一种面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法技术

本发明专利技术公开了一种面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法，包括以下步骤：(1)装备制造业知识创新能力评价体系构建与数据采集；(2)计算评价指标知识创新能力满足度；(3)基于人工神经网络划分知识创新评价体系状态空间；(4)基于马尔科夫链模型的装备制造业知识创新评价指标动态识别。本发明专利技术设计合理，使用少量样本进行评价，有效动态识别在不同时段的装备制造业知识创新评价体系，为装备制造业知识创新战略提供依据，对提升装备制造业的竞争优势具有重要意义。

A dynamic identification method of knowledge innovation evaluation system for equipment manufacturing industry

The invention discloses a method for manufacturing the knowledge innovation evaluation system of dynamic identification method, which comprises the following steps: (1) data acquisition and construction of evaluation system of equipment manufacturing industry innovation ability of knowledge; (2) calculate the evaluation index of knowledge innovation ability of satisfaction; (3) based on the artificial neural network classification of knowledge innovation evaluation system state space; (4) the Markov chain model of the equipment manufacturing industry knowledge innovation evaluation index based on dynamic identification. The invention has reasonable design and evaluate the use of a small amount of sample, the effective dynamic recognition of manufacturing knowledge innovation evaluation system in different periods of equipment, provide the basis for the equipment manufacturing industry knowledge innovation strategy, has important significance to improve the equipment manufacturing industry's competitive advantage.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于装备制造业领域具体涉及一种面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法。
技术介绍
知识创新过程是通过科学研究，包括基础研究和应用研究，获得新的基础科学和技术科学知识的过程。知识创新能力决定了组织创造知识的数量和质量，传播知识的广度和深度。装备制造业作为一个在产品、工艺、组织均比较复杂的行业，产业涵盖范围大，其知识创新能力评价指标较多，且评价指标大多数为定量参数与定性要求组成，评价指标之间存在相互影响与被影响关系，同时，装备制造业知识创新过程是一种随着时间的变化而变化的复杂过程。因此，装备制造业知识创新评价指标重要度具有动态的不确定性。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是克服上述缺陷，提供一种面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法，设计合理，使用少量样本进行评价，有效动态识别在不同时段的装备制造业知识创新评价体系，为装备制造业知识创新战略提供依据，对提升装备制造业的竞争优势具有重要意义。为解决上述问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)装备制造业知识创新能力评价体系构建与数据采集；(2)计算评价指标知识创新能力满足度；(3)基于人工神经网络划分知识创新评价体系状态空间；(4)基于马尔科夫链模型的装备制造业知识创新评价指标动态识别。作为一种优化的技术方案，所述步骤(1)的装备制造业知识创新能力评价体系，包括知识基础存量、知识共享、知识创造方面；所述知识基础存量包括企业研究与试验发展(ResearchandDevelopment，R&D)人员全时当量、科研机构数、R&D经费支出；所述知识共享包括科研机构合作的项目数、与高校合作项目数以及与其他企业合作的项目数、R&D项目数；所述知识创造包括新产品开发项目数、企业专利的数量和企业论文发表的数量；所述步骤(1)的数据采集，是指采集各大装备制造业知识创新能力的各评价指标历年数据。作为一种优化的技术方案，所述步骤(2)的评价指标知识创新能力满足度，采用灰色关联分析法，计算评价指标知识创新能力满足度，具体为：1)、建立评价体系灰色系统；所述评价体系灰色系统，包括根据各项评价指标历年实际值确定各项评价指标的基准值序列X0；将基准值序列X0看作比较数列，以各装备制造业第t年的评价指标值Xt为参考数列，构建一个评价体系灰色系统；2)、求第i个装备制造业各评价指标值即各参考数列与基准值序列的绝对差值；得到第t年的各装备制造业各评价指标值的偏差矩阵为其中，m为装备制造业个数，n为评价指标个数，s为历年样本个数3)、计算m个装备制造业的两极最大差与最小差；4)、计算评价指标灰色关联系数；5)、计算各装备制造业灰色关联度；6)、归一化各装备制造业评价指标灰色关联度，获得各装备制造业评价指标知识创新能力满足度；作为一种优化的技术方案，所述步骤(3)基于人工神经网络的知识创新评价体系状态空间划分方法，具体为：①以年份为输入，每年知识创新能力满足度为输出，训练人工神经网络；②根据已训练的神经网络，预测历年评价指标知识创新能力满足度；③计算历年评价指标知识创新能力满足度实际值与预测值之间误差；④根据相对误差确定状态划分标准，划分状态。作为一种优化的技术方案，所述步骤(4)基于马尔科夫链模型的评价指标动态识别，具体为：①构建知识创新评价体系马尔科夫模型，归一化历年数据；②利用所述步骤(3)基于人工神经网络划分知识创新评价体系状态划分方法，对每年各装备制造业知识创新能力状态进行划分，获得状态空间；③建立状态矩阵；对每个评价指标的历年数据都可以将其隶属到某个状态内，得到评价指标状态隶属矩阵；④基于评价指标知识创新能力满足度的状态初始隶属矩阵；在评价指标隶属矩阵基础上，考虑评价指标间的关联性，利用所述步骤(2)评价指标知识创新能力满足度，得到知识创新水平的初始状态隶属矩阵；⑤状态转移概率矩阵；假设共有m个装备制造业n个评价指标s年的数据，在历年中相邻的两年的评价指标由i状态转变成j状态的总数为qij(i,j＝1,2,…,N)，0＜qij＜n，i状态内的原始样本数为Ki，则i状态到j状态的转移概率为pij＝qij/Ki其中，0＜pij＜1，⑥评价指标知识创新能力进步度；设E为概率转移矩阵P的进步矩阵E＝eij＝(i-j)3pij,(i,j＝1,2,...,N)并且设为绝对进步度；⑦归一化知识创新能力最终重要度；将pd(e)进行绝对值归一化，得到相对进步度PD(e)，PD(e)的范围在(0，1)之间。由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本专利技术设计合理，使用少量样本进行评价，有效动态识别在不同时段的装备制造业知识创新评价体系，为装备制造业知识创新战略提供依据，对提升装备制造业的竞争优势具有重要意义。附图说明图1为本专利技术一种实施例中面向装备制造业的知识创新动态评价方法的流程图。具体实施方式实施例：一种装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法主要包括装备制造业知识创新能力评价体系构建与数据采集、计算评价指标知识创新能力满足度、基于人工神经网络的知识创新评价体系状态空间划分和构建马尔科夫链模型，实现评价指标动态识别等步骤。(1)装备制造业知识创新能力评价体系构建与数据采集。对通用设备制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械及器材制造业，电子及通信设备制造业，仪器仪表及文化办公机械制造业等六大装备制造业2007～2011年的知识创新水平进行动态评价。六大装备制造业H＝{h1：通用设备制造业，h2：专用设备制造业，h3：交通运输设备制造业，h4：电气机械及器材制造业，h5：电子及通信设备制造业，h6：仪器仪表及文化办公机械制造业本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)装备制造业知识创新能力评价体系构建与数据采集；(2)计算评价指标知识创新能力满足度；(3)基于人工神经网络划分知识创新评价体系状态空间；(4)基于马尔科夫链模型的装备制造业知识创新评价指标动态识别。

【技术特征摘要】
2016.04.13 CN 20161022909911.一种面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)装备制造业知识创新能力评价体系构建与数据采集；(2)计算评价指标知识创新能力满足度；(3)基于人工神经网络划分知识创新评价体系状态空间；(4)基于马尔科夫链模型的装备制造业知识创新评价指标动态识别。2.根据权利要求1所述的面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法，其特征在于：所述步骤(1)的装备制造业知识创新能力评价体系，包括知识基础存量、知识共享、知识创造方面；所述知识基础存量包括企业研究与试验发展(ResearchandDevelopment,R&D)人员全时当量、科研机构数、R&D经费支出；所述知识共享包括科研机构合作的项目数、与高校合作项目数以及与其他企业合作的项目数、R&D项目数；所述知识创造包括新产品开发项目数、企业专利的数量和企业论文发表的数量；所述步骤(1)的数据采集，是指采集各大装备制造业知识创新能力的各评价指标历年数据。3.根据权利要求1所述的面向装备制造业的知识创新评价体系动态识别方法，其特征在于：所述步骤(2)的评价指标知识创新能力满足度，采用灰色关联分析法，计算评价指标知识创新能力满足度，具体为：1)、建立评价体系灰色系统；所述评价体系灰色系统，包括根据各项评价指标历年实际值确定各项评价指标的基准值序列X0；将基准值序列X0看作比较数列，以各装备制造业第t年的评价指标值Xt为参考数列，构建一个评价体系灰色系统；2)、求第i个装备制造业各评价指标值即各参考数列与基准值序列的绝对差值；得到第t年的各装备制造业各评价指标值的偏差矩阵为Δit(k)=|x0(k)-xit(k)|,i=1,...,m;k=1,...,n;t=1,...,s]]>Δit=[Δit(1),Δit(2),...,Δit(n),],i=1;...,m;t=1,...,s]]>其中，m为装备制造业个数，n为评价指标个数，s为历年样本个数3)、计算m个装备制造业的两极最大差与最小差；Δmax=maximaxkmaxtΔit(k)]]>Δmin=miniminkm...

【专利技术属性】
技术研发人员：萨日娜，乌日娜，薛俊芳，布图格奇，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15