研究內容：
1、影響企業技術創新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規範化。從企業的巨觀環境和微觀環境兩個方面入手, 密切結合電子商務和知識經濟對企業技術創新的影響, 系統綜合地分析影響產品技術創新的各相關因素, 建立科學的企業技術創新預測和評估指標體系, 並研究其量化和規範化的原則及方法。
2、影響技術創新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創新發展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時, 需要一組決定其相對重要性的初始權重, 權重的確定需要基本的原則作支持。
3、基於bp神經網路的技術創新預測和評估模型研究。 根據技術創新預測的特點, 以bp神經網路為基礎, 構建基於多因素的技術創新預測和評估模型。
4、基於bp神經網路的技術創新預測和評估模型計算方法設計。根據基於bp神經網路的技術創新預測和評估模型的基本特點, 設計其相應的計算方法。
5、基於bp神經網路的技術創新預測和評估模型學習樣本設計。根據相關的歷史資料, 構建基於bp神經網路的技術創新預測和評估模型的學習樣本, 對預測和評估模型進行自學習和訓練, 使模型適合實際情況。
6、基於bp神經網路的技術創新預測和評估技術的實證研究。以一般企業的技術創新預測與評估工作為背景, 對基於bp神經網路的技術創新預測和評估技術進行實證研究。
創新點：
1、建立一套基於電子商務和知識經濟的技術創新預測和評估指標體系。目前,在技術創新的預測和評估指標體系方面, 一種是採用傳統的指標體系, 另一種是採用國外先進國家的指標體系, 如何結合我國實際當前經濟形勢, 參考國外先進已開發國家的研究工作, 建立一套適合於我國企業技術創新預測和評估指標體系, 此為本研究要做的首要工作, 這是一項創新。
2、研究基於bp神經網路的技術創新預測和評估模型及其計算方法。神經網路技術具有並行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優良性能, 能較好地處理基於多因素、非線性和不確定性預測和評估的現實問題, 本項目首次將神經網路技術引入企業的技術創新預測和評估, 這也是一項創新。
五、課題研究的基本方法、技術路線的可行性論證
1、重視系統分析。以系統科學的思想為指導來分析影響企業技術創新發展和變化的巨觀因素和微觀因素, 並研究影響因素間的內在聯繫, 確定其相互之間的重要度, 探討其量化和規範化的方法, 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結合, 建立我國企業技術創新預測和評估的指標體系。
2、重視案例研究。從國內外技術創新預測與決策成功和失敗的案例中, 發現問題、分析問題, 歸納和總結出具有共性的東西, 探索技術創新預測與巨觀因素與微觀因素之間的內在關係。
3、採用先簡單後複雜的研究方法。對基於bp神經網路的技術創新預測和評估模型的研究, 先從某一行業出發, 定義模型的基本輸入因素, 然後, 逐步擴展, 逐步增加模型的複雜度。
4、理論和實踐相結合。將研究工作與具體企業的技術創新實際相結合, 進行實證研究, 在實踐中豐富和完善, 研究出具有科學性和實用性的成果。
六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施