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基于创新驱动的R&D活动己成为推进国民经济增长和社会进步的助力器,R&D已经成为各个国家的发展战略,但是R&D项目却充满了各种不确定性,具体表现为R&D项目成果与用户需求差异过大、工期严重拖延、费用超支明显、质量问题层出不穷等等。出现这些后果的主要原因是R&D项目过程中的管理不善,大量实践表明有效的项目过程管理是改善和提高R&D项目效率的主要途径,而R&D项目阶段性评价是项目过程管理的重要内容,R&D项目阶段评价介于前评价与后评价之间,在R&D项目立项实施以后,对R&D项目状态和R&D项目进展情况进行衡量与监测,为R&D项目管理和决策提供所需的信息。首先在文献研究的基础上,针对我国R&D项目阶段评价方面出现的问题进行了分析,建立R&D项目四个关键要素的指标集合,并归纳了交付率、缺陷率和生产率等三个衍生指标,构建R&D项目项目指标之间的线性关系,该指标体系兼顾了完备性和可操作性。接着应用贝叶斯网络对指标之间的依赖关系进行计算分析。考虑到各类指标的特点,本文采用了贝叶斯网络模型模拟项目质量指标的输出。由于对R&D项目质量研究往往缺乏客观数据,本文采用了可以综合处理主观经验数据和客观数据的贝叶斯信任网络模型。而对于R&D项目工期和工作量的研究则采用了支持向量机算法模型,对于项目工期与工作量的预报模型应用了支持向量机的分析方法。在贝叶斯网络模型中,依据四类指标模型提供了与成果类指标相关的先验信息,推导出使用中的缺陷遗漏数量及其分布成果,然后探讨了基于贝叶斯网络的R&D项目阶段评价的方法,结合贝叶斯网络和可拓学理论进行分析。构建了基于贝叶斯网络的R&D项目可拓阶段评价模型,其中权重的确定是基于贝叶斯网络的R&D项目可拓阶段评价方法中的核心环节,选取了基于G1—离差最大化法组合赋权方法作为权重确定的基本方法。通过各评价对象的评价结果离差平方和最大来确定主观权重系数α和客观权重系数β,反映了在评价中指标的差异越大,其权重赋值的数值越大的逻辑思路,并且说明了实际情况对评价赋权的影响和未来指标的动态变化。针对阶段评价指标体系的值大都是语言值和模糊数的特点,本文提出了基于二元语义模糊数的R&D项目阶段评价方法作为可拓阶段评价的另一选择。最后对于R&D项目阶段评价的指标体系和基于贝叶斯网络的R&D项目阶段评价的方法进行了实证研究。实证研究结论表明,该R&D项目的可拓评价结果为属于第三等级(良),细化后为基于第三等级偏向于第四等级48%,并在实证研究中基于评价结果提出了相关的管理建议。论文研究的主要对象是如何量化R&D项目阶段评价指标体系,并对这些关键指标之间的依赖关系进行分析,探讨评价方法,为R&D项目管理的阶段性控制及预测提供决策参考依据。