课题结题研究报告【通用4篇】

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. 课题研究内容【第一篇】

1. 研究的对象

以戴埠高级中学（江苏省三星级高中）高一、高二学生为主要研究对象。其中在高一年级（2005级学生）设置实验班（高一7班）和对照班（高一8班），实验班在课堂教学中指导学生进行探究式学习，对照班则采用传统的教学法，与实验班进行对比分析。通过问卷调查、对期中和期末考试成绩进行统计分析检验实验效果，其它班级教师根据实验方案尝试教学实践以获得重要参考意见。

⒎结论。【第二篇】

对课题研究报告中所引用的`或者是提到的资料注明其出处来源。这既是表示对他人研究成果的尊重，也为读者查找文献提供方便。如参考的文献在数十种以上，则选择最主要的写。

课题形式的多样性决定了其课题研究报告撰写的灵活性，可根据需要或个人喜好产生一些变式。

课题研究方案【第三篇】

一、活动目标：

1、激发幼儿对大自然事物观察和探索的兴趣，体验分享交流的快乐。

2、幼儿初步了解常见的’昆虫、身体结构、外形特征、生活习性。

3、能通过昆虫的身体的特征来猜出昆虫。

二、活动准备：

ppt、幼儿用书

三、活动过程：

1、幼儿一起回忆故事《我要参加运动会》，从而回忆什么叫做昆虫（6条腿、有头，胸、和腹部）

2、请幼儿自由讨论，我们生活中还有哪些是昆虫，讨论完后，请幼儿大胆说出自己所认识的生活中常见的昆虫。

3、教师播放PPT,请幼儿认识生活中常见的昆虫，并以蝴蝶为例，认识昆虫的身体构造，以及外形特征和生活习

3、玩游戏:《捉迷藏》看图猜昆虫，只留有昆虫最具特点的地方，然后请幼儿根据昆虫的特点来猜猜是什么昆虫。

4、看看常见昆虫的生活环境，总结活动重点

5、活动延伸：

请幼儿回家找找生活中还有哪些常见的昆虫，然后收集资料，明天带到班级里和小朋友一起分享！

课题开题报告【第四篇】

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Raymond Pearl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。