基于数据仓库的辽宁省中小企业产业集群战略设计

论文摘要

随着国际分工的不断深化,在经济全球化和产业地方化的两大趋势的背景下,中小企业集群化成长作为一种广泛存在的经济现象,已经成为广泛关注的问题。经过多年的酝酿与发展,我国中小企业在经济总量和企业素质等方面都拥有较大的提高,中小企业已经成为我国国民经济的重要力量。但是,随着技术改革更新频率的加快、消费需求的快速变化以及国际产业转移的冲击,起步和生存于传统产业的我国中小企业产业集群面临着越来越多的困难。如何促进中小企业产业集群持续、健康发展,已经成为人们广泛关注的课题。数据仓库技术是信息技术领域的一门新兴技术。数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。本文将数据仓库技术和神经网络技术引入了对中小企业产业集群的研究中。本文详细介绍了数据仓库技术的相关理论以及数据仓库的开发过程,通过对产业集群相关理论的分析得出能够影响中小企业产业集群发展的8个相关因子,并利用MATLAB神经网络工具箱分别建立BP神经网络模型和RBF神经网络模型,最终实现了对中小企业产业集群经济增长情况进行预测分析,并对结果进行了对比分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 数据仓库国内外研究现状
• 1.2.2 产业集群国内外研究现状
• 1.3 本文研究内容
• 1.4 论文结构
• 第2章 数据仓库技术
• 2.1 构建数据仓库的关键技术
• 2.2 数据仓库开发过程
• 2.2.1 数据仓库的规划
• 2.2.2 数据仓库的模型设计
• 2.2.3 数据仓库的实施
• 第3章 产业集群的相关理论
• 3.1 产业集群的内涵与特征
• 3.2 产业集群化成长的动因
• 3.3 影响中小企业产业集群竞争力的因素
• 第4章 网络模型的原理和建立
• 4.1 BP 网络模型
• 4.1.1 BP 网络的基本思想
• 4.1.2 BP 算法的数学描述
• 4.1.3 BP 算法存在的问题及其改进
• 4.1.4 BP 网络神经元模型
• 4.1.5 BP 神经网络结构
• 4.1.6 BP 神经网络设计
• 4.2 RBF 网络模型
• 4.2.1 RBF 神经网络的基本结构
• 4.2.2 RBF 网络的算法推导
• 4.2.3 RBF 神经元模型
• 4.2.4 RBF 神经网络结构
• 4.2.5 RBF 神经网络的精确设计
• 第5章 系统的总体设计与实现
• 5.1 系统总体设计
• 5.2 数据预处理
• 5.2.1 数据的归一化处理
• 5.2.2 输入数据的降维处理
• 5.3 系统设计
• 5.4 实验结果与分析
• 5.4.1 网络误差对比
• 5.4.2 训练结果对比
• 5.4.3 预测结果对比
• 5.5 分析总结
• 结论
• 1. 总结
• 2. 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢
• 详细摘要