理工科研究生科研创新能力评价指标体系的构建及应用

针对目前高校理工科研究生的特点,采用问卷调查法并对调查结果进行分析,应用SPSS构造了研究生科研创新能力评价体系,计算了相关因素的权重,并采用AHP方法建立了科研创新能力的综合评价模型,在此基础之上实现了研究生科研创新能力的模糊综合评判.该方法可以为高校实现研究生科研能力的合理评价提供参考.     

基于层次分析法的信息技术类高校科研绩效评价

针对信息技术类高校科研成果转化需求旺盛的特点,制定一套适合信息技术类高校科研成本与效益的评价指标体系。应用层次分析法确定各个指标的权重,建立信息技术类高校科研绩效的评价模型。利用该模型对某信息技术类高校2013-2015年的科研绩效进行量化评估,验证了该模型的有效性。     

中国西部高校专任教师配置结构的优化分析

针对西部高校专任教师配置结构的现状及特有规律,从专任教师的个人能力、高校人员配置和师生配置等方面建立统计评价指标体系,运用统计模型（灰靶）对中国西部12个省、直辖市、自治区的高校专任教师配置结构进行评价.同时,通过引入网络层次分析法（ANP）对传统灰靶模型进行改进,以弥补传统灰靶模型中等权相加的不足.评价结果表明,将基于网络层次分析法改进后的灰靶模型应用于西部高校专任教师配置结构的评价体系中具有一定的科学性与合理性,也具有进一步完善和推广的价值.     

DEA在公交车中途停靠站站长设计中的应用

公交车中途停靠站站长的设计,既要达到停靠站能提供最大停靠能力的要求,又要充分发挥其停靠能力.应用数据包络分析原理（data envelopment analysis,DEA）构建站长设计方案的评价模型,应用该模型对站长设计方案中的各中途停靠站进行相对有效性评价,依据评价结果对不同的设计方案进行横向比较,确定最优设计方案;利用模型的计算结果在输入保持不变的情况下,通过只改变输出将非DEA有效的停靠站改进为DEA有效,提出改进设计方案的方法.     

基于ＳｃｉＶａｌ的高校科研生产力评价及提升策略

利用爱思唯尔（Ｅｌｓｅｖｉｅｒ）的ＳｃｉＶａｌ科研管理分析平台,以浙江工业大学为例,分别从科研产出数量、质量、影响力、科研合作方式以及学科发展态势５个维度对高校以文献为主的科研生产力进行评价分析。选取了国内６所工业类大学、１３２所“双一流”大学以及９所 Ｃ９联盟大学作为对照样本群,对发文量、篇均被引频次、前１０％高被引文献比、归一化影响因子（Ｆｉｅｌｄ－ｗｅｉｇｈｔｅｄｃｉｔａｔｉｏｎ ｉｍｐａｃｔ,ＦＷＣＩ）及科研合作等指标进行趋势对比和横向比较,以发现浙江工业大学的科研优势及不 足。结果表明：在过去的１５年里,浙江工业大学的科研产出数量、质量和影响力整体呈现上升趋 势;国际和国内层面的科研合作不断加强,国际合作对应的论文质量和影响力相对更高;通过分析 学科领域的科研产出数量和影响力,可将学科划分为优势学科、中间学科和扶持学科进行分层分类 管理。研究结果可为高校科研生产力的定量评价提供思路。     

产学研协同创新视角下的AHP高校科研评价体系研究

从产学研协同创新的角度,将科研对教学质量提升、学生就业或深造、企业及行业经济效益的影响等"实际价值"合理纳入高校科研评价体系。理论层面,采用层次分析法构建AHP高校科研评价体系,并进行指标权重测算与灵敏度分析;实践层面,构建AHP高校科研评价联网动态评价平台,实时动态评价科研成果与效益。科研成效所占比重较大,专有成果、投产增值占比较高。学生就业权重最高。科研评价应突出"研以致用",应增加科研在学生就业、经济社会应用评价的比重。     

结合改进残差网络和Bi-LSTM的短期电力负荷预测

为充分挖掘电力负荷历史数据的潜在特征,提高短期负荷预测模型的预测精度,提出了一种由改进残差网络（ResNetPlus）、注意力机制（Attention mechanism,AM）和双向长短期记忆网络（Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM）结合而成的残差AM-Bi-LSTM预测模型。该模型将历史负荷、温度和所预测日期的特征作为输入,在Bi-LSTM模型基础上,引入多层改进残差网络提取输入数据的隐藏特征,有效克服了网络隐藏层数加深导致的网络退化问题,使模型的反向传播能力大幅提升;加入注意力机制,分析网络中输入信息与当前负荷的相关性并突出重要信息的影响,从而提高模型的速度与准确率;使用Snapshot策略集成收敛于不同局部极小值的多个模型,以提升模型的准确率和鲁棒性。最后,使用美国ISO-NE数据集进行模拟预测,测试结果表明:所提模型的平均预测精度达到98.27%;在连续的12个月中采用该模型的平均预测精度相比于LSTM模型提高了2.87%;在不同季节下采用该模型的平均预测精度相比于AM-Bi-LSTM和ResNetPlus模型分别提高了1.05%和1.16%。说明所提模型相较于对比模型具有较高的准确率、鲁棒性以及泛化能力。     

基于数据包络分析模糊化的高校科研效率评价

运用数据包络分析(DEA)的方法,从高校科研的投入与产出角度出发,计算了国内31所高校的相对科研效率,并利用模糊数学中的隶属度函数对DEA成绩进行模糊化处理,客观地划分了评价等级。对国内31所高校的科研效率情况进行实证分析的结果显示,20所高校的科研效率规模恰当。对科研效率规模递增或递减的11所高校的投入产出进行了调整,使科研效率达到规模恰当。对高校的科研效率进行客观性评价的结果,可为高校优化科研资源提供科学依据。     

基于核极限学习机自编码器的转盘轴承寿命状态识别

针对低速重载转盘轴承运行工况恶劣、故障特征微弱的特点,提出基于飞蛾扑火算法优化多层核极限学习机自编码器（MFO-MLKELM-AE）的转盘轴承寿命状态识别方法. 该方法从振动信号的时域和时频域中提取出多个能够表征转盘轴承运行状态的特征向量,并将其组成高维特征集. 采用堆叠多层核极限学习机自编码器（MLKELM-AE）,从高维特征集中提取最能反映转盘轴承的寿命状态信息,输入核极限学习机（KELM）模型进行寿命状态识别. 在MLKELM-AE学习训练中,采用新的飞蛾扑火算法（MFO）优化惩罚系数和核参数,提高MLKELM-AE的特征识别能力. 转盘轴承加速寿命实验表明,MLKELM-AE比多层极限学习机自编码器（MLELM-AE）、单层极限学习机（ELM）、KELM的识别精度高,多传感器、多领域特征能够全面反映转盘轴承的寿命状态.     

基于PCA-AHP-IE的多指标评价模型研究与应用

为解决多指标评价问题,提出基于改进PCA-AHP-IE组合的评价模型。通过结合高校专业评价现实问题及其特征,对现有的专业评价指标体系进行重构。改进层次分析法并引入多专家打分及熵值概念,同时结合主成分分析法及熵权法求得指标体系权重,将上下层指标体系权重加权融合,构建基于PCA-AHP-IE的多指标评价模型,获得样本数据评价结果。将该模型应用到高校在计算机专业的评价问题中,实验结果表明:该模型可以完成对样本数据进行合理、有效的评价,评价结果可以作为高校专业优劣判断的决策依据。