郭 靖，孫建廣，梁添才，檀潤(rùn)華＋

（1.河北工業(yè)大學(xué) 國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新方法與實(shí)施工具工程技術(shù)研究中心，天津 300130；2.廣州廣電運(yùn)通金融電子股份有限公司，廣東 廣州 510000）

0 引言

破壞性創(chuàng)新（Disruptive Innovation，DI）的概念由Christensen于1997年首次正式提出［1］，是以提高系統(tǒng)買方價(jià)值為目標(biāo)，通過(guò)引入異于主流產(chǎn)品的特征組合，以吸引低端用戶或新市場(chǎng)用戶為主的一類創(chuàng)新活動(dòng)［2－5］。與現(xiàn)有市場(chǎng)中的主流產(chǎn)品相比，破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品允許產(chǎn)品在某一或幾項(xiàng)性能指標(biāo)上的降低［6］，通常具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小、易操作等特征［7］。

隨著用戶需求不均勻特性［8］的動(dòng)態(tài)變化，破壞性創(chuàng)新逐漸受到廣泛關(guān)注［9］。然而，歷史經(jīng)驗(yàn)表明，破壞性創(chuàng)新的成功應(yīng)用多發(fā)生在新興企業(yè)，在位企業(yè)在實(shí)施破壞性創(chuàng)新過(guò)程中遇到了障礙［1］。Christensen［1］研究表明，在位企業(yè)通過(guò)對(duì)破壞性創(chuàng)新與漸進(jìn)性創(chuàng)新［7］所獲得預(yù)期回報(bào)的分析，更多地將資源分配傾向于漸進(jìn)性創(chuàng)新，因此錯(cuò)失了破壞性創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。Gilbert等［10］指出，企業(yè)管理人員對(duì)破壞性創(chuàng)新的評(píng)價(jià)直接影響了企業(yè)應(yīng)用破壞性創(chuàng)新的時(shí)期和成敗。Thomond等［11］將破壞性創(chuàng)新的障礙歸納為戰(zhàn)略意識(shí)缺乏等四個(gè)方面。結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，張玉利等［12］提到由于資源配置的限制，作為創(chuàng)新關(guān)鍵推動(dòng)力量的企業(yè)中層管理者，出于職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、創(chuàng)新成功可能性等因素的綜合考慮，優(yōu)先將漸進(jìn)性創(chuàng)新設(shè)想提交給組織高層，甚至將某些具有破壞性潛能的設(shè)想修改成漸進(jìn)性設(shè)想后再提交給高層。邱兆斌等［13］將破壞性創(chuàng)新實(shí)施障礙概括為市場(chǎng)的原因、主流用戶的影響、組織能力的障礙三個(gè)方面。汪旭暉等［14］概括了零售企業(yè)實(shí)施破壞性創(chuàng)新的制約因素，包括行為采納障礙、思想障礙、風(fēng)險(xiǎn)障礙、創(chuàng)新過(guò)程的先期障礙四個(gè)方面。

由上述概括得知，破壞性創(chuàng)新的實(shí)施障礙主要源自缺少對(duì)破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案的客觀評(píng)判依據(jù)，人為主觀臆斷因素導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失破壞性創(chuàng)新機(jī)會(huì)。Borgianni等［15－16］基于理想化水平的定義［17］，通過(guò)對(duì)藍(lán)海戰(zhàn)略案例進(jìn)行特征提取和線性回歸分析，提出了對(duì)產(chǎn)品成功潛力進(jìn)行評(píng)估的方法。本研究從產(chǎn)品設(shè)計(jì)的角度，基于對(duì)系統(tǒng)買方價(jià)值的分析，應(yīng)用多項(xiàng)邏輯回歸分析方法建立破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案的事前評(píng)價(jià)模型，為在位企業(yè)對(duì)比分析、選擇和實(shí)施破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案提供指導(dǎo)意見(jiàn)，增添產(chǎn)品創(chuàng)新機(jī)會(huì)，降低企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)。

1 產(chǎn)品關(guān)鍵特征的提取及變化特征因子的分析

1.1 產(chǎn)品的價(jià)值分析

發(fā)明問(wèn)題解決理論（Theory of Invention Problem Solving，TRIZ）提出了理想化水平的概念，并定義系統(tǒng)的理想化水平趨于無(wú)窮大的狀態(tài)為最終理想解。最終理想解是真實(shí)系統(tǒng)存在的一種極限狀態(tài)，在實(shí)際生活中很難或不可能實(shí)現(xiàn)［18－19］。然而，任何事物都是向提高系統(tǒng)理想化水平的方向進(jìn)化的，從技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)化的角度，TRIZ理論將系統(tǒng)的理想化水平［14］定義為：

式中：Ideality為系統(tǒng)的理想化水平；∑Benefits為效益之和；∑Cost為成本之和；∑Harms為危害之和。式（1）表示系統(tǒng)的理想化水平與效益之和成正比，與成本之和及危害之和成反比。

價(jià)值工程理論將產(chǎn)品的價(jià)值定義為功能與實(shí)現(xiàn)該功能所耗成本的比值［20］，可表示為：

式中：V為系統(tǒng)的價(jià)值；F為系統(tǒng)的功能；C為功能實(shí)現(xiàn)所耗成本。式（2）表明系統(tǒng)的價(jià)值與產(chǎn)品的有用功能成正比，與全生命周期的費(fèi)用之和成反比。

式（1）從技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)化的角度，提供了對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比分析的方法；式（2）從全生命周期的角度，提供了評(píng)價(jià)系統(tǒng)價(jià)值的方法。兩種方法都適用于對(duì)已有產(chǎn)品的改進(jìn)設(shè)計(jì)或?qū)σ延挟a(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)及對(duì)比分析，但從產(chǎn)品設(shè)計(jì)的角度分析，有兩點(diǎn)不足：①缺少對(duì)功能實(shí)現(xiàn)程度的度量因素，②所涉及的成本要素包括的范圍過(guò)于廣泛。

功能是用戶購(gòu)買產(chǎn)品的本質(zhì)需求，是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的基本要素［21］，因此，功能設(shè)計(jì)是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的重要階段［22］。功能設(shè)計(jì)包括對(duì)產(chǎn)品子功能［23］的列舉以及功能實(shí)現(xiàn)程度的確定，由于對(duì)子功能項(xiàng)的列舉是根據(jù)設(shè)計(jì)要求確定的，本研究中的功能是指有用功能。功能實(shí)現(xiàn)程度是通過(guò)性能指標(biāo)（通常包括可靠性、穩(wěn)定性、便捷性、易操作性、節(jié)能性等）及其水平來(lái)表述的，性能水平提高，功能的實(shí)現(xiàn)程度增加；性能水平降低，功能的實(shí)現(xiàn)程度則降低。本研究為清晰對(duì)比破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品相對(duì)于主流產(chǎn)品的特征變化，將性能特征單獨(dú)提取為產(chǎn)品的關(guān)鍵特征之一。

Christensen將破壞性創(chuàng)新分為低端破壞性創(chuàng)新和新市場(chǎng)破壞性創(chuàng)新兩類，并指出很多成功的破壞行為來(lái)源于兩者的融合［2］，稱為混合破壞性創(chuàng)新。低端破壞性創(chuàng)新通過(guò)降低被過(guò)度滿足的產(chǎn)品性能而大幅度降低產(chǎn)品成本，從而滿足低端用戶的需求。新市場(chǎng)破壞性創(chuàng)新主要是為滿足新市場(chǎng)用戶需求而進(jìn)行的產(chǎn)品創(chuàng)新活動(dòng)。新市場(chǎng)用戶能夠接受傳統(tǒng)的主流性能的降低，但希望產(chǎn)品的非主流特征得到改進(jìn)，且產(chǎn)品的價(jià)格易被接受。相比于當(dāng)前市場(chǎng)中的主流產(chǎn)品，新市場(chǎng)破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品在功能或性能特征上的變化主要包括以下幾方面［2，5］：①增加產(chǎn)品的輔助功能；②功能簡(jiǎn)化或單一化；③降低產(chǎn)品的主流性能，提高產(chǎn)品的非主流性能。

功能及其所對(duì)應(yīng)的性能是通過(guò)資源［18，24］實(shí)現(xiàn)的，TRIZ中將資源定義為“系統(tǒng)內(nèi)部或外部可被應(yīng)用到最大潛力的一切事物的總和”，并提供了基于資源列表形式的資源分類方法，將資源劃分為空間資源、時(shí)間資源、物質(zhì)資源、能量資源、信息資源五類［24］。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，資源的選取和應(yīng)用直接影響到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)成本，而當(dāng)產(chǎn)品的子功能相同或相似［23］、各項(xiàng)子功能所對(duì)應(yīng)的性能水平也相近時(shí)，產(chǎn)品的成本會(huì)影響新用戶對(duì)該產(chǎn)品相對(duì)于其他主流產(chǎn)品是否具有破壞性吸引力的判斷。由于相對(duì)于市場(chǎng)中的主流產(chǎn)品，破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品具有體積小、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等特征，在破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)過(guò)程中，資源既是功能、性能實(shí)現(xiàn)的載體，也是限制約束，構(gòu)成了影響產(chǎn)品價(jià)值的第三項(xiàng)關(guān)鍵特征元素。

綜合考慮功能、性能和資源三項(xiàng)特征元素，從破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)的角度，宏觀上定性分析系統(tǒng)的價(jià)值：

式中：VC為系統(tǒng)價(jià)值；∑F為有用功能之和；∑P為性能水平之和；∑RES為功能與性能實(shí)現(xiàn)所應(yīng)用的資源總和，包括資源應(yīng)用的類別及數(shù)量。式（3）表示破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品的價(jià)值、功能及性能總和與所應(yīng)用的資源總和的比值有關(guān)，比值增大，則系統(tǒng)的價(jià)值提高；反之，系統(tǒng)的價(jià)值降低。

1.2 產(chǎn)品特征的提取及對(duì)比分析

功能（F）、性能（P）、資源（RES）構(gòu)成了對(duì)破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品的系統(tǒng)價(jià)值進(jìn)行分析的關(guān)鍵特征元素，在對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行分析時(shí)，由內(nèi)向外，從功能、性能、資源三個(gè)層面先后進(jìn)行分析，三者關(guān)系如圖1所示。功能元素是產(chǎn)品的基層元素，位于產(chǎn)品關(guān)鍵特征元素構(gòu)成的餅形圖的最內(nèi)層。性能層是功能分析完成后，對(duì)產(chǎn)品特征進(jìn)行提取的研究對(duì)象，位于中間層。功能與性能間的對(duì)應(yīng)關(guān)系包括一對(duì)一、多對(duì)一和一對(duì)多三種類型，如圖1所示，功能F1和F5的表象特征分別對(duì)應(yīng)性能P1和P5，功能F2和F3擁有相同的表象特征P2，功能F4表現(xiàn)為P3和P4兩個(gè)性能特征。資源層位于餅形圖的最外層，資源的選取和應(yīng)用是由功能層元素、性能層元素綜合決定的。

破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)的破壞作用是相對(duì)于當(dāng)前市場(chǎng)中的主流產(chǎn)品實(shí)施的，通過(guò)分析并提取現(xiàn)有市場(chǎng)中的主流產(chǎn)品和破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案中的各項(xiàng)關(guān)鍵特征，應(yīng)用添加、去除動(dòng)作對(duì)功能的變化進(jìn)行描述，應(yīng)用提高、降低操作描述性能的變化作用，應(yīng)用增加與去除動(dòng)作對(duì)資源應(yīng)用的數(shù)量變化進(jìn)行描述。功能、性能、資源三類特征的變化分析是順次進(jìn)行的。對(duì)功能和性能特征的對(duì)比分析在功能分解［25］結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行，功能特征的變化反映了產(chǎn)品子功能數(shù)量的變化，而性能特征的變化反映了功能實(shí)現(xiàn)程度的改變。將某項(xiàng)子功能與其對(duì)應(yīng)的性能指標(biāo)和水平以及相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)資源視為一個(gè)子系統(tǒng)，分別對(duì)功能或性能特征發(fā)生變化的子系統(tǒng)進(jìn)行資源特征對(duì)比分析，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)資源特征的變化數(shù)量。為有效統(tǒng)計(jì)資源特征變化的數(shù)量，對(duì)資源特征的提取和變化數(shù)量統(tǒng)計(jì)給出了明確規(guī)則，如表1所示。

表1 資源特征變化數(shù)量統(tǒng)計(jì)規(guī)則

通過(guò)對(duì)比分析，提取出破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)技術(shù)方案相對(duì)于市場(chǎng)中主流產(chǎn)品的變化特征因子分別為：添加/功能（C/F），去除/功能（E/F），提高/性能（I/P），降低/性能（D/P），增加/資源（I/RES），去除/資源（E/RES）。對(duì)各類特征因子的變化數(shù)量分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可將其分別表示為：Num（C/F），Num（E/F），Num（I/P），Num（D/P），Num（I/RES），Num（E/RES），如表2所示。功能、性能、資源三類特征元素之間的關(guān)系不是相互獨(dú)立的，但是這六項(xiàng)變化特征因子之間的關(guān)系是相互獨(dú)立的。

表2 動(dòng)作特征因子

2 破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)模型

2.1 多元邏輯回歸分析模型

邏輯回歸分析包括二元邏輯回歸（Binary Logistic Regression，BLR）和多元邏輯回歸（Mutiple Logistic Regression，MLR）的分析［27］，前者應(yīng)用于解決因變量為二分分類變量的邏輯回歸的基本問(wèn)題，因變量為二點(diǎn)分布，通常用1和0來(lái)表示兩種結(jié)果，1表示發(fā)生，0表示未發(fā)生；后者應(yīng)用于因變量為多項(xiàng)分類變量的邏輯回歸的基本問(wèn)題，概率p可從0～1間任意取值，因變量與自變量間為非線性關(guān)系，邏輯回歸分析的模型［25］為：

邏輯回歸模型恰當(dāng)?shù)乇磉_(dá)了事件y＝1發(fā)生的可能性與m個(gè)自變量之間的關(guān)系。將邏輯回歸模型進(jìn)行線性轉(zhuǎn)換［28］：

2.2 基于邏輯回歸分析的破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)模型的建立

根據(jù)破壞性創(chuàng)新的定義和特征，本研究選擇迷你音箱、兒童手機(jī)、零錢兌換機(jī)等24個(gè)破壞性創(chuàng)新案例作為樣本，依據(jù)1.2節(jié)中給出的各項(xiàng)特征提取過(guò)程，通過(guò)對(duì)破壞性創(chuàng)新案例及其所對(duì)應(yīng)的主流產(chǎn)品（傳統(tǒng)音箱、傳統(tǒng)手機(jī)、自動(dòng)取款機(jī)）進(jìn)行特征提取和特征對(duì)比分析，分別確定所涉及的6類變化特征C/F，E/F，I/P，D/P，I/RES，E/RES，并逐類進(jìn)行數(shù)目統(tǒng)計(jì)。以各項(xiàng)動(dòng)作特征的變化數(shù)量Num（C/F），Num（E/F），Num（I/P），Num（D/P），Num（I/RES），Num（E/RES）作為自變量X1，X2，X3，X4，X5，X6。以破壞性創(chuàng)新案例在市場(chǎng)中的成功概率為因變量，因變量數(shù)值p通過(guò)對(duì)該破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品的應(yīng)用調(diào)查及其與同類產(chǎn)品在市場(chǎng)中受歡迎程度的對(duì)比分析最終確定，最終獲取24組破壞性創(chuàng)新案例的樣本數(shù)據(jù)，如表3所示。對(duì)于自變量的數(shù)值統(tǒng)計(jì)在實(shí)例中將有較詳細(xì)的過(guò)程，在此不再贅述。對(duì)于因變量數(shù)值的獲取，根據(jù)產(chǎn)品出現(xiàn)的時(shí)期不同，采取不同的獲取方式，例如，以某款便攜式掃描儀在市場(chǎng)中的成功概率為例進(jìn)行說(shuō)明，首先分別統(tǒng)計(jì)此款掃描儀與價(jià)格相近的其他便攜掃描儀（也為破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品）在某銷售網(wǎng)站中的隨機(jī)選擇的單月銷售數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)算可知此款掃描儀在銷售量中所占的百分比約為96.88%；再在生活中將這幾款便攜式掃描儀進(jìn)行對(duì)比并展示給50位被調(diào)查的用戶（其中包括30位新用戶和20位主流用戶），對(duì)其反饋意見(jiàn)中“愿意購(gòu)買”的產(chǎn)品數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果為50名用戶全部愿意購(gòu)買此款便攜式掃描儀。將網(wǎng)上統(tǒng)計(jì)結(jié)果和生活中調(diào)查的數(shù)據(jù)以各占50%的比例再求和，即0.968 8×50%＋1.0×50%＝0.984 4，約為0.98，因此最終獲取此款便攜式掃描儀的受歡迎程度近似值為0.98。

表3 破壞性創(chuàng)新案例樣本數(shù)據(jù)

由自變量的提取過(guò)程及因變量的取值可知，自變量的取值范圍為｛x｜x≥0，x∈Z｝，概率p的取值范圍為｛p｜0＜p＜1，x∈R｝，自變量與因變量之間存在著非線性關(guān)系。應(yīng)用多元邏輯回歸分析方法，建立模型如下：

式中：P為事件發(fā)生的概率；β0為回歸常數(shù)；βi為第i個(gè)變量對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)（i＝1，2，…，6）。

針對(duì)式（6）建立的邏輯回歸模型，本研究分別應(yīng)用以下兩種方法求取回歸常數(shù)β0及各自變量回歸系數(shù)β1，β2，β3，β4，β5，β6。

（1）最小二乘法

最小二乘法的原理是通過(guò)使誤差的平方和最小確定回歸參數(shù)的估計(jì)值［28］，通常應(yīng)用于求取線性回歸或可轉(zhuǎn)化為線性回歸模型的參數(shù)最優(yōu)估值問(wèn)題。由式（5）邏輯回歸分析模型的線性轉(zhuǎn)換過(guò)程可知，中間變量Z與自變量X之間為線性關(guān)系，因此可應(yīng)用最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，求取最優(yōu)參數(shù)估計(jì)值。

應(yīng)用 MATLAB 7.0編程，引入X0＝1，應(yīng)用最小二乘法對(duì)24個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得出回歸常數(shù)β0及各自變量回歸系數(shù)β1，β2，β3，β4，β5，β6的數(shù)值，保留三位小數(shù)后，結(jié)果為：

根據(jù)式（7）中的各回歸系數(shù)數(shù)值，得出破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案在未來(lái)市場(chǎng)中成功概率p的評(píng)估公式：

（2）最大似然估計(jì)法

最大似然估計(jì)法是基于最大似然原理提出的，最大似然原理的思想是尋找最合理的參數(shù)估計(jì)量，使得從總體中抽取該n組樣本的概率最大［29］。為求得似然函數(shù)的最大值，采用梯度上升算法［29－30］確定最優(yōu)參數(shù)估計(jì)值。在該算法中，步長(zhǎng)的選擇較為關(guān)鍵，若步長(zhǎng)選得太小，則算法收斂很慢；若步長(zhǎng)選得太大，則會(huì)使修正過(guò)分，甚至引起發(fā)散［29］。

本研究基于MATLAB 7.0軟件編程，應(yīng)用自適應(yīng)步長(zhǎng)［31］進(jìn)行迭代計(jì)算，最終得出常數(shù)項(xiàng)β0及自變量系數(shù)β1，β2，β3，β4，β5，β6。保留三位小數(shù)后，結(jié)果為：

根據(jù)式（9）中的各回歸系數(shù)數(shù)值，得出評(píng)估破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案在未來(lái)市場(chǎng)中成功概率p的公式如下：

2.3 回歸系數(shù)檢驗(yàn)及對(duì)比分析

2.3.1 回歸系數(shù)的誤差對(duì)比分析

通過(guò)擬合數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)因變量的誤差值估計(jì)回歸系數(shù)的可靠性，計(jì)算公式如下：

式中：pk為樣本數(shù)據(jù)中第k（1≤k≤24）個(gè)案例的因變量為擬合數(shù)據(jù)中第k個(gè)案例的因變量，Δ｜｜為擬合數(shù)據(jù)相對(duì)于樣本數(shù)據(jù)的誤差值。

根據(jù)式（11），應(yīng)用 MATLAB 7.0編程，分別計(jì)算最小二乘法與最大似然估計(jì)兩種方法下擬合結(jié)果的因變量誤差，結(jié)果分別為0.168 1、0.145 9，由于0.145 9＜0.168 1，優(yōu)選式（10）作為破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案成功概率的事前評(píng)價(jià)模型，當(dāng)概率值p＞0.5時(shí)，表示該設(shè)計(jì)方案成功，否則失敗。

2.3.2 回歸系數(shù)的合理性分析

由式（9）可知回歸常數(shù)β0及各自變量系數(shù)的數(shù)值?；诙嘣壿嫽貧w分析模型的特征，根據(jù)破壞性創(chuàng)新的定義及式（3），對(duì)各系數(shù)的合理性進(jìn)行如下理論分析：

（1）回歸常數(shù)β0的合理性分析。由式（10）的理論含義可知，當(dāng)各自變量均為0時(shí)，表示產(chǎn)品無(wú)特征變化，概率p表示當(dāng)前市場(chǎng)主流產(chǎn)品的成功概率，計(jì)算結(jié)果應(yīng)大于50%，因此，令X1＝X2＝X3＝X4＝X5＝X6＝0，根據(jù)式（10）計(jì)算出p＝84.01%＞50%，表明回歸常數(shù)β0是合理的。

（2）自變量回歸系數(shù)β1，β2，β3，β4，β5，β6的合理性分析。由于各自變量相互獨(dú)立，在此只分析自變量與因變量之間的關(guān)系。破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品通過(guò)引入異于主流產(chǎn)品的特征組合，主要吸引低端用戶或新市場(chǎng)用戶，最終提高系統(tǒng)的價(jià)值。系統(tǒng)價(jià)值提高的程度越高，則越易被用戶接受，該破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品在市場(chǎng)中成功的概率也就越高。根據(jù)式（3）可知，假設(shè)資源總和不變，則系統(tǒng)的價(jià)值與有用功能及性能總和成正比；假設(shè)系統(tǒng)的有用功能及性能總和不變，則系統(tǒng)價(jià)值與所應(yīng)用的資源類別及數(shù)量總和成反比。因此，自變 量Num（C/F），Num（I/P），Num（E/RES）與概率p成正相關(guān)，其所對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)β1，β3，β6應(yīng)均大于0；而自變量Num（E/F），Num（D/P），Num（I/RES）與概率p為負(fù)相關(guān)，β2，β4，β5均小于0。由式（10）中的各自變量系數(shù)可知，分析結(jié)果與公式中各自變量回歸系數(shù)的符號(hào)一致，表明回歸系數(shù)在合理范圍內(nèi)。

2.4 破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)模型

通過(guò)分析破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案相對(duì)于主流產(chǎn)品的變化特征，對(duì)特征因子變化數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并選作自變量，應(yīng)用多元邏輯回歸分析方法對(duì)破壞性創(chuàng)新樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，擬合得出特征因子的系數(shù)。破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案事前評(píng)價(jià)模型的建立過(guò)程包括如下幾個(gè)步驟（如圖2）：

步驟1 對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)中的主流產(chǎn)品及破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案進(jìn)行分析，依次分別提取產(chǎn)品的功能、性能及資源特征。

步驟2 對(duì)破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案相對(duì)于主流產(chǎn)品在功能、性能、資源三類特征元素上的特征變化進(jìn)行分析，確定添加/功能（C/F）、去除/功能（E/F）、提高/性能（I/P）、降低/性能（D/P）、增加/資源（I/RES）、去除/資源（E/RES）六類變化特征因子下的各項(xiàng)變化特征，并對(duì)其數(shù)量逐一進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最終得出各類變化特征的數(shù)量值：Num（C/F），Num（E/F），Num（I/P），Num（D/P），Num（I/RES），Num（E/RES）。

步驟3 將六類變化特征的數(shù)量值代入式（10），事前評(píng)估破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案在未來(lái)市場(chǎng)中的成功概率。若計(jì)算結(jié)果＜50%，則表明設(shè)計(jì)方案是失敗的，因此淘汰此設(shè)計(jì)方案；若計(jì)算結(jié)果＞50%，則表明設(shè)計(jì)方案是成功的，而且計(jì)算結(jié)果越接近于1，說(shuō)明方案的成功概率越高，為企業(yè)投資生產(chǎn)提供參考。

3 工程實(shí)例

3.1 已有產(chǎn)品分析

目前市場(chǎng)中應(yīng)用廣泛的存取款設(shè)備，本文中稱其為傳統(tǒng)金融裝備，是一種高度精密的機(jī)電一體化智能裝置，通過(guò)磁性代碼卡或智能卡實(shí)現(xiàn)金融交易的自助服務(wù)，以代替銀行柜面人員的工作［32］。如圖3所示，持卡人可通過(guò)此類金融裝備，應(yīng)用信用卡或儲(chǔ)蓄卡，根據(jù)密碼辦理存款、取款、查詢余額和轉(zhuǎn)賬劃撥等業(yè)務(wù)。

為便于對(duì)比分析破壞性創(chuàng)新案例與此傳統(tǒng)金融裝備的功能、性能和資源特征，對(duì)傳統(tǒng)金融裝備進(jìn)行特征分析。產(chǎn)品總功能為傳輸可靠的有價(jià)文件，將總功能分解至二級(jí)子功能模塊。第一級(jí)功能分解結(jié)果包括：F1提供操作指令輸入端，F(xiàn)2識(shí)別賬戶，F(xiàn)3傳輸有價(jià)文件，F(xiàn)4存儲(chǔ)有價(jià)文件，F(xiàn)5賬戶間轉(zhuǎn)存有價(jià)文件，F(xiàn)6出具憑證。其中，功能F1～F4可繼續(xù)進(jìn)行二級(jí)分解，結(jié)果分別為：功能F1分解為F11提供客戶端、F12接收信號(hào)、F13反饋信號(hào)，功能F2分解為F21讀取賬戶信息、F22驗(yàn)證賬戶信息，功能F3分解為F31傳入有價(jià)文件、F32傳出有價(jià)文件，功能F4分解為F41提供存儲(chǔ)空間、F42疊放有價(jià)文件。如圖4中的功能層分析結(jié)果所示。

根據(jù)功能分解的結(jié)果，提取性能指標(biāo)并確定功能與性能間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立性能層，結(jié)果如圖5中的性能層建立結(jié)果所示，其中實(shí)線箭頭由功能項(xiàng)指向其所關(guān)聯(lián)的性能指標(biāo)。根據(jù)功能和性能層的分析結(jié)果建立資源層，虛線箭頭將系統(tǒng)中的各應(yīng)用零部件S1、S2、S3、S4、S5、S6與其涉及的資源類型相連接，由于各系統(tǒng)零部件的配置均會(huì)影響到物質(zhì)資源的應(yīng)用和設(shè)備的工作時(shí)間，物質(zhì)資源與時(shí)間資源為資源層的共同特性。傳統(tǒng)金融裝備的關(guān)鍵特征分析結(jié)果如圖4所示。

3.2 破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案1—小型金融裝備

傳統(tǒng)的金融設(shè)備已遍布城市、城鎮(zhèn)的大街小巷，提供24小時(shí)全天服務(wù)，為人類日常生活提供便利。為使在偏遠(yuǎn)農(nóng)村的百姓也同樣享受到如此便利的服務(wù)，避免因交通不便而影響日常生活的狀況，工程技術(shù)人員為這部分新用戶設(shè)計(jì)了一款破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品。相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備，該款小型金融裝備在某些性能上有所降低，但能夠存儲(chǔ)多種面額的紙幣，且存儲(chǔ)容量大，具有體積小、易維護(hù)、成本低的特點(diǎn)。

相對(duì)于傳統(tǒng)的金融裝備，分別對(duì)小型金融裝備的功能、性能和資源三類特征逐一進(jìn)行分析。首先對(duì)最內(nèi)層的功能特征要素進(jìn)行分析，相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備，此設(shè)備去除了轉(zhuǎn)存功能。此外，由于設(shè)備應(yīng)用地域具有交通不便的特點(diǎn)，添加了循環(huán)存取功能，用戶通過(guò)此設(shè)備能夠取出他人存進(jìn)的有價(jià)文件，以解決加鈔難的問(wèn)題。其次，對(duì)位于中層的性能特征元素進(jìn)行分析：①為了增強(qiáng)產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)，提高了客戶操作界面的靈敏度；②由于該裝備為用戶提供多種面額的紙幣，對(duì)傳輸機(jī)構(gòu)的適應(yīng)性有較高要求，提高了傳入/出有價(jià)文件功能的適應(yīng)性特征；③針對(duì)交通不便利所帶來(lái)的加鈔難問(wèn)題，增大了有價(jià)文件存儲(chǔ)空間的容量；④為實(shí)現(xiàn)破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)低成本的設(shè)計(jì)目標(biāo)，考慮到這部分用戶生活節(jié)奏慢的特點(diǎn)，在設(shè)計(jì)過(guò)程中降低了傳輸有價(jià)文件的速率，即降低了傳入/出有價(jià)文件功能對(duì)應(yīng)的工作速率與穩(wěn)定性。再者，對(duì)系統(tǒng)的資源變化特征進(jìn)行了分析：①為提高客戶操作界面的靈敏度，應(yīng)用觸摸面板取代機(jī)械式按鈕面板，兩者均屬于外購(gòu)單元，物質(zhì)資源數(shù)量未變，但所占空間減?。虎谕ㄟ^(guò)力學(xué)計(jì)算分析，在安裝時(shí)調(diào)整傳輸輪組的角度和間距，在未增加任何元件的情況下，即可提高傳入/出有價(jià)文件功能的適應(yīng)性特征；③通過(guò)存儲(chǔ)裝置的替代，轉(zhuǎn)換了介質(zhì)堆疊方式，裝置同樣包括接收介質(zhì)組件、疊放介質(zhì)組件和按壓介質(zhì)組件，在并未添加物質(zhì)資源數(shù)量的情況下，增大了有價(jià)文件存儲(chǔ)空間的容量，節(jié)省了空間；④相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備，此款破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品裁剪［33］了部分傳輸零部件，縮短了能量流路徑，整機(jī)結(jié)構(gòu)更加緊湊，減小了體積。由以上對(duì)資源的變化特征過(guò)程可知，此款破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品的物質(zhì)資源減少數(shù)量為1，節(jié)省了空間資源，變化數(shù)量記為1。通過(guò)計(jì)算各應(yīng)用資源的成本之和，與傳統(tǒng)金融裝備相比，此款設(shè)備的成本略有降低，但不足30%，因此不計(jì)入資源變化數(shù)量。

由上述分析可知，相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備，此款破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品在功能、性能和資源各類別特征上的變化及調(diào)整如圖5所示。對(duì)變化的特征因子數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表4所示。

將數(shù)目統(tǒng)計(jì)結(jié)果代入式（10），Z＝1.639，p1≈83.74%，則此款小型金融裝備在市場(chǎng)中的成功概率值約為83.74%，結(jié)果大于50%，表明此破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案是成功的，投資風(fēng)險(xiǎn)小，可安全生產(chǎn)。截止目前，該款設(shè)備已成功應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)的便利店，產(chǎn)品外觀模型圖如圖6所示。

表4 小型金融裝設(shè)備的特征因子變化數(shù)目統(tǒng)計(jì)

3.3 破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案2—高速金融裝備

為滿足人們?nèi)粘Ｉ畹南M(fèi)需求，通常情況下，商場(chǎng)停止?fàn)I業(yè)的時(shí)間較晚，柜臺(tái)收銀工作人員下班時(shí)需要對(duì)當(dāng)日的營(yíng)業(yè)額進(jìn)行結(jié)賬清算，有大量的現(xiàn)金需要存儲(chǔ)，若使用傳統(tǒng)的金融存儲(chǔ)設(shè)備，則一般耗時(shí)較長(zhǎng)。針對(duì)此狀況，工程技術(shù)人員為此部分新市場(chǎng)用戶設(shè)計(jì)研發(fā)了一款破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品。相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備，此款設(shè)備的功能被簡(jiǎn)化，但在某些性能指標(biāo)上有所提升。由于其具有高速傳輸有價(jià)文件的特征，可被稱為“高速金融裝備”。

首先對(duì)最內(nèi)層特征要素進(jìn)行分析，相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備，該款設(shè)備去除了傳出有價(jià)文件功能、轉(zhuǎn)賬功能。其次，分析產(chǎn)品的中層特征元素，為便于存儲(chǔ)大量現(xiàn)金操作的執(zhí)行，此款裝備具有反應(yīng)靈敏、存入現(xiàn)金速度快、故障率低、存儲(chǔ)容量大的特點(diǎn)，此外，由于有價(jià)文件的質(zhì)量不同，文件傳輸機(jī)構(gòu)對(duì)文件的適應(yīng)性強(qiáng)。性能指標(biāo)的變化特征包括：①提高提供客戶端功能對(duì)應(yīng)的靈敏度；②提高傳入有價(jià)文件功能的工作速率、適應(yīng)性及穩(wěn)定性特征；③提高提供存儲(chǔ)空間功能對(duì)應(yīng)的容量特性。相對(duì)于傳統(tǒng)的金融設(shè)備，此款設(shè)備的資源特征包括：①由于去除了傳出有價(jià)文件功能，裁剪掉了換向機(jī)構(gòu)，減少了實(shí)現(xiàn)傳出有價(jià)文件功能的物質(zhì)資源，計(jì)數(shù)為1；②欲提高提供客戶端功能對(duì)應(yīng)的靈敏度，將機(jī)械式的按鈕面板替換為觸控面板，物質(zhì)資源數(shù)量未變，但面板體積大大減??；③欲提高傳入有價(jià)文件的適應(yīng)性，采取與上例中相同的方式，資源數(shù)量未改變；④欲提高傳入有價(jià)文件的穩(wěn)定性，通過(guò)將部分傳動(dòng)組件替換為質(zhì)量更高的同類組件，以避免因磨損嚴(yán)重而導(dǎo)致的有價(jià)文件在通道內(nèi)卡死的狀況發(fā)生，未改變物質(zhì)資源數(shù)量。由以上分析可知，相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備，此款設(shè)備的物質(zhì)資源減少數(shù)量為1，節(jié)省了空間資源，計(jì)數(shù)為1。通過(guò)對(duì)應(yīng)用資源的成本計(jì)算，此款設(shè)備與傳統(tǒng)金融裝備成本近乎相等，因此不計(jì)入資源變化數(shù)量。

綜合分析此款設(shè)備相對(duì)于傳統(tǒng)金融裝備在功能、性能和資源各特征上的變化情況，如圖7所示。對(duì)各類變化特征因子的數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表5所示。

將數(shù)目統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)應(yīng)代入式（10），Z＝2.353，p2≈91.32%，即此款高速金融裝備在市場(chǎng)中的成功概率約為91.32%，結(jié)果大于50%，而且接近100%，說(shuō)明產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)極小，可安全投放市場(chǎng)。截止目前，此款設(shè)備已成功應(yīng)用于部分國(guó)家或地區(qū)的大型商場(chǎng)中，產(chǎn)品實(shí)物圖如圖8所示。

表5 高速金融裝備的特征因子變化數(shù)目統(tǒng)計(jì)

續(xù)表5

此外，兩項(xiàng)破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)案例的成功概率近似值分別為83.74%和91.32%，模型的計(jì)算結(jié)果顯示p1＜p2，說(shuō)明破壞性創(chuàng)新案例2在市場(chǎng)中的受歡迎程度高于案例1。通過(guò)市場(chǎng)銷售部門反饋，高速金融裝備的受歡迎程度確實(shí)高于小型金融裝備，說(shuō)明此模型可作為破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)理論依據(jù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文為對(duì)比破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品與主流產(chǎn)品的特征變化，將產(chǎn)品的關(guān)鍵特征提取為功能、性能、資源特征三項(xiàng)，并給出了從宏觀角度定性分析破壞性創(chuàng)新產(chǎn)品價(jià)值的方法。針對(duì)破壞性創(chuàng)新在企業(yè)中實(shí)施受阻礙的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，應(yīng)用邏輯回歸分析模型建立了對(duì)破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案進(jìn)行事前評(píng)價(jià)的計(jì)算公式，為在位企業(yè)評(píng)估、對(duì)比分析破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案提供了理論依據(jù)。選擇小型金融裝備和高速金融裝備兩個(gè)破壞性創(chuàng)新案例，應(yīng)用此研究提供的事前評(píng)價(jià)破壞性創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案的模型計(jì)算產(chǎn)品在市場(chǎng)中的成功概率，通過(guò)將計(jì)算結(jié)果與真實(shí)銷售數(shù)據(jù)對(duì)照，驗(yàn)證了模型的合理性及有效性。

本研究也存在不足：①由于所選取的案例數(shù)量有限，應(yīng)用回歸分析方法所確定的各項(xiàng)變化特征因子的系數(shù)存在著一定誤差；②資源特征的提取及對(duì)比分析依賴于扎實(shí)的TRIZ資源知識(shí)，方法的普及應(yīng)用尚受到限制。因此，擴(kuò)充樣本庫(kù)以確定更精確的回歸系數(shù)及對(duì)資源特征的轉(zhuǎn)化，將是后期研究工作的主要內(nèi)容。

［1］ CHRISTENSEN C M.The innovator's dilemma：when new technologies cause great firms to fail［M］.Boston，Mass.，USA：Harvard Business School Press，1997.

［2］ CHRISTENSEN C M，RAYNOR M E.Innovator's solution：creating and sustaining successful growth［M］.Boston，Mass.，USA：Harvard Business School Press，2003.

［3］ RONALD N，KOSTOFF R B，GENE R S.Disruptive technology roadmaps［J］.Technological Forecasting and Social Change，2004，71（1/2）：141－159.

［4］ SUN Jianguang，TAN Runhua.Method for forecasting DI based on TRIZ technology system evolution theory［J］.International Journal of Innovation and Technology Management，2012，9（2）：1250010（1－20）.

［5］ TAN Runhua，SUN Jianguang.Ex－ante generation mechanism of disruptive innovative technologies［M］.Beijing：Science Press，2014（in Chinese）.［檀潤(rùn)華，孫建廣.破壞性創(chuàng)新技術(shù)事前產(chǎn)生原理［M］.北京：科學(xué)出版社，2014.］

［6］ DANNEELS E.Disruptive technology reconsidered：a critique and research agenda［J］.Journal of Product Innovation Management，2004，21（4）：246－258.

［7］ SUN Jianguang，TAN Runhua，LI Xiaoting，et al.Methods for roadmapping mutational innovation based on technological evolution bifurcations［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2013，19（2）：253－262（in Chinese）.［孫建廣，檀潤(rùn)華，李曉婷，等.基于技術(shù)進(jìn)化分支理論的突變性創(chuàng)新事前產(chǎn)生方法［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2013，19（2）：253－262.］

［8］ ADNER R.When are technologies disruptive？a demand－based view of the emergence of competition［J］.Strategic Management Journal，2002，23（8）：667－688.

［9］ SCHMIDT G.When is a disruptive innovation disruptive？［J］.The Journal of Product Innovation Management，2008，25（4）：347－369.

［10］ GILBERT C，BOWER L J.Disruptive change：when trying harder is part of the problem［J］.Harvard Business Review，2002，80（5）：94－101.

［11］ 11THOMOND P，HERZBERG T，LETTICE F.Disruptive innovation：removing the innovators dilemma［EB/OL］.［2013－02－05］. http：//insightcenter.co.uk/resources/BAM2003forDisruptit.pdf.

［12］ ZHANG Yuli，CHEN Lixin.Strategy and resource commitment of disruptive innovation［J］.Economic Management，2005，31（23）：28－30（in Chinese）.［張玉利，陳立新.破壞性創(chuàng)新戰(zhàn)略與資源承諾［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2005，31（23）：28－30.］

［13］ QIU Zhaobin.Probe into research sequence of destructive creation theory and its progress［J］.Journal of Anhui Science and Technology University，2009，23（3）：65－70（in Chinese）.［邱兆斌.破壞性創(chuàng)新理論研究脈絡(luò)及其進(jìn)展探析［J］.安徽科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，23（3）：65－70.］

［14］ WANG Xuhui，CUI Qianqian.Disruptive innovation in retail enterprises and its constraints：a theoretical framework［J］.Contemporary Economy ＆ Management，2010，32（8）：25－29（in Chinese）.［汪旭暉，崔倩倩.零售企業(yè)破壞性創(chuàng)新及其制約因素：一個(gè)理論框架［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2010，32（8）：25－29.］

［15］ BORGIANNI Y，CARDILLO A，CASCINI G，et al.Systematizing new value proposition through a TRIZ－based classification of functional features［C］// CAVALLUCCI D.Proceedings of the ETRIA TRIZ Future Conference.the Netherlands：Elsevier Ltd.，2011：103－118.

［16］ BORGIANNI Y，CARDILLO A，CASCINI G，et al.Design of innovative product profiles：anticipatory estimation of success potential［C］//CULLEY S J.Proceedings of the 18th International Conference on Engineering Design.Denmark：The Design Society，2011：246－256.

［17］ MANN D L.Hands－on systematic innovation［M］.Belgium：Creax Press，2002.

［18］ TAN Runhua.Innovative design：TRIZ—Theory of inventive problem solving［M］.Beijing：China Machine Press，2002（in Chinese）.［檀潤(rùn)華.創(chuàng)新設(shè)計(jì)：TRIZ—發(fā)明問(wèn)題解決理論［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2002.］

［19］ ZHANG Peng，TAN Runhua.Rapid acquirement method for ideal result of system complexity［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2010，16（4）：746－754（in Chinese）.［張 鵬，檀潤(rùn)華.系統(tǒng)復(fù)雜性理想解快速獲取方法［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2010，16（4）：746－754.］

［20］ YANG Jianhao，JIN Lishun.The generalized value engineering［M］.Beijing：National Defence of Industry Press，2009（in Chinese）.［楊建昊，金立順.廣義價(jià)值工程［M］.北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2009.］

［21］ LI Jian，DENG Jiati.Research of product design process based on function［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2002，8（4）：289－293（in Chinese）.［李 健，鄧家禔.基于功能的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程研究［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2002，8（4）：289－293.］

［22］ PAHL G，BEITZ W.Engineering design－a systematic approach［M］.2nd ed.London，UK：Springer－Verlag，2000.

［23］ LIU Fang，JIANG Ping，ZHANG Ruihong，et al.Platform design of function similar products based on bottom－up method［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2005，11（7）：947－952（in Chinese）.［劉 芳，江 屏，張瑞紅，等.基于自底向上法的功能相似產(chǎn)品平臺(tái)設(shè)計(jì)［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2005，11（7）：947－952.］

［24］ ZLOTIN B，ZUSMAN A.The concept of resources in TRIZ：past，present and future［EB/OL］.https：//ideationtriz.com/new/materials/finalconceptresources.pdf，2005－03－20/2012－09－05.

［25］ YUAN Feng，WANG Taiyong，NIE Huijuan.Function and principle innovative design of mechanical products based on TRIZ/FA［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2006，12（2）：204－209（in Chinese）.［袁 峰，王太勇，聶惠娟.基于創(chuàng)新設(shè)計(jì)理論/功能分析的機(jī)械產(chǎn)品功能原理創(chuàng)新設(shè)計(jì)［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2006，12（2）：204－209.］

［26］ SUN Jianguang，TAN Runhua.Product innovative design methodology based on disruptive technologies［J］.Journal of Engineering Design，2011，18（1）：1－10（in Chinese）.［孫建廣，檀潤(rùn)華.基于破壞性技術(shù)的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)方法研究［J］.工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào)，2011，18（1）：1－10.］

［27］ ZHU Xingyu，CHEN Yongqiang.SPSS multivariate statistical analysis method and application［M］.Beijing：Tsinghua U－niversity Press，2011（in Chinese）.［朱星宇，陳勇強(qiáng).SPSS多元統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2011.］

［28］ CHEN Jiading，SUN Shanze，LI Dongfeng.Notes of mathematical statistics［M］.Beijing：Higher Education Press，1993（in Chinese）.［陳家鼎，孫山澤，李東風(fēng).數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)講義［M］.北京：高等教育出版社，1993.］

［29］ BIAN Zhaoqi，ZHANG Xuegong.Mode recognition［M］.Beijing：Tsinghua University Press，1999（in Chinese）.［邊肇祺，張學(xué)工.模式識(shí)別［M］.北京：清華大學(xué)出版社，1999.］

［30］ ANDREW N.Stanford University Public Class［EB/OL］.［2013－05－10］.http：//v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4＿M(jìn)6SGHJ9BO.html.

［31］ PANDEY M，PAL B L.Adaptation to best fit learning rate in batch gradient descent［J］.International Journal of Science and Research，2014，3（8）：16－20.

［32］ Brief introduction of cash recycling system in baidu wikipedia［EB/OL］.［2013－10－05］.http：//baike.baidu.com/view/3748091.htm.（in Chinese）.［百度百科—自動(dòng)存取款一體機(jī)簡(jiǎn) 介 ［EB/OL］.［2013－10－05］.http：//baike.baidu.com/view/3748091.htm.］

［33］ YU Fei，TAN Runhua，CAO Guozhong，et al.Study on trimming priority based on system functional model［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2013，19（2）：338－347（in Chinese）.［于 菲，檀潤(rùn)華，曹國(guó)忠，等.基于系統(tǒng)功能模型的元件裁剪優(yōu)先權(quán)研究［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2013，19（2）：338－347.］