基于集成权重和贝叶斯模型的科技奖励评价

发布时间：2018-07-18 09:44

【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 dynamic comprehensive evaluation of multiple experts is transformed into static comprehensive evaluation by cluster analysis, and the objective weight of each index is given by the method of horizontal opening grade, combined with the subjective weight of the index, and the integrated weight of the index is obtained by using mathematical programming method. The Bayesian network model is used to classify and evaluate 24 scientific and technological achievements. The probability of each achievement to win a certain award is measured and the items in each category are ranked. The empirical analysis shows that most of the scientific research achievements in our country are valuable and fruitful, but there are few breakthrough and creative research results.
【作者单位】： 湖南大学金融与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71340003) 国家社会科学基金资助项目(14BTJ003)~~
【分类号】：F224;TP18;F204

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