信任值增强WSN的安全性。传统的基于密码体系的安全机制，主要用来抵抗外部攻击。假如节点被捕获，节点存储的密钥信息将泄漏，使密码体系失效。WSN信任管理作为密码体系的补充可以有效的抵抗这种内部攻击。将信任管理同WSN的安全构架相结合，可以全面提高WSN各项基础支撑技术的安全性和可靠性。近年来，WSN信任管理受到了越来越多的关注，取得了一定的研究成果。(1)Ganeriwal等人提出的RFSN是一个较为完整的WSN信任管理系统，该模型使用直接信息和坚决信息来更新节点的信誉，节点根据得到的信誉信息来选择是否和其他节点合作。可以建立仅由可信节点组成的网络环境。(2)Garth等人中将信任管理用于簇头选举，采取冗余策略和挑战应答手段，尽可能的保证选举出的簇头节点为可信节点。(3)Krasniewski提出了TIBFIT算法将信任用于WSN容错系统，把信任度作为一个参数融入到数据融合的过程中，提高对感知事件判断的准确率，其提出的信任度计算方法比较的简单。无线传感器网络需要采取一定的措施来保证网络中数据传输的安全性。就目前的研究来看，对无线传感器网络安全数据融合技术和信任管理机制都取得了一些研究成果，但是如何使用信任管理机制保证安全的数据融合的研究并不多见，许多问题还有待于进一步深入研究。2.所阅文献的查阅范围及手段充分利用校内图书馆资源、网络资源以及一些位于科技前沿的期刊学报。从对文献的学习中掌握足够的理论依据，获得启发以用于研究。三、研究内容1.研究构想与思路在本项目前期工作基础上建立WSN三级簇结构模型，节点分为普通节点，数据融合节点(免疫节点)，簇头节点。在常规加密算法的基础上完成节点身份认证，通过消息认证码或数字水印技术保证传感器节点传送数据的真实性。上级节点保存下级节点的信任值，信任度的计算建立在传送数据的统计分析之上。节点加入网络后先初始化为一定的信任值，每轮数据发送时，接收节点收集数据后，量化数据的分布规律，主要包括单个节点历史数据分布规律和节点间数据差异的分析，确定数据分布模型(如正态分布、beta分布等)，建立计算模型以确定节点间的信任值。信任值确定后，数据融合节点将普通节点按照不同的信任度进行分类，选取可信节点传送的数据按查询命令进行数据融合，将结果传送到簇头。簇头同样计算融合节点的信任度，保证数据融合节点的可靠性，计算最终数据查询结果，使用Josang信任模型给出结果的评价。各数据融合节点之间保持通信，通过对比数据的一致性确保簇头节点的可靠。2.主要研究内容(1)设计有效的节点信任值计算方法，网络工作一段时间后，所有正常节点具有较高信任度，异常节点具有较低信任度，可初步判定为恶意节点。(2)当融合节点或簇头节点发生异常时能及时发现异常，并上报基站。(3)过滤异常数据和恶意数据，尽量减少因节点被捕获而对感知数据结果造成的影响。(4)计算最终数据融合结果并且对最终数据融合结果做出评价来反映该结果的的可靠程度，供基站参考。(5)进行算法的能量分析。3.拟解决的关键技术(1)建立WSN一个簇内数据传送的三层簇结构模型,节点密集部署。(2)模拟工作过程中节点被捕获成为恶意节点，恶意节点可能发送和真实数据差别较大的数据，也能发送和真实数据差别不大但会影响融合结果的数据。(3)计算并更新传感器节点的信任值，分析信任值的有效性。(4)记录各节点传送数据值，并与实际值进行比较，分析融合数据的准确性。测试当有较多节点被捕获时算法的工作效果。4.拟采取的研究方法查阅国内外大量有关无线传感器网络数据融合技术和信任管理技术方面的文献，分析当前无线传感器网络安全领域的发展现状与未来。借鉴在该领域已经取得的研究成果和经验，系统而深入的研究在无线传感器网络数据融合中使用信任管理机制的主要问题。通过对已有的安全数据融合技术进行总结和分析，结合无线传感器网络自身的特点，设计出一种基于信任管理的无线传感器网络安全数据融合算法。5.技术路线本课题尝试使用信任管理机制来保障在无线传感器网络中实现安全的数据融合，在现有的对无线传感器网络安全数据融合技术的研究基础上，与信任管理技术相结合，期望能够对传感器网络安全数据融合提出有效的解决方案。针对课题中的技术难点，通过查阅资料、向导师请教以及与项目组同学讨论的形式来解决。6.实施方案(1)在Windows平台下使用omnet++4.0进行仿真实验。(2)建立无线传感器网络一个簇内数据传送的三层结构模型,节点密集部署。(3)模拟无线传感器网络受到攻击时时的数据发送，根据数据统计规律计算和更新节点信任值。(4)把节点按信任值分类，检测识别恶意节点。(5)根据节点信任值选择有效数据完成数据融合。7.可行性分析(1)理论知识积累：通过广泛阅读无线传感器网络数据融合技术方面的文献形成了一定量的理论知识储备，为课题的研究奠定基础。(2)技术积累：熟悉OMNeT++网络仿真软件，具有一定的C++编程能力。(3)技术合作：研究过程中遇到难以解决的问题时，可以向指导老师请教解决问题的基本思路。对项目相关课题有疑问时，可以向项目组同学请教。对实验平台的建立及使用有疑问时，可以和项目组同学共同讨论解决。＋硕士学位论文开题报告例文（5700字）发表于：2023.1.31来自：字数：5700手机看范文引导语：开题报告是研究生实施毕业论文课题研究的前瞻性计划和依据，是监督和保证论文质量的重要措施，以下是小编搜集整理的硕士学位论文开题报告例文，欢迎大家阅读!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RaymondPearl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20xx.07-20xx.09：完成论文开题。20xx.09-20xx.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。20xx.11-20xx.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。20xx.01-20xx.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。20xx.03-20xx.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。20xx.04-20xx.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。主要参考文献：[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社1998[02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社2000[03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997[04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报.2000/2.[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究.风险投资.2002/6[06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策.2002/6[07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究.2002/5[08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学.2001/1.pp86-88[09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题.2002/1[10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究.2001/4[11]孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理科学.2002/4[12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践.2002/4[13]杨力.基干BP神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.2002/4[14]杨国栋、贾成前.高速公路复垦土地适宜性评价的BP神经网络模型.统工程理论与实践.2002/4[15]楼文高.基于人工神经网络的三江平原土壤质量综合评价与预测模型.中国管理科学.2002/1[16]胥悦红、顾培亮.基于BP神经网络的产品成本预测.管理工程学报.2000/4[17]陈新辉、乔忠.基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型.中国农业大学学报.2000/5[18]刘育新.技术预测的过程与常用方法.中国软科学.1998/3[19]温小霓、赵玮.市场需求与统计预测.西安电子科技大学学报.2000/5[20]朱振中.模糊理论在新产品开发中的应用.科学管理研究.2000/6

第二篇：硕士学位论文开题报告4300字开题报告是学位论文的一个总体规划和设计，是研究生学位论文工作的重要环节，以下是小编搜集整理的硕士学位论文开题报告，供大家阅读参考。课题名称：基于信任管理的WSN安全数据融合算法的研究一、立论依据课题来源、选题依据和背景情况、课题研究目的、理论意义和实际应用价值1.课题来源国家自然科学基金资助项目(60873199)。2.选题依据无线传感器网络具有硬件资源(存储能力、计算能力等)有限,电源容量有限,拓扑结构动态变化,节点众多难于全面管理等特点,这些特点给理论研究人员和工程技术人员提出了大量具有挑战性的研究课题,安全数据融合即为其一。虽然目前的研究已经取得了一些成果，但仍然不能满足应用的需求。无线传感器网络是以数据为中心的网络，如何保证其数据融合的安全性还是一个有待解决的问题。基于此，提出了本课题的研究。3.背景情况微电子技术、计算技术和无线通信等技术的进步，推动了低功耗多功能传感器的快速发展，使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给数据处理中心或基站。传感器网络被广泛的应用于军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通，以及机场、大型工业园区的安全监测等领域。传感器网络由大量传感器节点组成，收集的信息量大，存在冗余数据。传感器节点的计算能力、存储能力、通信能量以及携带的能量都十分有限，数据融合就是针对冗余数据进行网内处理，减少数据传输量，是减少能耗地重要技术之一。传感器网络中，将路由技术与数据融合技术结合是一个重要的问题。数据融合可以减少数据量，减轻数据汇聚过程中的网络拥塞，协助路由协议延长网络的生存时间。因而可以数据为中心的路由技术中应用数据融合技术。在战场等非可信环境或对可靠性要求非常高的环境中，数据融合也带来了风险。例如，敌人可以俘获节点获取节点中的所有信息，从而完全控制节点的行为，伪造和篡改数据。传统网络中的安全技术需要大量的存储空间和计算量，不适合能量、计算能力、存储空间都十分有限的传感器网络。因此必须设计适合传感器网络具有较强安全性的数据融合技术。4.课题研究目的通过对无线传感器网络安全数据融合技术的研究，消除传感器中存在的大量冗余数据，有效节省传感器节点能量消耗，延迟节点和网络的工作寿命，在有节点被捕获成为恶意节点情况下，及时检测恶意节点，消除恶意节点发送的恶意数据对数据融合的不良影响，保障了传感器网络数据融合过程的可靠性，维护传感器网络的正常工作。5.理论意义无线传感器网络安全技术的研究涵盖了非常多的研究领域，安全数据融合技术是其中一个重要研究课题。本文把信任管理机制加入到传感器网络安全数据融合过程中，研究设计一种传感器节点信任值的计算方法，有效识别节点状态，实现可靠的数据融合。6.实际应用价值对于工作在敌方环境中的无线传感器网络，传感器节点容易被地方捕获成为恶意节点，节点内存储的密钥等加密暴露，导致传统的基于加密和认证的无线传感器网络安全措施失效，在这种情况下，本研究可以可以及时识别恶意节点，保证传感器网络数据融合的可靠性，有效减少网络负载，延长网络工作寿命。二、文献综述国内外研究现状、发展动态;所阅文献的查阅范围及手段1.国内外研究现状、发展动态传感器网络与众不同的特点导致传感器网络与传统网络有极大不同。传感器网络的安全数据汇聚是要解决加密传输和数据汇聚的协调问题，实现数据的安全处理和传输。传统有线网络和无线网络的安全技术并不适用于传感器网络，这吸引了众多研究人员研究适合传感器网络的安全技术，并且提出了许多适合传感器网络的安全技术。安全数据融合算法是WSN安全性研究的重要方面，一直以来受到研究人员的重视，并取得了一定的研究成果。目前已有的研究成果如下：(1)PerrigA等人提出了一种有效的WSN数据加密方法和广播认证方法，为WSN安全性研究作出了基础性工作。(2)CAMH等人提出了一种基于模式码的能量有效安全数据融合算法，算法用簇头节点通过自定义的模式码的选取来组织传感器节的发送冗余数据实现数据融合，并且使用同态加密体重保证了数据在传输过程中的机密性。改方法对于每类数据类型需要保存和维护一个查找表，一旦查找表信息暴露，该安全方案将会失效。(3)PrzydatekB等人提出的基于数据统计规律的数据融合算法，算法使用高效的抽样和迭代的证明来保证有多个恶意节点发送错误数据的情况下，保证基站能够判定查询结果的准确性。但是该方法对于每种聚集函数都需要一个复杂的算法，为证明数据准确性，聚集节点需向基站发送大量参数，能量消耗太大。(4)MahimkarA等人研究在WSN中使用椭圆曲线密码实现数据加密和安全数据融合。但是在传感器节的十分有限的情况下，使用公钥密码体系使节点能量消耗更加迅速，缩短网络的寿命。WSN的信任管理是在WSN管理的基础上提出的，主要研究对节点进行信任值评估，借助信任值增强WSN的安全性。传统的基于密码体系的安全机制，主要用来抵抗外部攻击。假如节点被捕获，节点存储的密钥信息将泄漏，使密码体系失效。WSN信任管理作为密码体系的补充可以有效的抵抗这种内部攻击。将信任管理同WSN的安全构架相结合，可以全面提高WSN各项基础支撑技术的安全性和可靠性。近年来，WSN信任管理受到了越来越多的关注，取得了一定的研究成果。(1)Gan