知识经济时代已经到来，企业已经将知识产权战略作为其持续占据竞争优势的一大法宝。市场竞争的激烈使得企业仅靠自身进行知识研发已很难维持其在市场中的竞争优势，必须和其他企业、高校、政府、科研院所等主体进行知识产权合作，才能更好地整合与拓展其知识产权资源，提高知识创新效率，获取技术领先优势。而由于企业进行知识产权合作将面临多种风险，若不能有效地加以防范和控制，会使合作陷入困境，甚至导致自身遭受重创。因此，有必要对企业知识产权合作风险进行科学合理的预警，这不仅有利于提早发现风险，防患于未然，更有利于企业及时采取措施，解决合作过程中存在的问题，优化合作管理，为知识创新提供良好的合作环境。　　本文正是基于企业知识产权合作风险预警的必要性而进行选题和开展研究的。论文的主要研究工作概括如下：　　首先，阐述了本文的研究背景与意义，并在搜集、总结当前国内外相关研究成果的基础上，确定了本文的研究方向。　　其次，掌握企业知识产权合作以及BP神经网络相关理论内涵后，对BP神经网络用于构建企业知识产权合作风险预警模型的可行性进行了分析。　　第三，结合企业知识产权合作的特点，确立了风险预警指标体系构建的基本原则。通过理论研究与实践调研，梳理了企业知识产权合作，把其看作由合作伙伴选择、知识创新、合作成果分配与管理3过程组成，对每一阶段的风险要素进行了全面细致地分析，从而为企业知识产权合作风险预警初始指标体系的构建提供了依据。然后有针对性地设计和发放了专家咨询问卷，向相关专家进行了问卷调查与知识咨询。采用德尔菲法，对企业知识产权合作的风险预警指标体系进行了优化，得到了最终的预警指标体系。　　第四，依据 BP神经网络的设计方法，结合企业知识产权合作的特点，构建了企业知识产权合作的 BP神经网络风险预警模型。包括输入层神经元数、隐含层的设计、输出层神经元数、网络上训练函数和学习函数等。　　最后，通过具体实例来说明 BP神经网络在构建企业知识产权合作风险预警模型上的应用。将从13家公司进行知识产权合作的45组样本数据，随机抽取30组用于网络的学习与训练，用剩余的15组样本数据对预警模型加以测试，以确定和证明其泛化能力。　　本文从企业知识产权合作全过程分析的新视角，对合作过程中的风险要素作了梳理，建立了企业知识产权合作的风险预警指标体系，并建立了基于BP神经网络的风险预警模型。实例测试结果表明，所建立的预警模型的预警准确率较高，网络误差较小，说明 BP神经网络预警模型的泛化能力较好，使用 BP神经网络进行企业知识产权合作风险预警是一种行之有效的方法。本文的研究成果对于丰富企业知识产权合作理论，以及助力企业知识产权合作风险的预警管理，有着关键性的理论研究意义与现实指导价值。