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[目的/意义] 学术评价中多属性评价方法有几十种,每种评价方法结果均不相同,难以进行方法选择。[方法/过程] 本文在分析评价本质属性的基础上,提出了一种新的多属性评价方法选取方法：因子-BP人工神经网络筛选法,并以JCR2017经济学期刊为评价对象,同时采用专家会议赋权法、主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价,并进行评价方法的选择。[结果/结论] 研究结果表明：在学术评价中多属性评价方法的选择必须兼顾主观和管理因素;因子-BP人工神经网络筛选法是一种有效的评价方法选取手段;因子-BP人工神经网络筛选法可以用来辅助专家赋权;对于多属性评价方法的进一步优化成为新的问题;当评价对象较少时不宜采用本文方法。 相似文献
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将学术期刊多属性评价方法分为线性评价方法与非线性评价方法,然后提出了一种通用的对非线性评价方法选取进行检验的方法。其原理是,基于正向评价指标值增加,评价结果增加的标准,首先采用非线性评价方法进行评价,然后用标准化后的评价指标作为自变量,评价结果作为因变量,采用偏最小二乘法进行回归,如果回归系数出现负数,在排除评价指标选择失误的基础上,说明评价方法选取不当。偏最小二乘法既可以作为对非线性评价方法选取进行检验的一种有效方法,也可以作为筛选评价指标的一种有效方法。 相似文献
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[目的/意义]客观多属性学术评价方法应用较为广泛,但存在三大悖论,即方法创新悖论、方法选择悖论、方法应用悖论,本质上是其误差所致。[方法/过程]文章在对客观评价界定的基础上,分析了其误差类型,在此基础上,对误差的产生机制和应对措施进行了全方位的分析。[结果/结论]完全客观多属性学术评价方法是不存在的;客观多属性学术评价方法的误差主要是系统误差来自多个环节,包括指标选取、权重赋值、方法应用、结果处理等;应从多环节多视角解决客观多属性学术评价的误差问题;慎用最新的客观评价方法。文章提供了一套客观多属性学术评价误差的检查范式,有利于提高评价质量。 相似文献
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在非线性学术评价中,存在设计权重与实际权重的偏离即伪权重问题,使得以专家权重为主的设计权重在评价中失效,从整体与个体视角进行系统分析十分必要。文章在理论分析的基础上,以加权TOPSIS和JCR2019经济学期刊为例,基于岭回归与偏最小二乘法拟合实际权重,同时采用极大值标准化与sigmoid函数标准化,比较其对实际权重的影响,并进行伪权重的相关问题分析。研究结果表明：指标标准化方法与权重拟合方法是影响整体伪权重的重要因素;采用sigmoid函数标准化可以降低整体伪权重问题;非线性评价整体伪权重问题在理论上无法消除;基于岭回归与偏最小二乘法估计实际权重具有较好的精度;个体伪权重问题在非线性评价中同样存在;采用sigmoid函数可以有效降低个体伪权重问题;个体指标发展不均衡产生的伪权重问题一定程度上值得鼓励。 相似文献
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学术网络资源评价指标体系的构建——应用人工神经网络制定学术网站评价指标体系 总被引：1，自引：0，他引：1
目的：研究学术网站的定性评价方法,探讨人工神经网络在网络资源评价指标的应用。方法：结合前期研究结果,应用人工神经网络软件SNN处理原始矩阵数据,筛选优质网站,记录各指标的重要性（Rank）值。通过对原始调查表矩阵数据进行聚类分析,制定评价指标体系。应用此指标体系及权重评价调查表中的30个学术网站,并将网站的总得分与其对应PageRank值作相关分析。结果：通过SPSS对加权评分表中的矩阵数据作聚类分析,得出网络资源评价指标体系。多次运行SNN中的IPS,入选29个优质网络,记录了指标Rank值比例,即权重值。相关分析结果提示,应用本研究指标体系及权重评定网站所得总分与PageRank值相关性较好（r=0.569,P〈0.01）。结论：此指标体系可作为评价学术网络资源的定性评价依据。 相似文献
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在学术评价中,指标体系线性评价方法的系统误差问题一直没有得到足够的重视。文章以学术期刊为例,从评价指标选取、权重赋值、指标标准化、结果公布等环节对相关问题进行了深入分析,并提出降低系统误差的解决路径。研究发现线性评价系统误差问题一定要充分重视;消除偶然误差是消除系统误差的基础;线性学术评价产生系统误差的环节众多应综合治理;线性评价系统误差问题具有方法论的普遍性。相关研究拓展了线性学术评价方法,并深化了系统误差理论在指标体系评价中的应用。 相似文献
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【目的/意义】针对学术期刊多属性综合评价中指标间存在相互影响、相互关联的问题,提出一种新的基于
DEMATEL和 Choquet积分的学术期刊综合评价方法。【方法/过程】首先,应用 DEMATEL方法对学术期刊指标间
相互影响关系予以分析,由此确定各指标的中心度和原因度;然后,在考虑指标间相互关联的基础上,利用模糊测
度对各指标的权重进行建模;最后,利用 Choquet积分计算学术期刊的综合评价值并排序。【结果/结论】以图书情报
类期刊为研究对象,结果表明,该方法能够充分考虑指标间的相互影响、相互关联关系,是一种科学合理的学术期
刊评价方法。 相似文献
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首先提出非线性评价法权重单调性问题,即在多属性评价中,在其他指标权重不变的情况下,其中一个指标权重增加,那么评价结果也必须增加,并设计出采用传统回归和岭回归计算模拟权重进而对权重的单调性进行检验的方法。基于JCR2012物理学期刊数据,以总被引频次和影响因子为例对TOPSIS评价方法的研究表明：TOPSIS评价法权重并不具有正向单调性,只能用于等权重评价,加权TOPSIS法存在漏洞。研究方法也可广泛用于非线性评价方法的权重单调性检验。 相似文献
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俞立平 符茵茵 浙江工商大学统计与数学学院 浙江杭州 ;浙江工商大学统计数据工程技术与应用协同创新中心 浙江杭州 广州商学院数字人文与计量科学研究院 广东广州 《情报理论与实践》2022,45(5):37-45
[目的/意义]文章针对无权重非线性学术评价方法,提出了权重迷失与权重失灵问题。[方法/过程]以JCR2019管理学期刊评价为例,在理论分析的基础上,以主成分分析、因子分析、TOPSIS评价为例,将评价指标分为高相关指标、低相关指标、全部指标分别进行评价,采用岭回归间接得到各无权重非线性评价方法的模拟权重,进而分析权重迷失与权重失灵问题。[结果/结论]研究结果表明：无权重非线性评价方法存在权重迷失现象;高相关指标的权重迷失现象有所减轻;高相关指标之间存在权重失灵,并且有等权重倾向;权重失灵会降低高相关指标权重迷失问题;对于低相关指标一定要重视权重迷失问题。 相似文献
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中国经济发展水平区域差异的人工神经网络判定 总被引：26，自引：0，他引：26
本文在对目前经济发展水平度量方法进行分析的基础上,运用人工神经网络(ANN)的理论和方法,构建了ANN模型分析中应用最为广泛的BP网络,并对2000年中国31个省、市(自治区)的经济发展水平进行了评价.网络运行结果表明,中国经济发展水平的区域差异显著,评价结果与专家的判断基本近似.根据评价结果,采用最短聚类分析法,将中国区域经济发展水平分为5级,经济发展水平较高的省(市、区)主要分布在东部沿海地区,经济发展水平较低及落后的省(市、区)主要分布在中部和西部地区,中国经济发展水平的区域差异主要表现为东部和中西部及沿海和内地的差异.可见,人工神经网络用于评价经济发展水平简便、实用,且避免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径. 相似文献
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[目的/意义]针对学术期刊多属性综合评价中指标权重获取以及评价信息集结的问题,提出一种新的基于差异驱动和GRA-TOPSIS法的学术期刊综合评价模型。[方法/过程]首先,利用基于拉开档次法的差异驱动原理来最大限度地体现各学术期刊之间的整体差异,并据此确定学术期刊的指标权重;然后,分别利用GRA法和TOPSIS法对评价信息进行综合集成,计算两种方法的学术期刊综合评价值;最后,基于组合评价的思想对两种评价结果进行有效结合,以此确定学术期刊的最终评价值并排序。[结果/结论]选取"农业经济"类期刊为研究对象,结果表明,该方法不仅能够充分体现各学术期刊之间的实际差距,还能够同时从数据距离和数据几何形状上反映学术期刊的综合水平,是一种科学合理的学术期刊综合评价方法。 相似文献
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通过构建科技成果转化评估指标体系,并借助于BP人工神经网络方法,实现对高校科技成果转化指标体系的综合评价。主要应用主成分分析方法(PCAM)对神经网络的输入层数据进行处理,使用模拟退火算法(SA)与神经网络结合的方法提高评价的精确度,并通过实证分析证明BP神经元网络在高校科技成果评估领域的的适用性。 相似文献
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基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测 总被引：7，自引：2，他引：5
以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理. 相似文献
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针对当前权重确定方法单一、传统熵权计算方式不足等问题,构建一种基于信息熵多属性决策的综合评价模型。该模型运用改进层次分析法确定全体决策者对各指标的主观权重,以信息熵理论确定各指标的客观权重,并结合主观与客观权重作为最终评价的综合权重。在此基础上依据多属性决策模型提出多属性决策评价方法,该方法将主、客观分析相结合,既考虑权重的现实性,又以数据作为评价基础,能有效解决选择评价中的不确定多属性决策问题。论文通过对湖南统计年鉴中数据的分析,验证了所提方法的可行性与有效性。 相似文献
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[目的/意义]在数字经济背景下,数据资源通过网络平台交易实现价值转化与增值。作为一种非标准化的新兴商品,数据资源具有成本模糊、类型多样、不确定性高等典型特征,传统价值评估理论难以对其价值进行准确衡量。[方法/过程]对此,文章提出了AGA-BP神经网络的数据资源价值评估模型,该模型充分考虑了诸多影响因素与数据资源价值的非线性关系,通过自适应遗传算法(AGA)优化传统BP神经网络提升价值评估的精度,解决BP神经网络极易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题。以此方法为基础,收集武汉东湖大数据交易中心的244条数据资源交易信息进行实证检验。[结果/结论]研究结果表明:基于AGA-BP神经网络的数据资源价值评估方法相比于GA-BP神经网络和BP神经网络性能提升明显;该方法在仿真能力、误差水平、拟合数据能力等方面表现出突出优势,具有更好的价值评估仿真效果。该方法在减少数据交易平台买卖双方交易成本,完善数据交易平台的定价机制和策略方面具有较强的指导意义。 相似文献
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基于挣值分析和风险管理，通过蒙特卡洛模拟获取项目数据，使用二次判别分析、随机森林和支持向量机进行模型学习和完工预测是项目控制的有效方法之一。在现有研究基础上，考虑项目执行过程中的剩余工作时间、剩余工作费用和风险，分别应用现有研究方法、梯度提升树和人工神经网络进行模型学习，利用嵌套交叉验证进行模型选择和模型评估。研究结果表明，优化后的方法显著提升项目完工预测的准确率。 相似文献
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影响住房需求的因素众多,错综复杂,并且具有非线性的特征。本文通过对住房需求影响因素的分析,用BP神网络来购建住房的需求模型。根据河南开封市的有关统计数据,用BP神经网络优化算法进行住房需求预测,并与多元回归测方法进行对比。结果表明,BP神经网络具有较好的适应性和较高的预测精度。 相似文献
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小波神经网络在土地利用效益分析中的应用——以兰州市为例 总被引：3，自引：0，他引：3
随着我国工业化与城镇化进程的加快,土地利用效益作为土地资源利用水平的有效度量标准,其分析对于提高土地资源的优化配置水平具有重要的作用。提高土地利用效益分析水平可以通过改进计算模型的方法来实现。本文探讨将小波神经网络这一改进的人工神经网络模型在土地利用效益分析中进行研究。以兰州市为研究区,在经济效益、社会效益和生态效益3个方面建立了土地利用效益指标体系的基础上,采用小波神经网络模型对兰州市土地利用效益进行评价,并与熵值法、BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,小波神经网络的效率性与精确性更高,效果更好,具有较好的适用价值。这为土地利用效益的方法研究提供了一种科学的思路;同时,也为兰州市土地资源优化配置研究提供了一定的参考依据。 相似文献