,利用TOPSIS法计算网络训练理想输出样
本值。首先建立起包括3个投入和4个产出的企业技术创新测度评价指标体系,
然后根据综合评价要求和网络训练学习的可行性、有效性,设计出3.1 O.1拓扑
结构的BP神经网络模型,其中,网络输入为3个技术创新投入测度,网络输
出为1个技术创新测度评价值,而用于神经网络训练学习的理想输出是根据4
个技术创新产出测度,运用TOPSIS法计算得出的综合评价值。实证部分,以
9家上市企业近四年技术创新投入产出指标值样本为例,运用本文所提出的方
法,借助MATLAB神经网络工具箱,通过大量的学习样本的测试和训练,使
模型的误差值达到预定的范围内,从而建立起可用于企业技术创新测度综合评
价的神经网络模型。
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