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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于ANP-BP算法的科研立項(xiàng)評(píng)估模型
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡(jiǎn)介：
- 科研立項(xiàng)評(píng)估是一項(xiàng)科研活動(dòng)的起點(diǎn)，也是科研管理的龍頭。因此，抓好立項(xiàng)的申報(bào)工作對(duì)科管部門(mén)來(lái)說(shuō)尤為重要。 目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)科研項(xiàng)目進(jìn)行立項(xiàng)評(píng)估比較多， 而專門(mén)致力于將ANP算法和BP算法結(jié)合(稱ANP-BP算法)起來(lái)建立評(píng)估模型，應(yīng)用在具體科研立項(xiàng)評(píng)估中的研究較少，本作品企圖將該算法模型應(yīng)用在科研立項(xiàng)評(píng)估中，為科研管理部門(mén)及專家更科學(xué)、客觀、公正的評(píng)估科研立項(xiàng)工作提供幫助和新的思路。
- 詳細(xì)介紹：
- 近年來(lái)，國(guó)家在科學(xué)技術(shù)方面的資金投入逐年增加，如何加強(qiáng)項(xiàng)目的管理顯得日益重要，科研評(píng)估理所當(dāng)然就處于舉足輕重的地位，科研立項(xiàng)評(píng)估的重要性更是不言而喻。 科研立項(xiàng)評(píng)估是一項(xiàng)科研活動(dòng)的起點(diǎn)，也是科研管理的龍頭。從科學(xué)研究系統(tǒng)來(lái)看，所謂的立項(xiàng)就是將觀察對(duì)象納入研究范圍，而項(xiàng)目的完成與否、水平的高低，更多的是與研究方法和技術(shù)手段有關(guān)。由此可見(jiàn)，科研立項(xiàng)是進(jìn)行科學(xué)研究的先決條件，也是決定科學(xué)研究起點(diǎn)高低的重要因素，因此，抓好立項(xiàng)的申報(bào)工作對(duì)科管部門(mén)來(lái)說(shuō)尤為重要。 目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)科研項(xiàng)目進(jìn)行立項(xiàng)評(píng)估比較常用的方法主要包括層次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）、同行評(píng)議法、德?tīng)柗品?Delphi)、相關(guān)分析法、綜合評(píng)價(jià)法及模糊綜合評(píng)價(jià)法等。 事實(shí)上，傳統(tǒng)的綜合評(píng)估方法割裂了指標(biāo)體系間的聯(lián)系，其評(píng)估基礎(chǔ)是假定評(píng)估對(duì)象的指標(biāo)體系間沒(méi)有關(guān)聯(lián)，在實(shí)際決策問(wèn)題中，元素集內(nèi)基本不存在絕對(duì)的內(nèi)部獨(dú)立，既有內(nèi)部依存，可能存在有循環(huán)的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)。ANP(The Analytic Network Process網(wǎng)絡(luò)層次分析法)方法充分考慮了這個(gè)問(wèn)題，建立的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)體現(xiàn)出了指標(biāo)間的相互依存、相互支配關(guān)系;同時(shí)為了減少人為因素在評(píng)估過(guò)程中的過(guò)多影響，借鑒前期的工作經(jīng)驗(yàn)，采用BP(BP算法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back propagation Neural Network, BP網(wǎng)絡(luò))方法訓(xùn)練評(píng)估模型、降低誤差，更能真實(shí)準(zhǔn)確的反映出待評(píng)估項(xiàng)目。兩者進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，形成具有高度泛化及非線性映射能力的綜合評(píng)價(jià)模型，減少了評(píng)價(jià)過(guò)程中認(rèn)為主觀因素的影響，有利于對(duì)科研立項(xiàng)做出科學(xué)的測(cè)評(píng)認(rèn)證，有利于決策人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)決策過(guò)程中的薄弱環(huán)節(jié)，調(diào)整決策策略，提高科研立項(xiàng)評(píng)估的水平。
作品專業(yè)信息
撰寫(xiě)目的和基本思路
- 科研立項(xiàng)評(píng)估是現(xiàn)代管理科學(xué)研究關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題之一，科學(xué)的評(píng)估體系能夠保證科研工作的順利進(jìn)展，切實(shí)可行的科研立項(xiàng)評(píng)估能夠保證科研資金得到有效利用。為幫助科研管理部門(mén)及專家更科學(xué)、客觀、公正的評(píng)估科研立項(xiàng)工作，本文企圖將ANP算法和BP算法結(jié)合(稱ANP-BP算法)應(yīng)用在科研立項(xiàng)評(píng)估中，該模型在一定程度上提高了立項(xiàng)評(píng)估的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和客觀性，取得了較理想的效果。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 將ANP算法和BP算法結(jié)合(稱ANP-BP算法)應(yīng)用在科研立項(xiàng)評(píng)估中，該模型在一定程度上提高了立項(xiàng)評(píng)估的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和客觀性，取得了較理想的效果。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 采用基于ANP-BP算法模型進(jìn)行項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)估，簡(jiǎn)化了繁重的編程工作，取得了滿意效果，不失為一種簡(jiǎn)單、快捷的評(píng)估方法。本模型處理問(wèn)題方便快捷，研究人員只需了解學(xué)習(xí)訓(xùn)練函數(shù)調(diào)用方法和合理取值問(wèn)題即可，對(duì)科研管理部門(mén)的管理工作能起到切實(shí)可行的評(píng)估輔助作用。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 科研立項(xiàng)評(píng)估是現(xiàn)代管理科學(xué)研究關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題之一，科學(xué)、客觀、公正的科研立項(xiàng)評(píng)估體系能夠保證科研工作的順利進(jìn)展，切實(shí)可行的科研立項(xiàng)評(píng)估能夠保證科研資金得到有效利用。本文將ANP算法和BP算法結(jié)合(稱ANP-BP算法)應(yīng)用在科研立項(xiàng)評(píng)估中，該模型在一定程度上提高了立項(xiàng)評(píng)估的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和客觀性，取得了較理想的效果。
獲獎(jiǎng)情況
- 甘肅省遴選通過(guò)項(xiàng)目
鑒定結(jié)果
- 第八屆“挑戰(zhàn)杯”甘肅省大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽遴選通過(guò)項(xiàng)目。
參考文獻(xiàn)
- 一、目前國(guó)內(nèi)外對(duì)科研項(xiàng)目進(jìn)行立項(xiàng)評(píng)估比較常用的方法 1.層次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP） 2.同行評(píng)議法 3.德?tīng)柗品?Delphi) 4.相關(guān)分析法 5.綜合評(píng)價(jià)法及模糊綜合評(píng)價(jià)法等。 二、參考文獻(xiàn) [1] Dr.David Liu ISI.Value and application of cited references:scientometrics and highlighting.trends in China[A].Second International Symposium on Quantitative Evaluation of Research Performance[C].Shanghai,China,Oct.23,2000 [2] 張道宏等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人信用評(píng)估模型[J].情報(bào)方法,2006(3):69~70 [3] 周琳,殷學(xué)平.科研項(xiàng)目評(píng)估方法的研究[J].解放軍醫(yī)院管理雜志,2002,9(1):16~19 [4] 李曉峰.基于AHP的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)（工程科學(xué)版），2003(1):101~103 [5] 王蓮芬.網(wǎng)絡(luò)分析法(ANP)的理論與算法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2001(03):45~51 [6] 丁?；?科研績(jī)效評(píng)估的理論與方法[J].科技管理研究,2000(3),45~47
同類課題研究水平概述
- 近年來(lái)，國(guó)家在科學(xué)技術(shù)方面的資金投入逐年增加，如何加強(qiáng)項(xiàng)目的管理顯得日益重要，科研評(píng)估理所當(dāng)然就處于舉足輕重的地位，科研立項(xiàng)評(píng)估的重要性更是不言而喻。 科研立項(xiàng)評(píng)估是一項(xiàng)科研活動(dòng)的起點(diǎn)，也是科研管理的龍頭。從科學(xué)研究系統(tǒng)來(lái)看，所謂的立項(xiàng)就是將觀察對(duì)象納入研究范圍，而項(xiàng)目的完成與否、水平的高低，更多的是與研究方法和技術(shù)手段有關(guān)。由此可見(jiàn)，科研立項(xiàng)是進(jìn)行科學(xué)研究的先決條件，也是決定科學(xué)研究起點(diǎn)高低的重要因素，因此，抓好立項(xiàng)的申報(bào)工作對(duì)科管部門(mén)來(lái)說(shuō)尤為重要。 目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)科研項(xiàng)目進(jìn)行立項(xiàng)評(píng)估比較常用的方法主要包括層次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）、同行評(píng)議法、德?tīng)柗品?Delphi)、相關(guān)分析法、綜合評(píng)價(jià)法及模糊綜合評(píng)價(jià)法等。 而專門(mén)致力于將ANP算法和BP算法結(jié)合(稱ANP-BP算法)起來(lái)建立評(píng)估模型，應(yīng)用在具體科研立項(xiàng)評(píng)估中的研究較少，本文企圖將該算法模型應(yīng)用在科研立項(xiàng)評(píng)估中，為科研管理部門(mén)及專家更科學(xué)、客觀、公正的評(píng)估科研立項(xiàng)工作提供幫助和新的思路。
