，利用TOPSIS法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練理想輸出樣 本值。首先建立起包括3個(gè)投入和4個(gè)產(chǎn)出的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新測(cè)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 然后根據(jù)綜合評(píng)價(jià)要求和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的可行性、有效性，設(shè)計(jì)出3．1 O．1拓?fù)?結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，網(wǎng)絡(luò)輸入為3個(gè)技術(shù)創(chuàng)新投入測(cè)度，網(wǎng)絡(luò)輸 出為1個(gè)技術(shù)創(chuàng)新測(cè)度評(píng)價(jià)值，而用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的理想輸出是根據(jù)4 個(gè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出測(cè)度，運(yùn)用TOPSIS法計(jì)算得出的綜合評(píng)價(jià)值。實(shí)證部分，以 9家上市企業(yè)近四年技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)出指標(biāo)值樣本為例，運(yùn)用本文所提出的方 法，借助MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，通過(guò)大量的學(xué)習(xí)樣本的測(cè)試和訓(xùn)練，使 模型的誤差值達(dá)到預(yù)定的范圍內(nèi)，從而建立起可用于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新測(cè)度綜合評(píng) 價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。