基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)研究

尹惠斌　游達(dá)明

摘要：基于突破性創(chuàng)新的特征，借鑒傳統(tǒng)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模式，從資源投入、技術(shù)產(chǎn)出、產(chǎn)品性能、過程管理、商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值等6個(gè)維度構(gòu)建企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理建立了企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型。通過對(duì)樣本企業(yè)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)進(jìn)行模型訓(xùn)練和仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明該評(píng)價(jià)方法可信度高，模型具有較好的泛化能力。

關(guān)鍵詞：突破性創(chuàng)新；績(jī)效評(píng)價(jià)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：F273.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-8409（2014）05-0125-05

1引言

在激烈而不確定的超競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，突破性創(chuàng)新是企業(yè)獲取持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基石。建立切實(shí)可行的突破性技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)突破性技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效做出合理評(píng)價(jià)，將會(huì)大大地提高企業(yè)團(tuán)隊(duì)和個(gè)人進(jìn)行突破性創(chuàng)新的動(dòng)力和積極性。文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)：目前關(guān)于突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)的研究較少，相互之間也存在較大差異。如李宏貴認(rèn)為：突破性創(chuàng)新績(jī)效包括主動(dòng)突破性創(chuàng)新績(jī)效和適應(yīng)突破性創(chuàng)新績(jī)效，用申請(qǐng)的專利數(shù)和開發(fā)的新產(chǎn)品數(shù)2個(gè)指標(biāo)衡量前者，用引進(jìn)市場(chǎng)的新產(chǎn)品數(shù)銷售增長(zhǎng)率與利潤(rùn)增長(zhǎng)率等3個(gè)指標(biāo)來衡量后者[1]；曾攀從一般的創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)和突破性技術(shù)創(chuàng)新的特征兩個(gè)方面入手，提出以財(cái)務(wù)績(jī)效、技術(shù)績(jī)效和機(jī)會(huì)窗口作為企業(yè)突破性技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的基本維度[2]；秦劍把突破性創(chuàng)新的微觀路徑分為產(chǎn)品創(chuàng)新與過程創(chuàng)新，前者包括新產(chǎn)品研發(fā)的數(shù)量、新產(chǎn)品的市場(chǎng)美譽(yù)度和品牌形象、新產(chǎn)品對(duì)顧客需求的滿足程度以及新產(chǎn)品的性能和質(zhì)量等4個(gè)指標(biāo)，后者包括生產(chǎn)設(shè)備、工藝流程、管理控制系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)有效性等4個(gè)指標(biāo)[3]。但這些績(jī)效評(píng)價(jià)思路和指標(biāo)體系，仍是延續(xù)了傳統(tǒng)漸進(jìn)性創(chuàng)新評(píng)價(jià)思路，對(duì)“突破性”的考慮不足。與漸進(jìn)性創(chuàng)新不同，突破性創(chuàng)新常常是基于完全不同的科學(xué)技術(shù)原理對(duì)現(xiàn)有技術(shù)鎖定進(jìn)行突破，產(chǎn)生革命性的技術(shù)變革，以適應(yīng)未來市場(chǎng)的需求和劃定特定的市場(chǎng)利基的方式來獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，識(shí)別什么是突破性創(chuàng)新是對(duì)其進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)的前提。在突破性創(chuàng)新識(shí)別方面，已有學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，如陳勁在深刻揭示突破性創(chuàng)新本質(zhì)的基礎(chǔ)上，從技術(shù)、市場(chǎng)、產(chǎn)品3個(gè)維度，使用模糊評(píng)價(jià)方法設(shè)計(jì)了突破性創(chuàng)新的識(shí)別指標(biāo)體系[4]；孫圣蘭在此基礎(chǔ)上，綜合考慮突破性技術(shù)創(chuàng)新識(shí)別評(píng)價(jià)過程中信息的不完全性以及評(píng)判者思維的模糊性，建立了識(shí)別突破性技術(shù)創(chuàng)新的灰色模糊綜合評(píng)判模型[5]；馬北玲則從技術(shù)、市場(chǎng)、產(chǎn)品、管理、財(cái)務(wù)、環(huán)境6個(gè)維度構(gòu)建識(shí)別指標(biāo)集，利用支持向量機(jī)原理建立了企業(yè)突破性創(chuàng)新識(shí)別模型[6]。為此，本文擬在進(jìn)一步厘清突破性創(chuàng)新特點(diǎn)的前提下，整合傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)思路，借鑒突破性創(chuàng)新識(shí)別指標(biāo)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立起相應(yīng)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型。

2突破性創(chuàng)新的特點(diǎn)

2.1技術(shù)路徑的不連續(xù)性

突破性創(chuàng)新是架構(gòu)在全新知識(shí)基礎(chǔ)之上的一種不連續(xù)性創(chuàng)新，該類創(chuàng)新的成果能夠替代既有技術(shù)，形成新的技術(shù)主導(dǎo)范式。例如在計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)發(fā)展史上， 晶體管代替真空管、軟磁盤誕生、集成電路的發(fā)明是計(jì)算機(jī)發(fā)展史上的轉(zhuǎn)折點(diǎn)， 都是具有代表性的不連續(xù)創(chuàng)新。從技術(shù)路徑的角度來看，在同一技術(shù)路徑上的改進(jìn)性創(chuàng)新就是一種漸進(jìn)性創(chuàng)新，而采取完全不同的技術(shù)路徑則為突破性創(chuàng)新，有時(shí)雖然有技術(shù)路徑的改變但仍是建立在原有路徑上的創(chuàng)新屬重大創(chuàng)新[7]。

2.2產(chǎn)品替代的不可逆性

不可逆產(chǎn)品替代是指在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，某一新產(chǎn)品的出現(xiàn)和發(fā)展會(huì)導(dǎo)致原有的某些產(chǎn)品或產(chǎn)業(yè)逐漸被更替，最終這些產(chǎn)品將被淘汰而退出原有領(lǐng)域的現(xiàn)象[8]。正如人類不可能從電氣時(shí)代回到蒸汽時(shí)代，也不會(huì)將蠟燭再次作為照明物來完全取代電燈一樣。因此，突破性技術(shù)創(chuàng)新是一種對(duì)產(chǎn)品的全新性能有數(shù)量級(jí)的提高或者成本有明顯下降的創(chuàng)新，有利于企業(yè)獲得持續(xù)性的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

2.3市場(chǎng)發(fā)展的顛覆性

突破性技術(shù)創(chuàng)新能更好地滿足用戶的原有需求或創(chuàng)造出新的需求，最終導(dǎo)致全新產(chǎn)品、 服務(wù)或工藝的出現(xiàn)，這也常常意味著一批企業(yè)的消亡和另一批企業(yè)的誕生。破壞性創(chuàng)新通過提供更簡(jiǎn)單、更便宜、比現(xiàn)有技術(shù)更可信賴和更方便的技術(shù)，可能導(dǎo)致市場(chǎng)主流顧客對(duì)產(chǎn)品性能的需求發(fā)生根本性變化，并重新確立產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則，進(jìn)而導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)原有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯的成熟型大企業(yè)因偏離顧客需求而逐漸喪失競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。突破性創(chuàng)新是對(duì)現(xiàn)有市場(chǎng)的顛覆，是一種創(chuàng)造性的破壞。

2.4創(chuàng)新目標(biāo)的不確定性

突破性創(chuàng)新并不是專注于對(duì)現(xiàn)有問題或技術(shù)道路的改進(jìn)，而是專注于那些意料不到的機(jī)會(huì)、問題與成功的可能，試圖進(jìn)入到一個(gè)全新的技術(shù)軌道，它往往是突然發(fā)生的。同樣，突破性創(chuàng)新亦不以滿足消費(fèi)者的當(dāng)前消費(fèi)需求為目標(biāo)，具有面向新市場(chǎng)、面向低端市場(chǎng)的屬性，不可能很快實(shí)現(xiàn)大幅盈利。因此突破性創(chuàng)新最終導(dǎo)致的資源組合、市場(chǎng)的占有以及消費(fèi)者的態(tài)度是不可確定的，從而導(dǎo)致突破性技術(shù)創(chuàng)新的巨大風(fēng)險(xiǎn)性[9]。

3突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

3.1傳統(tǒng)的企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模式

（1）投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的理解主要集中在技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率以及技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出與對(duì)企業(yè)的影響上，即財(cái)務(wù)維度和技術(shù)維度，前者包括R&D投入、利潤(rùn)增長(zhǎng)、成本節(jié)省或新產(chǎn)品銷售增長(zhǎng)率；后者包括有專利數(shù)量、專利引用或新產(chǎn)品發(fā)布數(shù)等直接產(chǎn)出和技術(shù)轉(zhuǎn)移、技術(shù)累積和技術(shù)溢出等間接效應(yīng)和長(zhǎng)期效益等。

（2）技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)。企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效包括經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和環(huán)境效益3個(gè)方面，經(jīng)濟(jì)效益是指創(chuàng)新對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)，主要指標(biāo)有創(chuàng)新產(chǎn)品數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入和新產(chǎn)品利潤(rùn)率等；社會(huì)效益是社會(huì)的宏觀層面，反映指標(biāo)主要有創(chuàng)新產(chǎn)品對(duì)社會(huì)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)率、對(duì)顧客價(jià)值的創(chuàng)造等；環(huán)境效益主要是指創(chuàng)新產(chǎn)品對(duì)于環(huán)境改善和資源節(jié)約的貢獻(xiàn)度等方面。

（3）產(chǎn)出過程評(píng)價(jià)。技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效是指企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程的效率、產(chǎn)出的成果及對(duì)商業(yè)成功的貢獻(xiàn)，創(chuàng)新是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過程，創(chuàng)新過程績(jī)效反映企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的管理水平，也直接影響企業(yè)最終的創(chuàng)新產(chǎn)出績(jī)效，因此技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效包括產(chǎn)出績(jī)效和過程績(jī)效。

3.2突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)思路

（1）指標(biāo)體系既要具有績(jī)效評(píng)價(jià)的一般性，也應(yīng)反映突破性特征

突破性創(chuàng)新績(jī)效從本質(zhì)上說也屬于創(chuàng)新績(jī)效的范疇，根據(jù)上述關(guān)于創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)的分析，突破性創(chuàng)新績(jī)效應(yīng)包括財(cái)務(wù)效益、技術(shù)產(chǎn)出、產(chǎn)品性能、市場(chǎng)占有、創(chuàng)新管理、社會(huì)和環(huán)境等方面，但各指標(biāo)的設(shè)計(jì)與構(gòu)成也應(yīng)反映出突破性創(chuàng)新的基本特征。如Leifer等對(duì)IBM等11家公司的12個(gè)突破性創(chuàng)新產(chǎn)品進(jìn)行了數(shù)年的縱向追蹤，總結(jié)出可將突破性創(chuàng)新與漸進(jìn)性創(chuàng)新有效區(qū)分開來的一些數(shù)量特征[10]。

（2）指標(biāo)體系既要包括直接財(cái)務(wù)績(jī)效，也需包括間接創(chuàng)新產(chǎn)出

現(xiàn)代市場(chǎng)下企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力已經(jīng)從依賴于財(cái)務(wù)資源轉(zhuǎn)向依賴于企業(yè)獲取知識(shí)資本的能力和人力資源結(jié)構(gòu)素質(zhì)方面，而傳統(tǒng)的創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)方法卻無(wú)法滿足這一要求，因此突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)需要把顧客價(jià)值、內(nèi)部學(xué)習(xí)與創(chuàng)新、員工的才干、組織的柔性等包括在內(nèi)。如Cooper對(duì)102個(gè)成功新產(chǎn)品和93個(gè)失敗新產(chǎn)品的比較研究中發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品創(chuàng)新不但可以提升企業(yè)的利潤(rùn)率，也對(duì)企業(yè)開發(fā)新市場(chǎng)和創(chuàng)造新機(jī)會(huì)有著重要貢獻(xiàn)[11]；蔡瓊?cè)A等基于突破性技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)技術(shù)跨越機(jī)會(huì)窗口研究也表明，技術(shù)積累、技術(shù)的產(chǎn)業(yè)間遷移和集中顧客市場(chǎng)是技術(shù)跨越機(jī)會(huì)窗口實(shí)現(xiàn)的必要支持[12]。

（3）指標(biāo)體系需包含突破性創(chuàng)新的投入、管理、產(chǎn)出等全過程

從企業(yè)管理的角度看，創(chuàng)新就是一個(gè)從新思想的產(chǎn)生，到研究、發(fā)展、試制、生產(chǎn)制造，直至成功商業(yè)化的過程。由于突破性創(chuàng)新產(chǎn)生的偶發(fā)性，如果僅以最終的產(chǎn)品商業(yè)化作為績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，這顯然會(huì)大大抑制突破性創(chuàng)新的積極性，需要從突破性創(chuàng)新的全過程，即從投入、管理和產(chǎn)出等多角度整合績(jī)效評(píng)價(jià)體系。而對(duì)于是否需要將創(chuàng)新投入納入創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，盡管目前學(xué)術(shù)上還存在一些爭(zhēng)議，認(rèn)為混淆了投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)，但對(duì)于需要沖破技術(shù)路徑依賴，未來面臨眾多不確定性的突破性創(chuàng)新而言，創(chuàng)新資源的投入是提高企業(yè)未來創(chuàng)新產(chǎn)出效率的現(xiàn)實(shí)選擇。因此，從突破性創(chuàng)新的全過程來看，突破性創(chuàng)新績(jī)效應(yīng)包括產(chǎn)出績(jī)效、過程績(jī)效和投入績(jī)效3方面。

3.3突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

遵循上述思路，在廣泛借鑒相關(guān)績(jī)效評(píng)價(jià)研究的基礎(chǔ)上，依據(jù)突破性創(chuàng)新的內(nèi)涵和特征，參考突破性創(chuàng)新識(shí)別指標(biāo)，構(gòu)建全方位、全過程的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

（1）突破性創(chuàng)新投入績(jī)效指標(biāo)

基于突破性創(chuàng)新與漸進(jìn)性創(chuàng)新的諸多差異，企業(yè)在開發(fā)和利用兩種創(chuàng)新方面所需的資源和條件會(huì)存在顯著區(qū)別。漸進(jìn)性創(chuàng)新活動(dòng)的開展是基于企業(yè)現(xiàn)有的資源和能力，而突破性創(chuàng)新則可能使原有的技術(shù)荒廢，甚至?xí)?duì)現(xiàn)有的資源和能力造成破壞。要提高突破性創(chuàng)新績(jī)效，需要持續(xù)的、大量的資金和人才等創(chuàng)新資源投入，并且在研發(fā)成員的構(gòu)成上既需要具有知識(shí)的差異性以避免慣性思維和集體盲思，也需要以突破性創(chuàng)新為企業(yè)共同愿景來協(xié)調(diào)企業(yè)創(chuàng)新資源獲取和利益分配上的沖突。因此，選用資金投入量、資金投入比率、成員構(gòu)成和共同愿景4個(gè)指標(biāo)來測(cè)度突破性創(chuàng)新投入績(jī)效。

（2）突破性創(chuàng)新技術(shù)績(jī)效指標(biāo)

突破性創(chuàng)新技術(shù)跨越了路徑依賴，具有技術(shù)發(fā)展的非連續(xù)性，技術(shù)性能軌道的躍遷性改變了現(xiàn)有的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)規(guī)則，從而保持技術(shù)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)和地位。這種躍遷是一個(gè)量變到質(zhì)變的過程，企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)積累和擴(kuò)散、組織學(xué)習(xí)與知識(shí)融合是間接的技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效，對(duì)最終的直接技術(shù)產(chǎn)出有著重要影響。因此，在突破性創(chuàng)新技術(shù)績(jī)效維度的測(cè)量上，采用專利數(shù)量、技術(shù)性能、組織學(xué)習(xí)、技術(shù)領(lǐng)先等4個(gè)指標(biāo)。

（3）突破性創(chuàng)新產(chǎn)品績(jī)效指標(biāo)

技術(shù)并不是產(chǎn)品，產(chǎn)品的存在是為了滿足用戶的需求，一個(gè)不能滿足用戶需求的東西，即使技術(shù)上再完美那也算不上產(chǎn)品。與持續(xù)性創(chuàng)新產(chǎn)品不同，突破性創(chuàng)新產(chǎn)品最初難以獲得主流用戶的歡迎，因而很少能借用現(xiàn)有的客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，但它具有少數(shù)激進(jìn) （一般是新的） 用戶喜歡的其他特性，從而可憑借卓越的性能對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品產(chǎn)生替代性或沖擊性，為企業(yè)提供潛在的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)領(lǐng)先機(jī)會(huì)。因此，突破性創(chuàng)新技術(shù)績(jī)效維度的測(cè)量指標(biāo)有產(chǎn)品性能、市場(chǎng)關(guān)注度、替代性、產(chǎn)品領(lǐng)先等4個(gè)。

（4）突破性創(chuàng)新過程績(jī)效指標(biāo)

突破性創(chuàng)新過程績(jī)效反映企業(yè)突破性創(chuàng)新活動(dòng)的管理水平，主要包括以下4個(gè)方面：一是研發(fā)團(tuán)隊(duì)的獨(dú)立性，如均證明了突破性創(chuàng)新組織的二元性特征；二是失敗容忍度，管理者在企業(yè)創(chuàng)新過程中能普遍做到容忍失敗，就能更好地保護(hù)員工的首創(chuàng)精神；三是創(chuàng)意來源，突破性創(chuàng)新的特點(diǎn)決定了創(chuàng)意主要來自技術(shù)人員，而不是來自用戶或高管；四是工藝創(chuàng)新，企業(yè)是否可以有效地更新生產(chǎn)設(shè)備和工藝流程。

（5）突破性創(chuàng)新商業(yè)績(jī)效指標(biāo)

突破性創(chuàng)新商業(yè)績(jī)效可以從市場(chǎng)和財(cái)務(wù)兩個(gè)角度共4個(gè)指標(biāo)去測(cè)量。市場(chǎng)指標(biāo)包括市場(chǎng)清晰度和市場(chǎng)吻合度。突破性創(chuàng)新產(chǎn)品首先大多應(yīng)用在新出現(xiàn)或者不重要的市場(chǎng)，創(chuàng)新指向市場(chǎng)往往不明確、規(guī)模很難預(yù)測(cè)，而且創(chuàng)新指向市場(chǎng)也并不與主流市場(chǎng)吻合，不是對(duì)主流市場(chǎng)的補(bǔ)充和完善，而是一種替代。利潤(rùn)指標(biāo)包括預(yù)期利潤(rùn)率和利潤(rùn)增長(zhǎng)率。突破性創(chuàng)新產(chǎn)品最初的預(yù)期利潤(rùn)往往不能滿足公司增長(zhǎng)要求，但利潤(rùn)增長(zhǎng)率非?？欤瑢?shí)際利潤(rùn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過預(yù)期利潤(rùn)。

（6）突破性創(chuàng)新社會(huì)績(jī)效指標(biāo)

賀善侃認(rèn)為，所有的人類認(rèn)知活動(dòng)都是一種在創(chuàng)新中不斷追求社會(huì)價(jià)值的過程。然而，科技創(chuàng)新對(duì)社會(huì)進(jìn)步的正面和負(fù)面影響幾乎是同時(shí)發(fā)生的，這就需要從人類應(yīng)有的責(zé)任看待科技創(chuàng)新成果的應(yīng)用，以生態(tài)價(jià)值觀考察所有的科技創(chuàng)新成果，解決物質(zhì)文明與生態(tài)文明的矛盾。因而可從以下4個(gè)方面來測(cè)量突破性創(chuàng)新社會(huì)績(jī)效：一是主流產(chǎn)品性能過剩，因?yàn)樾阅芟鄬?duì)消費(fèi)者需求過剩，意味著競(jìng)爭(zhēng)基礎(chǔ)需要轉(zhuǎn)移，突破性創(chuàng)新“機(jī)會(huì)窗口”出現(xiàn)；二是突破性創(chuàng)新產(chǎn)品的應(yīng)用價(jià)值，即產(chǎn)品的價(jià)格更便宜、結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單、更便于使用；三是突破性創(chuàng)新產(chǎn)品的物質(zhì)消耗降低率；四是突破性創(chuàng)新產(chǎn)品的環(huán)境友好程度。

4基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型

4.1模型的構(gòu)建

BP 網(wǎng)絡(luò)是單向傳播的多層網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層、隱含層和輸出層3個(gè)層次構(gòu)成，同層次內(nèi)的神經(jīng)元間沒有聯(lián)接，各層次的神經(jīng)元間通過權(quán)重聯(lián)接形成全互聯(lián)結(jié)構(gòu)[13]。由上述突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系可知，該網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為24；以評(píng)價(jià)結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸出，即輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)是1。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)h可參考經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算：h=（m+n）1/2+c ，m為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、n為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、c是介于1～10的常數(shù)。由公式可知隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)在6～15之間，利用逐步回歸分析法并進(jìn)行參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)來動(dòng)態(tài)刪除一些線性相關(guān)的神經(jīng)元，最終確定隱含層包含13個(gè)神經(jīng)元時(shí)效果最佳。輸入節(jié)點(diǎn)與隱含層節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接權(quán)值為Vij，隱含層節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)接權(quán)值為Wjk?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型如圖1所示。

4.2模型的運(yùn)行

如圖1所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)的輸出不斷地接近期望的輸出。輸入信號(hào)Xi通過中間節(jié)點(diǎn)（隱含層點(diǎn)）作用于輸出節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過非線形變換，產(chǎn)生輸出信號(hào)Yk。網(wǎng)絡(luò)輸出值Yk與期望輸出值tk之間會(huì)存在偏差，通過誤差反傳，逐步調(diào)整聯(lián)接權(quán)值Vij和Wjk，使誤差沿梯度方向下降，經(jīng)過反復(fù)學(xué)習(xí)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和小于指定的誤差時(shí)，訓(xùn)練即告停止，保存相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，即得到所需的評(píng)價(jià)模型。

5模型訓(xùn)練與仿真

5.1評(píng)價(jià)對(duì)象和數(shù)據(jù)收集

本文通過對(duì)湖南省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)中的企業(yè)進(jìn)行問卷調(diào)查和實(shí)地訪談來收集數(shù)據(jù)。問卷根據(jù)表1中的企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)體系來設(shè)計(jì)題項(xiàng)，并使每一題項(xiàng)均成為正向指標(biāo)，如“創(chuàng)新指向市場(chǎng)與主流市場(chǎng)的吻合程度”指標(biāo)的題項(xiàng)則需設(shè)計(jì)為“創(chuàng)新指向市場(chǎng)與主流市場(chǎng)不吻合”。每一題的分值采用李克特5點(diǎn)量表，即對(duì)每一陳述有“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”5種回答，分別記為5、4、3、2、1。根據(jù)調(diào)查對(duì)象問卷的填寫完整度、行業(yè)和規(guī)模的均衡性，最終選取39個(gè)樣本企業(yè)，其中29家企業(yè)作為訓(xùn)練樣本，10家企業(yè)作為測(cè)試樣本。

5.2確定期望輸出和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

通過專家訪談，采用層次分析法（AHP）得到各級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，各一級(jí)指標(biāo)權(quán)重與對(duì)應(yīng)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重相乘得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終權(quán)重值，然后用各樣本指標(biāo)的賦分值和與相應(yīng)的權(quán)重相乘后相加，得到最終的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，并以此作為模型的輸出向量。

根據(jù)研究需要并參考國(guó)內(nèi)外突破性創(chuàng)新識(shí)別和相關(guān)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，專家組認(rèn)為綜合得分在2分（含）以下，說明企業(yè)創(chuàng)新的“突破性”還不夠，應(yīng)視為持續(xù)性創(chuàng)新，并將2分以上的評(píng)語(yǔ)劃分為5個(gè)等級(jí)，（2，2.5]，（2.5，3]，（3，3.5]，（3.5，4]，（4，5]分別代表企業(yè)的突破性創(chuàng)新績(jī)效非常差、比較差、一般、比較好、非常好。

5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)定

根據(jù)上文，將企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的二級(jí)指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，以評(píng)價(jià)結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸出，則輸入層神經(jīng)元為24個(gè)，輸出層神經(jīng)元為1個(gè)，采用經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)13個(gè)，形成24-13-1型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。模型中訓(xùn)練函數(shù)采用TRAINGD算法，輸入層到隱含層的激勵(lì)函數(shù)為tansig，隱含層到輸出層的激勵(lì)函數(shù)為purelin，導(dǎo)出模型結(jié)構(gòu)圖，如圖2所示。

6結(jié)論

本文從突破性創(chuàng)新的內(nèi)涵特征出發(fā)，構(gòu)建了企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用高新技術(shù)企業(yè)作為訓(xùn)練樣本，以企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為輸入向量，以綜合創(chuàng)新績(jī)效水平為輸出向量，按照誤差逆?zhèn)鞑ザ鄬忧梆伔椒?gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從模型的測(cè)試及驗(yàn)證結(jié)果來看，該模型能正確合理地識(shí)別和評(píng)價(jià)企業(yè)的突破性創(chuàng)新及績(jī)效水平，結(jié)果具有良好的信度和效度。訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，各聯(lián)接權(quán)值是網(wǎng)絡(luò)通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)得到的，具有較強(qiáng)的客觀性且可以固定下來，是一個(gè)有較高實(shí)用價(jià)值的評(píng)價(jià)工具。然而盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型在最大程度上縮小了人為因素的影響，但學(xué)習(xí)樣本的數(shù)量和質(zhì)量以及作為輸出向量的專家評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和合理性在很大程度上也影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)性能，而且模型中隱含層數(shù)、激勵(lì)函數(shù)的選擇也主要取決于研究者的經(jīng)驗(yàn)判斷。隨著我國(guó)企業(yè)突破性創(chuàng)新活動(dòng)的更廣泛開展，以及專家對(duì)突破性創(chuàng)新的更深入了解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)，模型的訓(xùn)練有待進(jìn)一步開展以提高模型的實(shí)用性和結(jié)果的準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)：

[1]李宏貴，熊勝緒.互補(bǔ)資產(chǎn)對(duì)突破性創(chuàng)新績(jī)效的影響研究——一個(gè)理論模型[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2010（7）：64-71.

[2]曾攀.企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)特征與突破性技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系研究[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2011.

[3]秦劍.高績(jī)效工作實(shí)踐系統(tǒng)、知識(shí)擴(kuò)散與突破性創(chuàng)新[J].科研管理，2012（1）：71-78.

[4]陳勁，戴凌燕，李良德.突破性創(chuàng)新及其識(shí)別[J].科技管理研究， 2002（5）：22-28.

[5]孫圣蘭.突破性技術(shù)創(chuàng)新識(shí)別的灰色模糊綜合評(píng)價(jià)模型[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2009（4）： 127-129.

[6]馬北玲，游達(dá)明，胡小清.基于支持向量機(jī)的企業(yè)突破性創(chuàng)新識(shí)別模型研究[J].軟科學(xué)，2013（1）：109-111.

[7]尹惠斌.團(tuán)隊(duì)知識(shí)沖突對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效的影響研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2012（16）：120-125.

[8]王蕾，劉寬虎，宋林輝.基于技術(shù)間斷的不可逆產(chǎn)品替代陷阱研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2004（7）：105-110.

[9]楊栩，張可.企業(yè)運(yùn)用突破性技術(shù)創(chuàng)新的障礙及其對(duì)策[J].經(jīng)濟(jì)與管理，2010（6）：85-88.

[10]Leifer R， Mc Dermott C， OConnor G， et al. Radical Innovation： How Mature Companies Can Outsmart Upstarts [M]. Boston， MA： Harvard Business School Press， 2000.

[11]Cooper R.A Process Model for Industrial New Product Development [J].IEEE Transactions on Engineering Management， 1983，30（1）：2-11.

[12]蔡瓊?cè)A，司春林，趙明劍，馬玲.基于突破性技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)技術(shù)跨越機(jī)會(huì)窗口研究[J].科學(xué)管理研 究，2005（2）：15-20.

[13]夏維力，呂曉強(qiáng).基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)及應(yīng)用研究[J].研究與發(fā)展管理，2005（1）：50-54.

（責(zé)任編輯：冉春紅）

4基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型

4.1模型的構(gòu)建

BP 網(wǎng)絡(luò)是單向傳播的多層網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層、隱含層和輸出層3個(gè)層次構(gòu)成，同層次內(nèi)的神經(jīng)元間沒有聯(lián)接，各層次的神經(jīng)元間通過權(quán)重聯(lián)接形成全互聯(lián)結(jié)構(gòu)[13]。由上述突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系可知，該網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為24；以評(píng)價(jià)結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸出，即輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)是1。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)h可參考經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算：h=（m+n）1/2+c ，m為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、n為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、c是介于1～10的常數(shù)。由公式可知隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)在6～15之間，利用逐步回歸分析法并進(jìn)行參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)來動(dòng)態(tài)刪除一些線性相關(guān)的神經(jīng)元，最終確定隱含層包含13個(gè)神經(jīng)元時(shí)效果最佳。輸入節(jié)點(diǎn)與隱含層節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接權(quán)值為Vij，隱含層節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)接權(quán)值為Wjk?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型如圖1所示。

4.2模型的運(yùn)行

如圖1所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)的輸出不斷地接近期望的輸出。輸入信號(hào)Xi通過中間節(jié)點(diǎn)（隱含層點(diǎn)）作用于輸出節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過非線形變換，產(chǎn)生輸出信號(hào)Yk。網(wǎng)絡(luò)輸出值Yk與期望輸出值tk之間會(huì)存在偏差，通過誤差反傳，逐步調(diào)整聯(lián)接權(quán)值Vij和Wjk，使誤差沿梯度方向下降，經(jīng)過反復(fù)學(xué)習(xí)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和小于指定的誤差時(shí)，訓(xùn)練即告停止，保存相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，即得到所需的評(píng)價(jià)模型。

5模型訓(xùn)練與仿真

5.1評(píng)價(jià)對(duì)象和數(shù)據(jù)收集

本文通過對(duì)湖南省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)中的企業(yè)進(jìn)行問卷調(diào)查和實(shí)地訪談來收集數(shù)據(jù)。問卷根據(jù)表1中的企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)體系來設(shè)計(jì)題項(xiàng)，并使每一題項(xiàng)均成為正向指標(biāo)，如“創(chuàng)新指向市場(chǎng)與主流市場(chǎng)的吻合程度”指標(biāo)的題項(xiàng)則需設(shè)計(jì)為“創(chuàng)新指向市場(chǎng)與主流市場(chǎng)不吻合”。每一題的分值采用李克特5點(diǎn)量表，即對(duì)每一陳述有“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”5種回答，分別記為5、4、3、2、1。根據(jù)調(diào)查對(duì)象問卷的填寫完整度、行業(yè)和規(guī)模的均衡性，最終選取39個(gè)樣本企業(yè)，其中29家企業(yè)作為訓(xùn)練樣本，10家企業(yè)作為測(cè)試樣本。

5.2確定期望輸出和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

通過專家訪談，采用層次分析法（AHP）得到各級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，各一級(jí)指標(biāo)權(quán)重與對(duì)應(yīng)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重相乘得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終權(quán)重值，然后用各樣本指標(biāo)的賦分值和與相應(yīng)的權(quán)重相乘后相加，得到最終的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，并以此作為模型的輸出向量。

根據(jù)研究需要并參考國(guó)內(nèi)外突破性創(chuàng)新識(shí)別和相關(guān)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，專家組認(rèn)為綜合得分在2分（含）以下，說明企業(yè)創(chuàng)新的“突破性”還不夠，應(yīng)視為持續(xù)性創(chuàng)新，并將2分以上的評(píng)語(yǔ)劃分為5個(gè)等級(jí)，（2，2.5]，（2.5，3]，（3，3.5]，（3.5，4]，（4，5]分別代表企業(yè)的突破性創(chuàng)新績(jī)效非常差、比較差、一般、比較好、非常好。

5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)定

根據(jù)上文，將企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的二級(jí)指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，以評(píng)價(jià)結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸出，則輸入層神經(jīng)元為24個(gè)，輸出層神經(jīng)元為1個(gè)，采用經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)13個(gè)，形成24-13-1型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。模型中訓(xùn)練函數(shù)采用TRAINGD算法，輸入層到隱含層的激勵(lì)函數(shù)為tansig，隱含層到輸出層的激勵(lì)函數(shù)為purelin，導(dǎo)出模型結(jié)構(gòu)圖，如圖2所示。

6結(jié)論

本文從突破性創(chuàng)新的內(nèi)涵特征出發(fā)，構(gòu)建了企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用高新技術(shù)企業(yè)作為訓(xùn)練樣本，以企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為輸入向量，以綜合創(chuàng)新績(jī)效水平為輸出向量，按照誤差逆?zhèn)鞑ザ鄬忧梆伔椒?gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從模型的測(cè)試及驗(yàn)證結(jié)果來看，該模型能正確合理地識(shí)別和評(píng)價(jià)企業(yè)的突破性創(chuàng)新及績(jī)效水平，結(jié)果具有良好的信度和效度。訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，各聯(lián)接權(quán)值是網(wǎng)絡(luò)通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)得到的，具有較強(qiáng)的客觀性且可以固定下來，是一個(gè)有較高實(shí)用價(jià)值的評(píng)價(jià)工具。然而盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型在最大程度上縮小了人為因素的影響，但學(xué)習(xí)樣本的數(shù)量和質(zhì)量以及作為輸出向量的專家評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和合理性在很大程度上也影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)性能，而且模型中隱含層數(shù)、激勵(lì)函數(shù)的選擇也主要取決于研究者的經(jīng)驗(yàn)判斷。隨著我國(guó)企業(yè)突破性創(chuàng)新活動(dòng)的更廣泛開展，以及專家對(duì)突破性創(chuàng)新的更深入了解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)，模型的訓(xùn)練有待進(jìn)一步開展以提高模型的實(shí)用性和結(jié)果的準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)：

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[2]曾攀.企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)特征與突破性技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系研究[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2011.

[3]秦劍.高績(jī)效工作實(shí)踐系統(tǒng)、知識(shí)擴(kuò)散與突破性創(chuàng)新[J].科研管理，2012（1）：71-78.

[4]陳勁，戴凌燕，李良德.突破性創(chuàng)新及其識(shí)別[J].科技管理研究， 2002（5）：22-28.

[5]孫圣蘭.突破性技術(shù)創(chuàng)新識(shí)別的灰色模糊綜合評(píng)價(jià)模型[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2009（4）： 127-129.

[6]馬北玲，游達(dá)明，胡小清.基于支持向量機(jī)的企業(yè)突破性創(chuàng)新識(shí)別模型研究[J].軟科學(xué)，2013（1）：109-111.

[7]尹惠斌.團(tuán)隊(duì)知識(shí)沖突對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效的影響研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2012（16）：120-125.

[8]王蕾，劉寬虎，宋林輝.基于技術(shù)間斷的不可逆產(chǎn)品替代陷阱研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2004（7）：105-110.

[9]楊栩，張可.企業(yè)運(yùn)用突破性技術(shù)創(chuàng)新的障礙及其對(duì)策[J].經(jīng)濟(jì)與管理，2010（6）：85-88.

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[11]Cooper R.A Process Model for Industrial New Product Development [J].IEEE Transactions on Engineering Management， 1983，30（1）：2-11.

[12]蔡瓊?cè)A，司春林，趙明劍，馬玲.基于突破性技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)技術(shù)跨越機(jī)會(huì)窗口研究[J].科學(xué)管理研 究，2005（2）：15-20.

[13]夏維力，呂曉強(qiáng).基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)及應(yīng)用研究[J].研究與發(fā)展管理，2005（1）：50-54.

（責(zé)任編輯：冉春紅）

4基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型

4.1模型的構(gòu)建

BP 網(wǎng)絡(luò)是單向傳播的多層網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層、隱含層和輸出層3個(gè)層次構(gòu)成，同層次內(nèi)的神經(jīng)元間沒有聯(lián)接，各層次的神經(jīng)元間通過權(quán)重聯(lián)接形成全互聯(lián)結(jié)構(gòu)[13]。由上述突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系可知，該網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為24；以評(píng)價(jià)結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸出，即輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)是1。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)h可參考經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算：h=（m+n）1/2+c ，m為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、n為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、c是介于1～10的常數(shù)。由公式可知隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)在6～15之間，利用逐步回歸分析法并進(jìn)行參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)來動(dòng)態(tài)刪除一些線性相關(guān)的神經(jīng)元，最終確定隱含層包含13個(gè)神經(jīng)元時(shí)效果最佳。輸入節(jié)點(diǎn)與隱含層節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接權(quán)值為Vij，隱含層節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)接權(quán)值為Wjk?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型如圖1所示。

4.2模型的運(yùn)行

如圖1所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)的輸出不斷地接近期望的輸出。輸入信號(hào)Xi通過中間節(jié)點(diǎn)（隱含層點(diǎn)）作用于輸出節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過非線形變換，產(chǎn)生輸出信號(hào)Yk。網(wǎng)絡(luò)輸出值Yk與期望輸出值tk之間會(huì)存在偏差，通過誤差反傳，逐步調(diào)整聯(lián)接權(quán)值Vij和Wjk，使誤差沿梯度方向下降，經(jīng)過反復(fù)學(xué)習(xí)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和小于指定的誤差時(shí)，訓(xùn)練即告停止，保存相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，即得到所需的評(píng)價(jià)模型。

5模型訓(xùn)練與仿真

5.1評(píng)價(jià)對(duì)象和數(shù)據(jù)收集

本文通過對(duì)湖南省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)中的企業(yè)進(jìn)行問卷調(diào)查和實(shí)地訪談來收集數(shù)據(jù)。問卷根據(jù)表1中的企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)體系來設(shè)計(jì)題項(xiàng)，并使每一題項(xiàng)均成為正向指標(biāo)，如“創(chuàng)新指向市場(chǎng)與主流市場(chǎng)的吻合程度”指標(biāo)的題項(xiàng)則需設(shè)計(jì)為“創(chuàng)新指向市場(chǎng)與主流市場(chǎng)不吻合”。每一題的分值采用李克特5點(diǎn)量表，即對(duì)每一陳述有“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”5種回答，分別記為5、4、3、2、1。根據(jù)調(diào)查對(duì)象問卷的填寫完整度、行業(yè)和規(guī)模的均衡性，最終選取39個(gè)樣本企業(yè)，其中29家企業(yè)作為訓(xùn)練樣本，10家企業(yè)作為測(cè)試樣本。

5.2確定期望輸出和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

通過專家訪談，采用層次分析法（AHP）得到各級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，各一級(jí)指標(biāo)權(quán)重與對(duì)應(yīng)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重相乘得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終權(quán)重值，然后用各樣本指標(biāo)的賦分值和與相應(yīng)的權(quán)重相乘后相加，得到最終的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，并以此作為模型的輸出向量。

根據(jù)研究需要并參考國(guó)內(nèi)外突破性創(chuàng)新識(shí)別和相關(guān)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，專家組認(rèn)為綜合得分在2分（含）以下，說明企業(yè)創(chuàng)新的“突破性”還不夠，應(yīng)視為持續(xù)性創(chuàng)新，并將2分以上的評(píng)語(yǔ)劃分為5個(gè)等級(jí)，（2，2.5]，（2.5，3]，（3，3.5]，（3.5，4]，（4，5]分別代表企業(yè)的突破性創(chuàng)新績(jī)效非常差、比較差、一般、比較好、非常好。

5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)定

根據(jù)上文，將企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的二級(jí)指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，以評(píng)價(jià)結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸出，則輸入層神經(jīng)元為24個(gè)，輸出層神經(jīng)元為1個(gè)，采用經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)13個(gè)，形成24-13-1型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。模型中訓(xùn)練函數(shù)采用TRAINGD算法，輸入層到隱含層的激勵(lì)函數(shù)為tansig，隱含層到輸出層的激勵(lì)函數(shù)為purelin，導(dǎo)出模型結(jié)構(gòu)圖，如圖2所示。

6結(jié)論

本文從突破性創(chuàng)新的內(nèi)涵特征出發(fā)，構(gòu)建了企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用高新技術(shù)企業(yè)作為訓(xùn)練樣本，以企業(yè)突破性創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為輸入向量，以綜合創(chuàng)新績(jī)效水平為輸出向量，按照誤差逆?zhèn)鞑ザ鄬忧梆伔椒?gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從模型的測(cè)試及驗(yàn)證結(jié)果來看，該模型能正確合理地識(shí)別和評(píng)價(jià)企業(yè)的突破性創(chuàng)新及績(jī)效水平，結(jié)果具有良好的信度和效度。訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，各聯(lián)接權(quán)值是網(wǎng)絡(luò)通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)得到的，具有較強(qiáng)的客觀性且可以固定下來，是一個(gè)有較高實(shí)用價(jià)值的評(píng)價(jià)工具。然而盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型在最大程度上縮小了人為因素的影響，但學(xué)習(xí)樣本的數(shù)量和質(zhì)量以及作為輸出向量的專家評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和合理性在很大程度上也影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)性能，而且模型中隱含層數(shù)、激勵(lì)函數(shù)的選擇也主要取決于研究者的經(jīng)驗(yàn)判斷。隨著我國(guó)企業(yè)突破性創(chuàng)新活動(dòng)的更廣泛開展，以及專家對(duì)突破性創(chuàng)新的更深入了解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)，模型的訓(xùn)練有待進(jìn)一步開展以提高模型的實(shí)用性和結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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（責(zé)任編輯：冉春紅）