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| 基于RBF神经网络的科研绩效评价建模研究 | |
| 摘 要： | 客观、公正、准确的科研绩效评价是调动和提高高校及科研机构科研人员工作积极性和科技创新能力的重要措施.文中提出了一种基于RBF神经网络的科研绩效精细评价模型,以归一化后的科研指标数据乘以相应权系数作为网络输入,利用优、良、中、及格和不及格5级评价作为输出,采用粒子群优化算法通过交叉验证对RBF网络结构参数进行了优化.通过RBF网络结构和输入输出特性分析发现,训练后的RBF网络权值与5级评价结果高度相关,并较5级评价结果更能精细区别科研绩效差异.该权值可直接用来进行科研绩效精细评价.文中推广了RBF网络在科研绩效评价中的应用,并为进行类似评价或评估工作提供了一种新思路. |
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