【摘要】： 作為國家支持基礎(chǔ)研究的主渠道之一,科學(xué)基金在國家創(chuàng)新體系中發(fā)揮重要作用�？茖W(xué)基金立項(xiàng)評估是科學(xué)基金管理的核心環(huán)節(jié),決定了政府科技投入能否得以有效的利用,關(guān)系到優(yōu)秀的科研工作者能否通過良性競爭獲得有限的科技資源。目前,關(guān)于科學(xué)基金項(xiàng)目立項(xiàng)評估的研究主要是沿用一般項(xiàng)目評估方法,尚缺乏針對科學(xué)基金項(xiàng)目立項(xiàng)評估的特點(diǎn)對評估過程中的具體問題所開展的理論研究。因此,選擇科學(xué)基金立項(xiàng)評估問題為研究對象,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。 科學(xué)基金立項(xiàng)評估是以評審專家的評審意見為根本依據(jù),因此評審專家的遴選和評審意見的處理是立項(xiàng)評估的核心。評審專家遴選需考察的因素復(fù)雜,且遴選過程存在諸多不確定性。另一方面,科學(xué)基金項(xiàng)目探索性強(qiáng),即使同行專家也很可能存在一些不確切知曉的內(nèi)容,評審意見本身通常以語言評價(jià)信息的形式給出。因此,科學(xué)基金立項(xiàng)評估屬于特定環(huán)境下的復(fù)雜不確定性決策問題。研究中運(yùn)用D-S證據(jù)理論,灰色理論、主觀證據(jù)推理理論和語言評價(jià)方法對科學(xué)基金立項(xiàng)評估問題進(jìn)行了理論上的探索。具體研究內(nèi)容和創(chuàng)新性成果如下: 1.通過系統(tǒng)地比較分析國內(nèi)外關(guān)于證據(jù)合成規(guī)則的主要研究成果,提出證據(jù)沖突分析方法及利用沖突分析結(jié)論靈活選用證據(jù)合成策略的新思路。首先根據(jù)Jousselme距離公式進(jìn)行沖突分析,使沖突程度較低的證據(jù)結(jié)成虛擬聯(lián)盟,對聯(lián)盟內(nèi)和聯(lián)盟間分別使用不同的證據(jù)合成規(guī)則。然后通過計(jì)算證據(jù)系統(tǒng)對不同證據(jù)的支持程度衡量證據(jù)的可靠性,從而實(shí)現(xiàn)對虛擬聯(lián)盟的客觀賦權(quán)。通過上述方法,可以有效的解決沖突證據(jù)合成問題,并在保證收斂速度的同時(shí)降低決策風(fēng)險(xiǎn)。最后通過與經(jīng)典算例的比較,驗(yàn)證該方法的有效性和優(yōu)越性。上述方法為構(gòu)建評審專家遴選與評審意見處理方法奠定了理論基礎(chǔ)。 2.針對評審專家遴選因素的復(fù)雜性和不確定性,構(gòu)建了基于D-S證據(jù)理論的多遴選指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型。通過對國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的分析,結(jié)合國內(nèi)科學(xué)基金管理的實(shí)際情況,構(gòu)建一套涵蓋評審能力、科技信譽(yù)和評審績效三個(gè)方面信息的專家遴選指標(biāo)體系。論述了各遴選指標(biāo)的分析與評價(jià)方法,設(shè)計(jì)了基于衰退系數(shù)的累計(jì)命中率和離散率兩個(gè)定量指標(biāo),并在定量指標(biāo)處理中構(gòu)造了中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù),結(jié)合灰色理論將定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適于應(yīng)用D-S證據(jù)理論處理的形式。 3.在分析現(xiàn)有語言評價(jià)信息處理方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)立項(xiàng)評估工作的實(shí)際需要,提出了二維語言評價(jià)信息的概念及相關(guān)決策問題,并利用主觀證據(jù)推理理論處理二維語言評價(jià)信息。針對科學(xué)基金立項(xiàng)評估中識別與處理非共識項(xiàng)目的難題,提出基于二維語言評價(jià)信息的評審意見共識性分析方法。為合理的度量評審意見的非共識程度,設(shè)計(jì)了二維語言評價(jià)信息的距離公式,證明了相關(guān)性質(zhì)。以若干評審意見的相似關(guān)系描述評審意見間的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系,便于分析非共識的產(chǎn)生原因,有利于從非共識項(xiàng)目中選擇具備資助價(jià)值的項(xiàng)目。針對評審專家權(quán)重信息完全未知、權(quán)重信息為實(shí)數(shù)及權(quán)重信息為二維語言評價(jià)信息三種不同情況,設(shè)計(jì)了評審意見集結(jié)方法和基于評審意見集結(jié)結(jié)果的排序與擇優(yōu)規(guī)則。 4.為了系統(tǒng)的驗(yàn)證研究的實(shí)用性和有效性,以國家自然科學(xué)基金的通訊評審專家遴選和面上項(xiàng)目評審意見處理為背景進(jìn)行實(shí)證研究。在以往立項(xiàng)評估過程的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)環(huán)境下,使用基于D-S證據(jù)理論的評審專家遴選模型和基于二維語言評價(jià)信息的評審意見處理方法能夠取得預(yù)想效果。通過與現(xiàn)行評審意見處理方法和二元語義方法的比較研究,說明應(yīng)用二維語言評價(jià)信息方法處理評審意見具有一定準(zhǔn)確性優(yōu)勢,并驗(yàn)證了科學(xué)基金立項(xiàng)評審中要求評審專家反饋熟悉程度信息的實(shí)際意義。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：G322;F224
【圖文】：

合肥工業(yè)大學(xué)博士論文評估體系由評估主體、評估客體、評估標(biāo)準(zhǔn)三大要素的評審標(biāo)準(zhǔn)對評估客體的價(jià)值進(jìn)行評判。在評估主體組織方，負(fù)責(zé)遴選評審專家和依據(jù)評審意見做出最終工作一線，負(fù)責(zé)評判申請項(xiàng)目的資助價(jià)值。申請項(xiàng)目的，需要由評估主體依據(jù)評審標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行認(rèn)識和判斷。體期望，通常在項(xiàng)目評估方案設(shè)計(jì)階段就已制定完成

( )iCrd m 滿足：1( ) 1niiCrd m=∑ =，可以將 ( )iCrd m 視為證據(jù) mi的權(quán)重。義 2.10：設(shè) n 個(gè)證據(jù)經(jīng)過沖突分析被劃分為 m 個(gè)虛擬聯(lián)盟 G1，…，Gk，…，擬聯(lián)盟 Gk由 g 條證據(jù)組成（ g ≥ 1），即k kk 1 gG = {m m }L，則虛擬聯(lián)盟 Gk的權(quán)2( ) ( ) ( )k k kk 1 gW = Crd m + Crd m + +Crd mL重kW 滿足：11mkkW=∑ =。可見，虛擬聯(lián)盟的權(quán)重是聯(lián)盟內(nèi)部的證據(jù)的可信而權(quán)重kW 可以合理地體現(xiàn)出虛擬聯(lián)盟 Gk在整個(gè)證據(jù)系統(tǒng)中的重要程度。據(jù)合成新規(guī)則提出一種證據(jù)合成新規(guī)則，通過沖突分析考察待合成證據(jù)的具體情況，靈策略。如果證據(jù)間不存在強(qiáng)沖突的證據(jù)，則直接應(yīng)用 D-S 合成規(guī)則；如果據(jù)合成過程如圖 2.2 所示。根據(jù) 2.3.2 的方法將證據(jù)劃分為若干個(gè)虛擬聯(lián)盟信度 Crd；然后應(yīng)用 D-S 合成規(guī)則融合虛擬聯(lián)盟內(nèi)部的證據(jù)，獲得虛擬聯(lián)配kGm ；最后利用沖突分析中獲得的權(quán)重信息，應(yīng)用ER 合成規(guī)則獲取最終

本文構(gòu)建的評審專家遴選指標(biāo)體系由評審能力、科技信譽(yù)和評審業(yè)績?nèi)齻�(gè)一級指標(biāo)構(gòu)成，各一級指標(biāo)又進(jìn)一步分解成若干便于分析評判的二三級指標(biāo)，指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)如圖3.2所示。3.3 遴選指標(biāo)的測度與綜合3.3.1 基于 D-S 證據(jù)理論的多遴選指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型自Taylor提出“目標(biāo)”的概念以來，以目標(biāo)為中心的評價(jià)，在評價(jià)理論中一直占據(jù)核心的地位。然而目標(biāo)通常帶有一定程度的抽象性，往往無法直接將其作為評價(jià)的依據(jù)。為了保障評價(jià)的可操作性及評價(jià)結(jié)果的科學(xué)性，評價(jià)主體需要把抽象的目標(biāo)具體化或分解為一層乃至多層的子目標(biāo)，這些子目標(biāo)統(tǒng)稱為指標(biāo)。設(shè)某項(xiàng)目計(jì)劃聘請L位評審專家共同評議，經(jīng)過

【引證文獻(xiàn)】

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3 施旋;基于D-S證據(jù)理論的供應(yīng)商評價(jià)和選擇問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

4 王世朋;非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中基于推薦證據(jù)的信任模型研究[D];吉林大學(xué);2012年

本文編號：2747028