摘要:如何科学、合理、有效地识别和中止那些行将失败或没有前途的 R&D项目 ,对于企业成功地进行技术创新、建立和保持竞争优势 ,显然具有十分重要的理论价值和实践意义 .本文根据中止决策的实质及模式识别的基本原理 ,探讨了定量地中止 R&D项目的一般模式识别程序 .同时 ,基于小波基具有很强的自适应数据和函数变化的能力 ,进一步研究给出了一种基于小波网络的 R&D项目中止决策分析模式识别新方法 ,并在最小均方能量准则下 ,采用相应的共轭梯度学习算法求解子波函数线性组合的尺度和时延参数 ,以及神经网络的权值 .本研究不仅克服了现有 R&D项目中止决策分析技术在构造与求解模型方面的某些局限性 ,并且为R&D项目的跟踪管理提供了一种新的理论依据 ,为具体决策单位和政府有关部门对正在实施的 R&D项目作中止决策提供了一种可操作的决策方法和程序