基于遗传支持向量机的期刊评价方法
本文关键词:基于遗传支持向量机的期刊评价方法
【摘要】:期刊评价是文献计量学研究的重要组成部分。期刊评价可以归结为多属性决策问题,而评价指标(属性)权重值与方案(期刊)综合评价值计算模型的选取影响到评价结果的科学性与合理性。通常,评价指标权重值与方案综合评价值计算模型的选取往往由决策者主观确定。为了实现完全基于期刊指标数据来确定其综合评价值的目的,本文提出了基于遗传支持向量机的算法。该算法中,采用遗传算法来优化支持向量机模型的参数,通过支持向量机来实现方案综合评价值的拟合模型进而得到各期刊的综合评价值与其排序或等级分类。
【作者单位】: 沈阳工业大学信息工程学院;
【基金】:辽宁省自然科学基金项目(2013020022)“具有多种形式信息表达的混杂多准则群决策研究” 国家社会科学基金后期资助项目(10FTQ003)“科技评价中多属性评价方法基本理论研究”研究成果之一
【分类号】:G353.1
【正文快照】: 期刊评价可以归结为多属性决策问题,即参考多个指标(或称属性)来评价期刊的质量。期刊等级分类是依据期刊的综合评价值来进行划分的。常见的期刊综合评价方法有主成分分析法、因子分析法、灰色关联度方法等。 期刊质量的等级分类往往需要计算期刊的综合评价值,而且通常需要确
【参考文献】
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,本文编号:1285580
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