高校科研绩效评价方法的研究与系统设计

论文摘要

作为国家创新体系的中间力量,高校不仅需要为国家建设提供坚实的知识基础、人才资源和科技支撑,还必须具有可持续发展的能力,不断地为国家提高科研创新能力和创新精神。对高校的科研绩效进行评价,不仅可以促进高校科研的自我发展,自我完善,而且可以优化资源配置,对于建立健全我国的科研创新体系,意义重大。本文研究了高校科研绩效评价领域的研究现状,通过对科研绩效内涵的分析,以科学合理为原则,引入群组决策的概念,将一组判断矩阵扩大到m组判断矩阵,设计了高校科研绩效评价指标体系;通过对各种常用评价模型和评价方法的优缺点分析,提出基于主成分BP神经网络的科研绩效评价方法,该方法主要针对指标众多的指标体系,可以在保留大量指标的基础上,完成评价工作;在完成评价工作的基础上,本文采用了基于聚类的分组方式,将各高校按照结果差异性的大小分到不同的分组内,各组内的成员差异性较小,组间成员的差异性显著,由此避免了绝对排名带来的缺陷。在上述理论研究的基础上,设计实现了高校科研绩效评价系统,完成了各种功能需求,并通过部分高校数据,进行了评价方法和提升方法的实证分析,验证了方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题的科学意义和应用前景
• 1.2 研究现状
• 1.3 研究内容与技术路线
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 论文的框架结构
• 1.4 本论文的创新点
• 第二章 基于群组层次分析的高校科研绩效评价指标体系设计
• 2.1 科研绩效指标的选取原则
• 2.2 科研指标体系的形成方法
• 第三章 基于PCA的神经网络综合评价方法
• 3.1 基于主成分分析的科研绩效评价
• 3.2 基于PCA的神经网络绩效评价方法
• 3.3 基于聚类方法的分组分析
• 3.3.1 层次聚类法
• 3.3.2 基于划分的聚类方法
• 3.4 本章小结
• 第四章 高校科研绩效评价系统的设计与实现
• 4.1 系统需求分析
• 4.2 科学研究绩效评测原型系统设计
• 4.2.1 系统需求分析
• 4.2.2 系统模块设计
• 4.3 实例验证
• 第五章 总结与展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录