9、研发投资与创新政策:挑战与应对策略

研发投资与创新政策:挑战与应对策略

1. 研发投资现状与问题

研发投资在不同国家呈现出多样的格局。在德国、日本和瑞典,商业企业自身承担约 1.9 - 2.0%的研发支出;而在丹麦、以色列和美国,商业企业开展的研发活动超过其自身资助的范围,这意味着有来自外国、公共或私人非营利等其他资金来源的重要转移。

从创新的角度来看,政策制定者需要考虑多个关键问题:
- 投资分布 :研发投资在不同知识领域的分布情况,即特定创新系统倾向于在哪些类型的研发上进行专业化,以及不同资金来源投资的领域。
- 投资互补性 :不同研发投资来源(公共、私人、慈善或国际)之间是否具有互补性。公共研发投资应避免对私人投资产生“挤出效应”,而应追求“额外性”。例如,在英国、瑞典和丹麦,大型慈善基金会在生物医学和生命科学领域投入大量资金进行研发,国家政府需要审视自身公共研发投资与慈善机构投资之间的重叠或互补程度。
- 投资领域选择 :公共投资应主要投向经济已经专业化的现有知识/产业部门,还是投向几乎没有专业化或存在但有发展意愿和需求的部门。

2. 研发活动的主要问题

研发活动存在四个主要的障碍和不足:
|问题类型|具体描述|
| ---- | ---- |
|研发投资不足|部分国家和企业在研发方面的投入水平不够,限制了创新能力的提升。|
|投资来源缺乏互补性|不同投资来源之间未能形成有效的协同作用,可能导致资源浪费或重复投资。|
|高不确定性和时间滞后|研发活动具有高度的不确定性,从投资决策到获得私人回报

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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