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高新技術項目風險預警系統研究

  • 作者：李曉宇|責編:劉春棠
  • 出版社：北京郵電大學
  • ISBN：9787563571611
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：167
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書將風險管理理論、技術創新理論和項目管理理論相結合，系統地分析了高新技術項目這一特定類型項目的特性及風險特徵，對高新技術項目技術創新過程中的關鍵風險因素進行了辨識、預測、診斷、監測和控制，構建了具有理論意義和實踐價值的高新技術項目風險預警系統，為解決高新技術項目風險管理問題提供了依據。
作者介紹
李曉宇|責編:劉春棠
目錄
第1章  導論
  1.1  研究背景
  1.2  選題意義
    1.2.1  問題的提出
    1.2.2  構建高新技術項目風險預警系統的理論意義
    1.2.3  構建高新技術項目風險預警系統的應用價值
  1.3  國內外研究現狀
    1.3.1  高新技術及高新技術產業方面
    1.3.2  高新技術項目風險管理方面
    1.3.3  風險預警系統方面
  1.4  研究內容與研究方法
    1.4.1  研究內容
    1.4.2  研究方法
第2章  高新技術項目風險及其預警模式分析
  2.1  高新技術項目及其風險範疇的界定
    2.1.1  高新技術及高新技術項目
    2.1.2  高新技術項目的特性
    2.1.3  高新技術項目風險
  2.2  高新技術項目風險的生成機制
  2.3  高新技術項目風險預警的成本與收益分析
  2.4  高新技術項目風險預警系統的基本功能和運行模式
    2.4.1  高新技術項目風險預警系統的基本功能
    2.4.2  高新技術項目風險預警系統的運行模式
第3章  高新技術項目風險的辨識研究
  3.1  風險辨識方法的比較分析
  3.2  現有高新技術項目風險分類的利弊分析
  3.3  構建高新技術項目風險預警指標體系的原則
  3.4  高新技術項目風險預警指標分析及假設
  3.5  基於粗糙集理論的高新技術項目風險預警指標優化
    3.5.1  粗糙集理論的原理
    3.5.2  粗糙集理論的特點
    3.5.3  基於粗糙集理論的高新技術項目風險預警指標優化模型
  3.6  基於粗糙集理論的高新技術項目風險預警指標優化實證研究
    3.6.1  樣本數據分析
    3.6.2  質量檢驗分析
    3.6.3  指標體系優化
    3.6.4  多元回歸分析
第4章  基於LV-RBF的改進型神經網路高新技術項目風險預警模型研究
  4.1  現有風險預警方法研究及剖析
  4.2  人工神經網路的特點及局限性
    4.2.1  人工神經網路的特點
    4.2.2  人工神經網路的局限性
  4.3  基於LVQ-RBF的改進型神經網路模型的理論基礎及優勢
    4.3.1  理論基礎
    4.3.2  優勢
  4.4  基於LVQ—RBF的改進型神經網路高新技術項目風險
    預警模型的構建
    4.4.1  LVQ-RBF網路構建
    4.4.2  神經網路隱層結構分析及確定
    4.4.3  改進型學習演算法研究

  4.5  基於LVQ-RBF的改進型神經網路高新技術項目風險
    預警模型的實證研究
    4.5.1  數據指標選擇
    4.5.2  警度確定
    4.5.3  模型訓練
    4.5.4  測試結果
    4.5.5  誤差分析
    4.5.6  不同模型檢驗結果比較
第5章  高新技術項目風險防控與支撐條件研究
  5.1  高新技術項目風險防範與控制研究
    5.1.1  高新技術項目風險防範與控制的目標
    5.1.2  高新技術項目風險防範與控制的傳導機制
    5.1.3  高新技術項目風險防範與控制的策略
  5.2  高新技術項目風險預警系統的支撐條件研究
    5.2.1  組織結構、組織職能及組織模式
    5.2.2  知識共享的項目文化
    5.2.3  高新技術項目風險管理的決策與執行
第6章  總結與展望
  6.1  研究結論
  6.2  主要創新點
  6.3  有待進一步研究的問題
參考文獻

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