基于BP神经网络和MIV算法的国内智库评价研究
发布时间：2021-05-06 09:53
智库发展程度正成为一个国家或地区治理能力的重要体现。对于智库评价的探索有助于通过理解智库评价中的指标体系及方法,进而研究拓宽智库影响决策的路径。目前,中国的国家高端智库和省市级重点智库都在迅速发展,科学高效的考核评价体系,能够激励智库不断寻求发展,进而对中国新型智库体系的形成具有重要意义。本文从智库评价出发,首先论证了利用BP神经网络进行国内智库评价的优势。然后基于文献资料、我国智库特点与专家建议,制作了调查问卷。通过因子分析对调查问卷结果进行分析,理清了指标层级关系和权重。在此基础上遵循科学性、综合性等原则建立了国内智库评价指标体系。接着构建了基于BP神经网络和MIV算法的国内智库评价模型。模型基于Python3.6,采用TensorFlow框架、JetBrains PyCharm和BP算法建立,训练和校验样本数据取自100家已知等级的高校智库,选用其二级指标加权分数和已知等级作为学习样本。在基于BP神经网络的国内智库评价模型建立后,为尽可能降低因选取的评价指标不准确造成模型的精确度问题,选用MIV算法对神经网络变量进行特征筛选。从作为输入层节点的8个二级指标中筛选出7个关键指标,并...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：108 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与选题意义
1.1.1 课题研究背景
1.1.2 选题的提出
1.1.3 研究意义
1.2 相关领域研究现状和应用现状
1.2.1 智库评价国内外研究现状
1.2.2 现有智库评价研究存在的问题
1.2.3 BP神经网络在数据分类领域应用现状
1.3 研究内容和方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 论文结构
2 相关理论与技术
2.1 科学评价理论
2.1.1 科学评价的内涵
2.1.2 科学评价的理论和方法体系
2.2 神经网络评价法
2.2.1 人工神经网络介绍
2.2.2 人工神经网络模型
2.2.3 BP神经网络结构
2.2.4 BP神经网络做智库评价的优势分析
2.3 因子分析法
2.3.1 因子分析法的思想
2.3.2 因子分析法的基本步骤
2.4 MIV算法
2.4.1 MIV算法概述
2.4.2 算法程序分析与设计
2.5 本章小结
3 国内智库评价体系构建
3.1 国内智库评价指标体系设计的原则与步骤
3.1.1 指标体系设计的原则
3.1.2 评价指标体系设计的步骤
3.2 国内智库评价指标的问卷调查与统计分析
3.2.1 调查问卷的设计与对象的选择
3.2.2 描述性统计分析
3.2.3 因子分析
3.2.4 信度检验
3.3 评价指标体系的建立
3.3.1 体系和权重说明
3.3.2 指标解释
3.4 本章小结
4 基于BP神经网络和MIV算法的国内智库评价模型
4.1 评价模型数据获取与处理
4.1.1 原始数据获取
4.1.2 确定学习样本
4.2 基于BP神经网络的国内智库评价模型构建
4.2.1 网络拓扑结构的设定
4.2.2 激活函数的选择
4.2.3 学习参数的选择
4.2.4 改进神经网络的算法
4.2.5 评价模型的网络结构
4.3 评价模型的算法步骤与训练
4.3.1 评价模型的基本算法
4.3.2 评价模型的训练和校验
4.4 基于MIV算法的评价模型性能优化
4.4.1 基于MIV算法的关键评价指标筛选
4.4.2 模型性能优化分析
4.5 本章小结
5 模型应用
5.1 案例描述与数据获取
5.2 评价模型仿真系统与应用
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 展望
参考文献
附录 A
附录 B
附录 C
附录 D
附录 E
附录 F
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进BP-MIV算法的某地产经纪人行为研究[J]. 徐扬斌,李娜,盛思源,张睿. 工业工程与管理. 2018(05)
[2]基于群策层次分析法的中国高校智库网络影响力评价分析[J]. 邱均平,祖文玲. 现代情报. 2018(08)
[3]新媒体与西方知名智库的传播机制研究——以“一带一路”建设相关研究传播为例[J]. 朱瑞娟. 现代传播(中国传媒大学学报). 2018(04)
[4]中国国防科技智库评价体系建设研究[J]. 许佳,程文渊,张慧. 科研管理. 2018(S1)
[5]科技智库建设的多层次图景分析[J]. 张月鸿,刘登伟. 智库理论与实践. 2018(01)
[6]基于遗传算法的BP神经网络在电力负载预测中的应用[J]. 张宗华,赵京湘,卢享,牛新征. 计算机工程. 2017(10)
[7]我国智库构建的实证与策略研究——以江苏为例[J]. 梁颖,陈雅,陆红如. 新世纪图书馆. 2017(09)
[8]加快统战新型智库建设 提升社院资政教学水平[J]. 吕仕杰,陈锦荣. 上海市社会主义学院学报. 2017(04)
[9]基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型[J]. 王琳,孙传恒,李文勇,吉增涛,张翔,王以忠,雷鹏,杨信廷. 农业工程学报. 2017(13)
[10]创新驱动发展战略视阈下我国智库影响力提升探析[J]. 宣葵葵. 经济与社会发展. 2017(03)
博士论文
[1]电子电器产品缺陷风险评估方法研究[D]. 孙思衡.北京科技大学 2018
硕士论文
[1]基于神经网络的工业大数据分类模型与拟合模型研究[D]. 柴瑞泽.浙江大学 2018
[2]基于轻量级卷积神经网络的人脸检测和识别算法研发[D]. 卢毅.浙江大学 2018
[3]美国高校教育智库功能研究[D]. 苗尧尧.天津师范大学 2017
[4]电子商务交易过程中信任评价的关键问题研究[D]. 陈晨.北京交通大学 2017
[5]美国智库及其影响力研究[D]. 郭琳.山西大学 2011
[6]基于人工神经网络的产品需求预测研究[D]. 丁杏娟.上海交通大学 2007
本文编号：3171714
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：108 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与选题意义
1.1.1 课题研究背景
1.1.2 选题的提出
1.1.3 研究意义
1.2 相关领域研究现状和应用现状
1.2.1 智库评价国内外研究现状
1.2.2 现有智库评价研究存在的问题
1.2.3 BP神经网络在数据分类领域应用现状
1.3 研究内容和方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 论文结构
2 相关理论与技术
2.1 科学评价理论
2.1.1 科学评价的内涵
2.1.2 科学评价的理论和方法体系
2.2 神经网络评价法
2.2.1 人工神经网络介绍
2.2.2 人工神经网络模型
2.2.3 BP神经网络结构
2.2.4 BP神经网络做智库评价的优势分析
2.3 因子分析法
2.3.1 因子分析法的思想
2.3.2 因子分析法的基本步骤
2.4 MIV算法
2.4.1 MIV算法概述
2.4.2 算法程序分析与设计
2.5 本章小结
3 国内智库评价体系构建
3.1 国内智库评价指标体系设计的原则与步骤
3.1.1 指标体系设计的原则
3.1.2 评价指标体系设计的步骤
3.2 国内智库评价指标的问卷调查与统计分析
3.2.1 调查问卷的设计与对象的选择
3.2.2 描述性统计分析
3.2.3 因子分析
3.2.4 信度检验
3.3 评价指标体系的建立
3.3.1 体系和权重说明
3.3.2 指标解释
3.4 本章小结
4 基于BP神经网络和MIV算法的国内智库评价模型
4.1 评价模型数据获取与处理
4.1.1 原始数据获取
4.1.2 确定学习样本
4.2 基于BP神经网络的国内智库评价模型构建
4.2.1 网络拓扑结构的设定
4.2.2 激活函数的选择
4.2.3 学习参数的选择
4.2.4 改进神经网络的算法
4.2.5 评价模型的网络结构
4.3 评价模型的算法步骤与训练
4.3.1 评价模型的基本算法
4.3.2 评价模型的训练和校验
4.4 基于MIV算法的评价模型性能优化
4.4.1 基于MIV算法的关键评价指标筛选
4.4.2 模型性能优化分析
4.5 本章小结
5 模型应用
5.1 案例描述与数据获取
5.2 评价模型仿真系统与应用
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 展望
参考文献
附录 A
附录 B
附录 C
附录 D
附录 E
附录 F
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进BP-MIV算法的某地产经纪人行为研究[J]. 徐扬斌,李娜,盛思源,张睿. 工业工程与管理. 2018(05)
[2]基于群策层次分析法的中国高校智库网络影响力评价分析[J]. 邱均平,祖文玲. 现代情报. 2018(08)
[3]新媒体与西方知名智库的传播机制研究——以“一带一路”建设相关研究传播为例[J]. 朱瑞娟. 现代传播(中国传媒大学学报). 2018(04)
[4]中国国防科技智库评价体系建设研究[J]. 许佳,程文渊,张慧. 科研管理. 2018(S1)
[5]科技智库建设的多层次图景分析[J]. 张月鸿,刘登伟. 智库理论与实践. 2018(01)
[6]基于遗传算法的BP神经网络在电力负载预测中的应用[J]. 张宗华,赵京湘,卢享,牛新征. 计算机工程. 2017(10)
[7]我国智库构建的实证与策略研究——以江苏为例[J]. 梁颖,陈雅,陆红如. 新世纪图书馆. 2017(09)
[8]加快统战新型智库建设 提升社院资政教学水平[J]. 吕仕杰,陈锦荣. 上海市社会主义学院学报. 2017(04)
[9]基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型[J]. 王琳,孙传恒,李文勇,吉增涛,张翔,王以忠,雷鹏,杨信廷. 农业工程学报. 2017(13)
[10]创新驱动发展战略视阈下我国智库影响力提升探析[J]. 宣葵葵. 经济与社会发展. 2017(03)
博士论文
[1]电子电器产品缺陷风险评估方法研究[D]. 孙思衡.北京科技大学 2018
硕士论文
[1]基于神经网络的工业大数据分类模型与拟合模型研究[D]. 柴瑞泽.浙江大学 2018
[2]基于轻量级卷积神经网络的人脸检测和识别算法研发[D]. 卢毅.浙江大学 2018
[3]美国高校教育智库功能研究[D]. 苗尧尧.天津师范大学 2017
[4]电子商务交易过程中信任评价的关键问题研究[D]. 陈晨.北京交通大学 2017
[5]美国智库及其影响力研究[D]. 郭琳.山西大学 2011
[6]基于人工神经网络的产品需求预测研究[D]. 丁杏娟.上海交通大学 2007
本文编号：3171714
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