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基于集成权重和贝叶斯模型的科技奖励评价
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Evaluation of Science and Technological Achievements Based on Integrated Weight and Bayesian Network
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    摘要:

    采用聚类分析法将多专家的动态综合评价转换为静态综合评价;引入横向拉开档次法对各指标客观赋权,结合指标主观权重,运用数学规划法得到指标的集成权重;采用贝叶斯网络模型对24项科技成果进行分类评价,对每一项成果获得某一等级奖项的可能性给出测度,并对每一类内的项目排序.实证分析表明:我国科研成果大部分具有研究价值,且成果丰硕,但突破性、创造性的研究成果较少.

    Abstract:

    The clustering analysis method is used to transform the dynamic comprehensive evaluation of multiple experts into the static comprehensive evaluation problems. The scatter degree method is adopted to determine the weight of each index objectively, combined with the subjective weight, and the mathematical programming method is used for the index integration. Finally, Bayesian networks model is used to make a classification evaluation of 24 scientific and technological achievements, and give the probability measurement of each scientific and technological achievements awarded to a certain place and rank within each level. The empirical research suggests that most of Chinese scientific researches have achieved the fruitful results with high research values while lack of creativity and breakthroughs.

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王 瑛,李 菲.基于集成权重和贝叶斯模型的科技奖励评价[J].湖南大学学报:自然科学版,2016,43(7):151~156

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  • 在线发布日期: 2016-08-11
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