【摘 要】
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针对协同创新过程中不同阶段的特征,基于支持向量机(SVM)与直觉模糊集理论,构建了创新合作伙伴的两阶段选择指标体系及"初选——精选与优化"决策模型。初选阶段,针对初选合作
【机 构】
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哈尔滨工程大学经济管理学院,黑龙江工程学院经济管理学院,清华大学公共管理学院
【基金项目】
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黑龙江省哲学社会科学研究规划项目（16JYC02）,黑龙江工程学院青年科学基金项目（2014QJ15）,黑龙江省自然科学基金青年项目（JJ2016QN0645）.
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针对协同创新过程中不同阶段的特征,基于支持向量机(SVM)与直觉模糊集理论,构建了创新合作伙伴的两阶段选择指标体系及"初选——精选与优化"决策模型。初选阶段,针对初选合作指标体系,利用SVM缩小创新合作伙伴的选择范围;精选与优化阶段,在充分考虑协同创新过程中的创新伙伴多属性、群体决策性等特征的基础上,利用直觉模糊集TOPSIS法,最终确定协同创新合作伙伴。最后,通过对某医药企业创新合作伙伴选择的算例分析,证明了该决策模型的可行性,为协同创新合作伙伴的优选问题提供新的决策思路与方法。
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