项目验收的同行评议辅助决策评价方法研究——基于贝叶斯正则化修正的BP人工神经网络模型
2017-11-18分类号：G353.1
【部门】山东科技大学图书馆 中国科学院大学 中国科学院文献情报中心
【摘要】[目的/意义]个体的同行评议判断不可避免地会由于专家主观性导致评审结果嵌入式有偏,而个体成员聚集在一起开展有组织的群体决策时,由于客观组织评审标准的存在,能有效避免个体非理性因素导致的系统整体偏差。[方法/过程]为了找到更适合的定量化模型来模拟专家组群体的复杂评审决策,本研究借助BP人工神经网络模型,样本选取2001-2005年间批准实施的林业"948计划"项目126项,从"投入—产出"视角选取表征项目特征的36个指标,基于以上指标通过有监督的机器学习来模拟项目评审专家组(59名成员)的决策打分值,并添加
【关键词】同行评议 科技评价 BP人工神经网络 贝叶斯正则化 948计划
【基金】中国科学技术协会项目“我国重点领域创新力评估”(编号:2015ZCYJ4-05);; 山东科技大学人才引进科研启动基金项目“同行评议与计量评价在科研评价中应用比较研究”研究成果
【所属期刊栏目】情报杂志
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