汪杰

（北京化工大学，北京 100089）

社会的发展离不开科技的进步，科学技术是第一生产力，我国每年均在鼓励社会各界进行科技创新，社会每年都在产生着大量科技成果。科技成果的转化是科技成果变为社会生产力、创造价值的重要一步，科技成果的转化过程主要包含3 个步骤，分别是基础研究、技术研究与产品研究。首先在基础研究上，科研院所通过相关基础理论的研究在某一领域形成知识形态；接着研发部门根据市场信息进行技术研发，将理论转化为技术，形成准商品；最终在产品研发阶段，技术产品转移至生产企业，企业经产品孵化，借助规模化的成品产生社会价值[1-6]。

科技成果的转移是一项涉及面广、流程复杂的系统工程，在这一过程中，会花费大量的人力、财力资源。若能够在科技成果孵化为产品之前即可通过智能化的算法预测其社会收益，则对于科学合理地进行科技项目立项、规划科技投资具有重要的指导意义[7-16]。基于以上目的，该文对科技成果的转移预测进行了相关研究，并对科技成果的转移流程进行数学建模，同时介绍该文使用的感应学习网络理论，使用生产中的实际数据进行仿真，从而验证该文模型与算法的有效性。

1 理论基础

1.1 系统建模

在该文的引言阶段，已对科技成果转化的各个阶段内容进行了简要说明。该文的目的在于通过引入先进的计算机算法，利用科技成果转化过程中的多方面数据，预估成果转移的社会效益。……