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      1. 獨立學院科研立項模糊綜合評價數學模型構建

        時間:2024-10-02 17:01:42 數學畢業論文 我要投稿
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        獨立學院科研立項模糊綜合評價數學模型構建

          模糊綜合評價數學模型是在模糊數學理論的基礎上,把定量的數據跟模糊的標準做一下模糊變換和分配一定的權重,下面是小編搜集整理的一篇探究模糊綜合評價數學模型構建的論文范文,供大家閱讀參考。

        獨立學院科研立項模糊綜合評價數學模型構建

          科學研究水平對于獨立學院來說是一項重要的工作,為了鼓勵教師的科研熱情,學校各個類別的科研項目的立項評審工作也就成為了重中之重。而對于這項重要的工作我們往往忽略了其在工作方法上的弊端,是否考慮到其評審過程及其評審結果的客觀性,因此我們需要探索更好的方法來應用到獨立學院科研立項的評審工作當中去,那就是模糊數學的理論。模糊數學理論作為數學領域比較年輕的數學知識體系,廣泛應用于解決各行各業復雜多變的實際問題。本文就是采用模糊數學的理論,探究在獨立學院科研管理工作中,將模糊綜合評判法應用到科研項目的評選上,針對項目評審過程中的某些特性,建立綜合評價的數學模型,使獨立學院科研項目的評審工作更加客觀公正,從而提高了獨立學院整體的科研水平。

          一、在獨立學院科研立項評審過程中應用模糊評判法的必要性

          模糊數學概念是相對精確數學而言的,它是用數學的理論方法研究和解決現實中遇到的模糊現象的一種數學方法。模糊評判法是對人腦思維評判事物的方法進行模擬,恰當地描述這些模糊的概念,對其進行數學化和定量化。獨立學院的科研立項的評審過程就是一個多元復雜的過程,因此引入模糊評判法可以大大提高項目評審的客觀性。

          (一)科學研究對象的模糊性

          科學研究的對象涉及到科技、文化、社會眾多既有交叉又各自獨立的知識領域,這些因素都具有模糊的特性,所以很難比較不同領域的科學技術的先進與否和研究方法的好壞,這些評斷之間的界限很難分清楚。

          (二)評審專家思維的模糊性

          科研項目的評審是需要評審專家進行評審的,需要用到大腦。人的大腦在對大量信息進行處理和加工的時候,其部分的評判結論具有模糊的特性,此種評判跟計算機給出的精確結果存在著很大的差異,人腦給出的是綜合的介于某個范圍內的評價結果,而計算機的結果是精確的不能再精確的數據,我們需要把人腦的模糊判斷量化成具體的數據,加以比較,得出比較客觀的評判結果。

          (三)科學研究過程的模糊性

          科學研究是個非常復雜的過程,需要計算項目投入的資本跟產出的效益之間的比例,這里面不僅包括投入的研究材料、研究人員,還包括投入的實驗設備等,要考慮到每個環節的合理性、必要性和穩妥性,這期間就存在著諸多的不確定因素和比較多的過渡狀態。

          二、獨立學院科研立項模糊綜合評價數學模型的建立

          目前獨立學院的項目評審工作絕大多數采用的是組織專家評審委員會的形式,通過專家的討論,投票評選出獲得資助的項目及資助的等級。而科研立項的評審過程,實際是對研究內容的多種屬性客觀的認同過程,要考慮到各方面的因素,權衡評價結果的各個指標,得到客觀的判斷和綜合的考慮。在科研項目評審時,評價一個項目的水平高低、質量優劣,大多數的情況下都屬于模糊的評判概念,尤其是由于評委專家對行業領域知識的局限性。在項目評審的過程中,多數情況下不能用絕對的肯定和否定來表達結論,而是趨向于某個結果的評判,因此要引入模糊數學的理論來解決獨立學院科研項目評審過程中存在的問題。

          模糊綜合評價數學模型是在模糊數學理論的基礎上,把定量的數據跟模糊的標準做一下模糊變換和分配一定的權重,在這個基礎上對評審對象進行模糊處理的一種評判手段。

          (一)建立科研立項評價因素的指標集合

          能夠影響到科研項目評選工作的因素較多,我們需要多方考慮采用那些對評審結果影響比較大的因素作為評價指標,同時考慮到指標較少不能夠全面體現評審結果的客觀性,指標太多又不能突出某些因素的重要性。我們根據獨立學院科研項目的特點及評審過程中評審專家考慮的幾個重要方面選定5個指標構成科研立項評選的評價指標集合U,即U={u1·u2·u3·u4·u5},其中:u1為研究內容的必要性,u2為研究方法的創新性,u3為研究方案的可行性,u4為研究基礎的扎實性,u5為解決問題的重要性。

          (二)建立科研立項評價指標的評價等級集合

          考慮到能夠讓評審專家將評審指標分成多個等級,且如果等級的個數較少不利于項目之間拉開檔次,如果等級個數較多將導致評審結果比較分散,因此一般把評判的等級分為4個,由這四個等級構成評審等級集合V,即V={v1·v2·v3·v4},其中:v1為優秀,v2為良好,v3為一般,v4為差。

          (三)構造模糊關系矩陣

          從U到V的模糊關系矩陣為:R=(rij),其中i=1,2,3,4,5;j=1,2,3,4評審專家在評審會上通過詳細閱讀申請者上交的材料,綜合考慮各個方面,通過對各個項目之間的比較,對參評項目的給出較客觀的評審意見,根據項目申請書中的研究背景、研究內容、研究意義、研究方法等內容每個評委針對每一個評價指標給出其相應的評判等級,而且只允許給出一個等級,否則不生效。

          當所有評委給出結果后,需要評委會秘書對數據進行統計,得到的模糊關系矩陣如下:【0】

          (四)確定指標權重向量

          通常情況下,評審指標在評審過程中對評審結果的影響程度各有不同,因此我們要根據其不同的影響程度賦予每一個指標不同的權重系數,以體現其不同的重要性,可以根據評審專家的經驗來分配各個評審指標的權重,確定權重系數。如若設定的5個評審指標的權重系數為a1,a2,a3,a4,a5,且5i=1∑ai=1,則得出的權重向量為A=(a1·a2·a3·a4·a5)

          (五)模糊綜合評判

          作為U上的模糊子集A,(U×V)上的模糊子集R,作模糊變換B=A·R,把它叫做綜合評判。

          在這里我們需要考慮一下B的運算方法,如果我們采用模糊矩陣的合成運算的方法進行運算,這種運算方法跟普通的矩陣運算乘法比起來具有簡單容易計算的特性。但是它采用的是在相加的情況下選取各個項的最大者為和,在相乘的情況下選取每項中最小的因子為積,這樣能在很大程度上減少“人情評判”的作用,但是會丟失很多重要的信息。因此,為了既客觀又充分地反映每一個評審專家的想法,我們只能采取普通矩陣乘法的運算方法,也就是我們常說的加權平均法則,這種方法可以考慮到每個因素并且按照權重來分配份額!1】

          (六)評選標準的選定在B=(b1·b2·b3·b4)中,每個依據的影響力度不盡相同,為了區別,我們分別給b1·b2·b3·b4設定一個權重系數F.【2】

          然后我們在計算后可以采用以下兩個推導方式來對我們得到的這些數據加以分析。第一種方法是,我們事先可以制定一個固定的標準,即通過給定一個數D,接下來如果當C大于D的時候,我們就可以把項目列為資助項目。另一種方法是,我們可以把每個項目計算而得到的C值進行排序,然后按照資助項目個數和資助力度,最后根據它們的整體排序來劃分項目的立項與否及其相應的立項等級。

          三、結論

          由于參與項目評審工作的主體是人,事實證明跟人關聯的事情均具有及其復雜的特性,人們的評判比較難于用是非、對錯來描述,因此項目的評審過程具有一定的模糊特性,針對在評審過程中大量的不確定因素,本文采用模糊數學的理論對項目的評審工作給予了客觀的評判;谶@個模糊數學理論構建起來的數學模型,既能夠考慮到獨立學院科研項目評審工作的特殊性,又能夠很好地尊重評審專家給出的評審結果。因為通過模糊評判法得出的評審結果是對項目整體的綜合評價,較單獨的評委投票得出的結果更具有客觀性,而且在很大程度上打消了一些人認為項目評審過程中人為因素較多的疑慮。長此以往,這將有利于獨立學院科研立項向更高的研究水平發展,能夠使獨立學院成為以教學取勝的特色學校,同時其科研能力也不容小覷。

          參考文獻:

          [1]賀仲雄。模糊數學及其應用[M].天津科學技術出版社,1983.

          [2]陳守煜。系統模糊決策論與應用[M].大連理工大學出版社,1994.

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