本文選題：模糊軟聚類算法 + GA-CFO-CFM算法　； 參考：《西安科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展所遇到的瓶頸與問題顯示除了依靠資本、勞動(dòng)等生產(chǎn)要素投入的增加外,憑借技術(shù)進(jìn)步提高生產(chǎn)要素使用效率進(jìn)而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長。同時(shí),人力資本理論表明,教育一方面可以促進(jìn)技術(shù)的進(jìn)步,另一方面可以帶來人力資本的積累,因此大力發(fā)展教育尤其是作為教育最高層次的高等教育成為助推科技進(jìn)步、引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的必經(jīng)之路。首先通過對比了中國東西部之間以及與國外發(fā)達(dá)國家高等教育人力,資金各方面的投入,肯定我國高等教育目前已取得的成績同時(shí)尋找依然存在的問題和弊端。其次,設(shè)計(jì)了一類改進(jìn)的模糊軟聚類算法:新算法將遺傳算法、中心引力算法和模糊聚類算法融合在一起,通過遺傳算法自適應(yīng)的確定分類數(shù),中心引力算法優(yōu)化準(zhǔn)則函數(shù),模糊聚類算法確定樣本數(shù)據(jù)在每一類中的隸屬度。新算法可以自適應(yīng)的確定樣本數(shù)據(jù)的分類數(shù),從而實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督的分類。以中西部地區(qū)十九省的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為樣本,通過改進(jìn)的模糊軟聚類算法,將中西部十九省份劃分為三類,使同一類省份高等教育的貢獻(xiàn)率比對更加科學(xué)、合理。再次,對經(jīng)典的柯布-道格拉斯模型進(jìn)行了修改,將高等教育因素納入到模型中,提出了一類改進(jìn)的教育進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算模型。在搜集整理的我國2000-2014年的高等教育統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,使用新模型進(jìn)行了測算,得出了高等教育對中西部十九省對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率。最后,在以上實(shí)證分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合測算結(jié)果對中西部省份高等教育存在的問題,提出了一些切合實(shí)際的建議。
[Abstract]:In recent years, the bottlenecks and problems encountered in China's economic development show that in addition to the increase in the investment of production factors such as capital and labor, the improvement of the use efficiency of production factors and the increase of labor productivity can promote the sustained economic growth by relying on technological progress. Meanwhile, the theory of human capital shows that education can promote the progress of technology on the one hand. Step, on the other hand, it can bring the accumulation of human capital, so developing education, especially the highest education at the highest level of education, is the only way to boost the progress of science and technology and lead the transformation and upgrading of the economic structure. The achievements of China's higher education have been affirmed at the same time to find the still existing problems and disadvantages. Secondly, a kind of improved fuzzy soft clustering algorithm is designed. The new algorithm combines the genetic algorithm, the central gravitation algorithm and the fuzzy clustering algorithm together, the genetic algorithm adaptively determines the number of classifications, the central gravitational algorithm is superior. A fuzzy clustering algorithm is used to determine the membership degree of sample data in each class. The new algorithm can adaptively determine the number of sample data, thus realizing unsupervised classification. The economic data of the nineteen provinces in the central and western regions are taken as samples and the nineteen provinces in the middle and western regions are divided into three categories by the improved fuzzy soft clustering algorithm. The ratio of contribution ratio of higher education in the same province is more scientific and reasonable. Again, the classic Cobb Douglas model is revised, the factors of higher education are incorporated into the model, and a kind of improved calculation model of the contribution rate of education progress is put forward. On the basis of the collection and collation of 2000-2014 years of Higher Education Statistics in China, By using the new model, the contribution rate of higher education to the economic growth of the nineteen provinces in the central and western regions is obtained. Finally, on the basis of the above empirical analysis, some practical suggestions are put forward on the problems of higher education in the central and western provinces.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：G649.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2037220