李玲玉
- 作品数：11 被引量：127H指数：6
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- 相关领域：经济管理社会学文化科学自然科学总论更多>>
- 基于时序信息迭代的变权方法及应用被引量：1
- 2020年
- 为克服传统动态评价中权重不能随指标属性值变化从而不能准确刻画指标侧重关系的缺陷,文章在变权理论的指导下,构建了一种基于指标数值变化的变权方法,以2011—2015年科技评价中典型的14个省域的空间面板数据检验该变权方法的合理性及变权权重的适应性与有效性。研究表明:通过变权设计,可以较清晰地看出各省域在发展中每一时期的侧重因素层面,2012—2013年"科技投入"层面和2014—2015年"科技对社会的影响"层面受到了普遍重视,获得了较大权重。该变权方法的突出特点是可以对指标进行"奖惩激励",具有较好的研究与应用价值。
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- 关键词：奖惩激励
- 群体信息集结过程中无量纲化方法的选择被引量：9
- 2017年
- 针对线性无量纲化方法对群体评价中信息集结结果的影响问题,本文以线性加权的群体信息集结方法为背景,以集结成的群体信息最大程度地扩大被评价对象间的差异为导向,给出了群体信息集结过程中无量纲化方法选择的若干结论和建议。首先设定评价情景并提出研究假设,分析不同无量纲化方法集结成的群体信息对各被评价对象间的差异影响;然后对造成被评价对象之间差异的主要因素进行了讨论;通过对不同因素的分析以及与未经过无量纲化处理集结成的群体信息中各被评价对象间差异的比较,得出一些重要的结论,并给出一些针对群体信息结集过程中选择无量纲化方法的建议;最后,用一个算例检验了结论的有效性。
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- 关键词：综合评价信息集结
- 基于随机模拟的综合评价方法及应用被引量：11
- 2010年
- 针对序关系分析法由专家给出的指标间重要性之比是一个比值区间的问题,提出了一种基于"蒙特卡罗仿真"思想的随机模拟综合评价方法,将点赋值的序关系法推广至区间赋值的情形.基于随机模拟的思想,依据经典的综合评价过程,模拟反映被评价对象之间优劣关系的优胜度矩阵.在此基础上,给出各被评价对象之间的最佳排序.该方法是对经典的序关系分析赋权法的推广与泛化.最后,用一个算例验证了方法的有效性.
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- 关键词：综合评价排序
- 区域高校科技创新力排名及评价分析被引量：21
- 2017年
- 从资源基础、产出效益、环境建设三个层面构建了区域高校的科技创新评价指标体系,通过将指标的发展增量与序关系分析法相结合的方式提出了一种客观赋权方法及相应的评价模型。在此基础上,对中国31省域的高校科技创新能力进行了评价分析,得出上海、北京、江苏的高校科技创新能力较好,海南、贵州、西藏等地区高校科技创新较落后的主要结论。另外,通过对省域高校科技创新模式的分析,得到全国高校科技创新整体水平有待进一步提升且省域之间发展差异较大等主要结论。
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- 关键词：综合评价
- 综合评价方法性能的数值仿真研究
- 综合评价是对被评价对象所进行的客观、公正、合理的全面评价。随着对综合评价的研究的不断增多,综合评价方法也层出不穷,从德尔菲法、评分评价、综合指数评价法、功效系数法到多元统计评价法、模糊综合评价法、灰色系统评价法、层次分析...
- 李玲玉
- 关键词：综合评价数值仿真稳定性分析
- 文献传递
- 拉开档次法稳定性分析及改进被引量：14
- 2015年
- 采用随机模拟仿真的方法分别从增添异常对象和极端样本两个方面对拉开档次法的稳定性进行了分析,给出了相关结论。在此基础上,基于"因子分析"提出了拉开档次法的改进方法,算例部分的分析表明该方法因兼顾了同类数据之间的内部差异,能够削弱"异常值"对原始数据的干扰作用,从而进一步提升了方法的稳定性。最后,指出拉开档次法适用于评价指标数目较少的评价问题,而基于"因子分析"的改进方法则适合于数据数目较多且指标有相关关系的评价问题。
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- 关键词：综合评价
- 无量纲化方法的选取原则被引量：60
- 2016年
- 采用不同的无量纲化方法进行评价数据预处理时,会得到不同评价结果,以拉开档次法为例,分析了选取无量纲化方法的原则。构建了选取无量纲化方法的3个原则,即变异性、差异性和稳定性原则;选用数值仿真方法对3条原则进行了分析;最后,得出线性比例法是适合于拉开档次法的最佳无量纲化方法的结论。该研究思路可推广至其他综合评价方法选取适用的无量纲化方法的相关研究。
- 李玲玉郭亚军易平涛
- 关键词：综合评价数值仿真稳定性
- 区域高校科技创新力排名及评价分析
- 从资源基础、产出效益、环境建设三个层面构建了区域高校的科技创新评价指标体系,通过将指标的发展增量与序关系分析法相结合的方式提出了一种客观赋权方法及相应的评价模型.在此基础上,对中国31省域的高校科技创新能力进行了评价分析...
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- 基于改进分层激励控制线的多阶段信息集结方法被引量：9
- 2018年
- 针对时序动态综合评价问题,在分层激励方法的基础上,提出了3种改进的分层激励多阶段信息集结方法,即按比例分层的集结方法、按一维聚类分层的集结方法和按诱导变量分层的集结方法,并对其分层模式及信息集结过程进行了分析.改进后的分层方法对被评价对象评价值中包含的隐含信息的分析更为深入,且能够灵活地凸显决策者的激励意图.最后通过一个算例对方法的有效性进行了验证.在实际应用中,决策者可以根据实际问题选择适合的改进方法.
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- 关键词：信息集结
- 基于可修正特征的省域科技评价研究被引量：3
- 2018年
- 在生态文明建设成为国家战略的时代背景下,通过文献梳理与指标筛选,构建了适应国家发展目标的科技评价指标体系。针对"可修正"结论的评价需求,通过分析近年来评价指标动态数据的变动趋势,将数据挖掘得到的信息与G1法相结合,建立了基于动态数据变动趋势与G1法的赋权模型,并对中国14个典型省域2011-2015年的科技评价数据进行测度研究。由分析可知,"十二五"期间14省域科技发展很不平衡,发展最差的省域(云南)与发展较好的省域(上海、北京、广东)之间的差距很大等结论。这一赋权模型体现出时间变动对测度结果的修正作用,即在不同的时间点(增加了新的考核年限的数据),从数据本身变动得出的倾向信息会令原考核期的评价结果发生变化,可视为"因新数据的加入引起的评价过程信息的更新",因而具备了修正历史评价结论的评价特点,适用于"决策者为了提高判断的准确性以改善整体的评价质量,接受对历史评价结论进行更新修正"的评价问题。
- 李玲玉李玲玉郭亚军
- 关键词：动态数据
