發(fā)布時間：2021-04-09 04:43

　　建設創(chuàng)新型國家,提高自主創(chuàng)新能力,高校是主力軍,是創(chuàng)新技術(shù)的源泉。開展對高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價,有利于提升高校科研效率和科研水平,對健全我國科研創(chuàng)新體系,意義重大。在借鑒國內(nèi)外相關研究成果的基礎上,本文開展了以下研究與設計工作：（1）構(gòu)建了多級高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價體系。本著科學合理原則,通過問卷調(diào)查、征求專家意見和參考相關研究成果,本文構(gòu)建了多級高校科研創(chuàng)新能力評價指標體系。（2）研究了各種典型的評價模型和評價方法。研究了目前代表性的評價方法,重點研究了主成分分析法（PCA）、BP神經(jīng)網(wǎng)、T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)（FNN）和SOM神經(jīng)網(wǎng)。經(jīng)綜合分析,本文提出了主成分BP神經(jīng)網(wǎng)絡（PCA-BP）和主成分模糊神經(jīng)網(wǎng)絡（PCA-FNN）兩種評價模型。（3）分別運用PCA—BP和（?）PCA—FNN寸高�？蒲袆�(chuàng)新能力進行評價先采用主成分分析法（PCA）在力保數(shù)據(jù)信息損失最小的原則下對評價指標數(shù)據(jù)進行有效降維,消除指標數(shù)據(jù)間的相關性和重疊性,保留貢獻率大于90%的主成分,然后將其歸一化分別作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,經(jīng)用Matlab編程訓練、測試,驗證,實現(xiàn)了高校創(chuàng)新能力的評價。且最后對預測精... 

【文章來源】：南京理工大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文的研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究概況
        1.2.1 國外高�？蒲心芰υu價的概況
        1.2.2 國內(nèi)高�？蒲心芰υu價的概況
    1.3 研究內(nèi)容及其組織安排
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 論文組織安排
2 高校科研創(chuàng)新能力評價的目的、原則與主要方法
    2.1 高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價的目的和原則
        2.1.1 高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價的目的
        2.1.2 高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價的原則
    2.2 高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價的主要方法
        2.2.1 德爾菲法
        2.2.2 層次分析法
        2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡評價法
        2.2.4 數(shù)據(jù)包絡分析法
        2.2.5 灰色決策評價方法
        2.2.6 模糊綜合評判法
        2.2.7 主成分分析法
    2.3 本章小結(jié)
3 高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價指標體系的構(gòu)建
    3.1 高校科研創(chuàng)新能力評價指標體系基本結(jié)構(gòu)
    3.2 高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價指標說明
    3.3 本章小結(jié)
4 模糊數(shù)學與人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本理論
    4.1 模糊數(shù)學基本理論
        4.1.1 模糊集合的定義及表示方法
        4.1.2 模糊隸屬度函數(shù)的確定和常用隸屬函數(shù)介紹
        4.1.3 模糊關系定義及合成
    4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論
        4.2.1 基本人工神經(jīng)元模型
        4.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的分類
        4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡常用學習算法
        4.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
        4.2.5 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡（SOM）簡介
    4.3 本章小結(jié)
5 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡概述
    5.1 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合的可能性
    5.2 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)合方式
    5.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        5.3.1 模糊系統(tǒng)的T-S模型
        5.3.2 基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
    5.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法簡介
    5.5 本章小結(jié)
6 高校科研創(chuàng)新能力評價實證研究與實現(xiàn)
    6.1 基于主成分分析（PCA）的高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價
        6.1.1 高校科研創(chuàng)新能力評價主成分分析過程流程圖
        6.1.2 高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價主成分分析具體實施步驟
    6.2 基于PCA—BP模型的高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價
        6.2.1 PCA—BP評價模型的構(gòu)建
        6.2.2 BP網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的確定
        6.2.3 BP網(wǎng)絡各層神經(jīng)元個數(shù)的確定
        6.2.4 神經(jīng)元數(shù)據(jù)的歸一化
        6.2.5 基于Matlab的PCA-BP高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價模型的實現(xiàn)
    6.3 基于PCA—FNN模型的高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價
        6.3.1 基于PCA—FNN模型的高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價步驟
        6.3.2 PCA—FNN模型的構(gòu)建
        6.3.3 基于Matlab的PCA-FNN高�？蒲袆�(chuàng)新能力評價編程實現(xiàn)
    6.4 PCA-BP和PCA-FNN兩種模型評價結(jié)果對比分析
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 工作展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于因子分析法的高�？萍紕�(chuàng)新能力評價研究[J]. 王艷秋.  中國市場. 2010(31)
[3]高�？萍紕�(chuàng)新能力評價體系構(gòu)建及其分析[J]. 章熙春,馬衛(wèi)華,蔣興華.  科技管理研究. 2010(13)
[4]荷蘭高�？蒲性u估的特點及啟示[J]. 劉蓉潔,趙彩霞.  世界教育信息. 2009(11)
[5]基于主成分分析的黑龍江省區(qū)域創(chuàng)新能力評價[J]. 王曉光,方婭.  科技管理研究. 2009(06)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校院系科研績效評價模型[J]. 葉國榮.  浙江工商大學學報. 2009(02)
[7]一種基于DEA的高�？蒲锌冃гu價方法[J]. 戚湧,李千目,王艷.  科學學與科學技術(shù)管理. 2008(12)
[8]一種新的基于TOPDIS的科研績效提升方法[J]. 孫海華,戚湧,李千目.  科技進步與對策. 2008(06)
[9]高校教師科技績效評價指標體系與權(quán)重[J]. 劉仁義,陳士俊.  統(tǒng)計與決策. 2007(06)
[10]構(gòu)建高�？蒲性u價系統(tǒng) 提高我國自主創(chuàng)新能力[J]. 陸根書,張曉磊,席酉民,梁磊,楊兆芳.  高等工程教育研究. 2006(06)

博士論文
[1]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D]. 艾芳菊.中國科學院研究生院（成都計算機應用研究所） 2006

碩士論文
[1]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的公路隧道健康監(jiān)測評估系統(tǒng)研究[D]. 于偉達.浙江大學 2010
[2]基于主成分分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的肝病預測分析[D]. 高秀娟.中南大學 2010
[3]高校創(chuàng)新能力評價及提升方法研究[D]. 孫海華.南京理工大學 2008
[4]大學科研評價體系及應用研究[D]. 唐慧君.湖南大學 2006



本文編號：3126939