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应用技术成果作为科技成果的最重要的组成部分，是技术进步和经济发展的重要推动力量。应用技术成果能否顺利地转化为现实生产力直接关系到产业发展的水平，影响着科技对经济发展的贡献水平。应用技术成果转化是一项复杂的系统工程，如何促进应用技术成果转化，提高成果转化的效益是本文的研究目的。本文采用自组织数据挖掘GMDH算法与回归分析方法相结合、定性与定量相结合的方法对应用技术成果转化系统展开研究。文中介绍了应用技术成果转化和自组织数据挖掘的相关研究背景，分析了应用技术成果转化系统的构成及其运行过程，在前期研究的基础上构建和完善了应用技术成果转化系统运行机理模型；然后以上海市应用技术成果转化系统为例，基于2000-2007年的统计数据分别采用回归分析法和自组织数据挖掘GMDH算法构建了上海市应用技术成果转化系统数学模型并进行了仿真和优化分析；文中对两种方法构建的数学模型进行了仿真预测比较分析，结果表明GMDH模型的预测效果要优于回归模型，在短期预测方面，GMDH模型更具推广使用价值；论文最后根据GMDH模型的仿真结论提出了促进应用技术成果转化的相关政策建议，希望能够为政府进行科技成果转化相关决策提供依据，进而产生更大的经济效益。