Analysis of Regional Innovation Systems by Neural Networks and Cluster Analysis

机译：基于神经网络和聚类分析的区域创新系统分析

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The paper discusses the importance of regional innovation systems. They are defined as cooperation between companies and institutions in the development and dissemination of knowledge in innovation processes. The input variables are proposed for the analysis of regional innovation systems. They include factors related to economy, R&D and education. Data are analyzed by the model merging neural networks and cluster analysis algorithm with the aim of data dimension reduction and, moreover, the model makes it possible to visualize regional innovation systems in a topological map. The results show on different typologies of regional innovation systems in the European Union.

机译：本文讨论了区域创新系统的重要性。它们被定义为公司和机构之间在创新过程中知识的开发和传播方面的合作。提出了用于分析区域创新系统的输入变量。它们包括与经济，研发和教育有关的因素。通过模型合并神经网络和聚类分析算法对数据进行分析，目的是减少数据维数，此外，该模型还可以在拓扑图中可视化区域创新系统。结果显示了欧盟区域创新体系的不同类型。

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来源
《Communication and management in technological innovation and academic globalization》|2010年|p.46-51|共6页
会议地点 Tenerife(ES);Tenerife(ES)
作者
Veronika Hajkova; Petr Hajek;
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作者单位

Institute of Public Administration and Law, Faculty of Economics and Administration, University of Pardubice, Studentska 84, Pardubice, Czech Republic;

Institute of System Engineering and Informatics, Faculty of Economics and Administration, University of Pardubice, Studentska 84, Pardubice, Czech Republic;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类学术交流;
关键词
neural networks; regional innovation systems; research and development;

机译：神经网络;区域创新体系；研究与开发;

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