省级自然科学基金项目评价体系研究

发布时间：2021-04-27 22:50

　　我国省级自然科学基金管理机构采用科学基金制的方式对科技项目进行资助。为了能公平、公正、公开的选择、资助和管理基金项目，基金管理机构必须要对基金项目的遴选、研究过程和成果等进行合理有效的评价。但目前多数基金机构主要把工作的重点放在了项目的前期管理，容易产生基金项目的“严进宽出”的现象，为解决这一问题，需要加强对基金项目的后评价。基金项目的后评价是科学基金项目管理的重要一环，它是对基金项目完成质量的评判，其目的是力求准确反映和描述科学基金项目的执行情况，提高科学基金的资助质量和效益。本文首先分析了国内省级自然科学基金项目完成情况的评价现状，指出其存在问题。其次通过对省级自然科学基金项目的特点加以研究，根据科学计量法理论，从学术成果、奖励与专利情况、人才培养以及诱发项目等四个方面构建了省级自然科学基金项目结题评价指标体系，采用BP神经网络建立省级自然科学基金项目综合评价模型。最后通过案例进一步阐述省级自然科学基金项目综合评价模型的具体使用步骤和方法，在案例中，利用部分已结题项目专家评审结果训练BP神经网络，利用另一部分已结题项目专家评审结果验证了模型的准确性。 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究现状与存在问题
        1.2.1 研究现状
        1.2.2 存在问题
    1.3 研究思路
第二章 省级自然科学基金项目评价指标体系分析
    2.1 省级自然科学基金项目主要特点
        2.1.1 自然科学基金制介绍
        2.1.2 省级自然科学基金项目的主要特点
    2.2 省级自然科学基金项目评价指标体系的建立
        2.2.1 省级自然科学基金项目评价指标体系构建的原则
        2.2.2 省级自然科学基金项目评价指标体系构建的思路
        2.2.3 省级自然科学基金项目评价指标体系的建立
第三章 基于BP神经网络的省级自然科学基金项目评价方法
    3.1 BP神经网络分析法在基金项目评价方面具有的优势
    3.2 BP神经网络理论
        3.2.1 BP神经网络结构
        3.2.2 BP神经网络算法
    3.3 基于 BP神经网络方法的省级自然科学基金项目的评价模型
        3.3.1 省级自然科学基金项目评价模型设立基本原则
        3.3.2 省级自然科学基金项目评价模型的建立
第四章 省级自然科学基金项目评价案例分析
    4.1 安徽省自然科学基金项目数据
    4.2 使用 MATLAB对安徽省级自然科学基金项目进行数据分析
第五章 总结与展望
参考文献



本文编号：3164284