【摘要】：科技的發(fā)展直接決定了一個(gè)國家產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的整體水平,加大對(duì)科技的投入是提高科技水平的前提與保障,是確保國家經(jīng)濟(jì)長遠(yuǎn)健康發(fā)展的關(guān)鍵,同時(shí)也是整個(gè)國家實(shí)力的重要體現(xiàn)。政府財(cái)政科技投入是科技投入的重要組成部分,對(duì)其它科技投入有著引導(dǎo)性和驅(qū)動(dòng)性的作用。近年來,政府財(cái)政科技投入快速增長,科技投入項(xiàng)目的數(shù)量也隨之增加,為科技創(chuàng)新提供了重要而有力的保障,但這些投入的實(shí)際效果也成為社會(huì)公眾越來越關(guān)注的問題,因此,對(duì)科技投入項(xiàng)目進(jìn)行有效的績效評(píng)價(jià)十分重要。本文站在政府的角度,以提高科技投入項(xiàng)目績效評(píng)價(jià)的科學(xué)性和合理性為目的,對(duì)科技投入項(xiàng)目績效評(píng)價(jià)的相關(guān)理論和現(xiàn)有方法進(jìn)行了深入的研究,針對(duì)當(dāng)前專家遴選的主觀性較強(qiáng)、指標(biāo)體系的構(gòu)建和績效評(píng)價(jià)方法上均未考慮專家評(píng)價(jià)的隨機(jī)性問題,提出了應(yīng)用基于內(nèi)容的推薦算法、隨機(jī)層次分析法、主成分分析法、云模型等理論優(yōu)化評(píng)價(jià)機(jī)制,本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)以應(yīng)用類科技投入項(xiàng)目為例論述了指標(biāo)體系構(gòu)建的過程。首先利用層次網(wǎng)指標(biāo)體系模型,遵循指標(biāo)構(gòu)建的原則完成了指標(biāo)庫的初建;其次基于主成分分析理論,利用信息敏感性模型實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)篩選,減少了指標(biāo)冗余的同時(shí)得出指標(biāo)的客觀權(quán)重;鑒于傳統(tǒng)的層次分析法沒有考慮到專家打分過程中的隨機(jī)性問題,提出利用隨機(jī)層次分析計(jì)算主觀權(quán)重;最后通過乘法合成法將主觀權(quán)重和客觀權(quán)重結(jié)合得到綜合權(quán)重,最大程度上做到了指標(biāo)體系的科學(xué)合理。(2)對(duì)科技投入項(xiàng)目績效評(píng)價(jià)的方法和流程進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)和論述。首先融合專家歷史評(píng)審的準(zhǔn)確性,對(duì)基于內(nèi)容的推薦算法進(jìn)行了改進(jìn),實(shí)現(xiàn)為待評(píng)價(jià)項(xiàng)目匹配最適合的專家;其次邀請(qǐng)專家對(duì)被評(píng)審項(xiàng)目按指標(biāo)打分,利用云模型中生成綜合云的算法將專家的模糊評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為以Ex、En和He三個(gè)參數(shù)表示的定量數(shù)據(jù),識(shí)別并修正評(píng)價(jià)“異�！睌�(shù)據(jù);然后利用專家評(píng)審數(shù)據(jù)的“不確定度”和“偏差度”確定專家權(quán)重;最后運(yùn)用虛擬云生成算法,集結(jié)專家評(píng)價(jià)信息后,將底層指標(biāo)評(píng)價(jià)信息集結(jié)為最后的評(píng)價(jià)結(jié)果。(3)以一個(gè)應(yīng)用類科技投入項(xiàng)目績效評(píng)價(jià)的實(shí)際案例,驗(yàn)證前面所述方法的科學(xué)性和合理性。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F204;F224
【圖文】：

北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文明確的邊界，云滴的分布也沒有規(guī)律，所以用“云”來比喻的不確定映射關(guān)系。逡逑云模型的數(shù)字特征逡逑可以通過三個(gè)數(shù)字特征來表征，記作稱為云的特過正向云發(fā)生器生成的一朵正態(tài)云（由于大量的模糊概念的期正態(tài)或半正態(tài)分布，因而正態(tài)云是表征語言原子最重要、最有提到的云模型都是正態(tài)云），該圖形象直觀地揭示了云模型每一個(gè)云滴都是定量值ｘ在其定性概念上的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)。橫的取值，縱坐標(biāo)＃是該云滴對(duì)于此云模型的隸屬度，下面分字特征。逡逑

邋Ｉｎｔｅｒｎａｌ邋ａｎｄ邋Ｅｘｔｅｒｎａｌ邋Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ邋Ｃｕｒｖｅｓ邋ｏｆ邋Ｎｏｒｍａｌ邋Ｃｌｏｕｄｓ邋ａｎｄ邋Ｔｈｅｉｒ邋３Ｓ邋Ｂｏｕｎｄ期望值是云的位置參數(shù)，是正態(tài)云對(duì)稱軸的橫坐標(biāo)。下圖２－３的和／ｆｅ相同，Ｅｘ不同，對(duì)比云圖可知，兩朵云的形狀一致－３中云的期望值為０，云峰對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)為０，圖２－４中云的期望的橫坐標(biāo)為１。逡逑期望．０．邋００．墻：１．００．超墻：０．１０．云滴數(shù)：２００逡逑１０－邐命承激４ｋ邐云圖１逡逑Ｉ邋Ｉ逡逑１邋丨逡逑；？邐丨邐＃邋？邐：逡逑丨邋｜邐＾逡逑０邋６邋＂逡逑謝邐丨

本文編號(hào)：2732957