文档介绍：神经网络在基础研究成果综合评价中的应用 The Application Study works in Evaluating Basic Research Achievement ofScience and Technology Huang Yarning He Miao HeQincheng黄亚明1 何苗。何钦成1 (1中国医科大学信息管理与信息系统(医学)系,沈阳110001 2中国医科大学附属第一医院信息科,沈阳110001) Medical Information Department ofChina Medical University,Shenyang 10001 【Abstract】 Data about256projects ofnation—-wide and multidiscipline were collectedfrom aministryof China as example projects had been mended tobeawarded“natural science prize”concern- ing input data were dealtwithmethods ofscientometrics,mathematics output variableWas marked withtheprize evalu砒ing system ofbasicscientificand technologic achievements in which multiple indexes should prised Will8 con- thesystemic differentiation was implemented work(Muhilayer work孵and Conjugate Gradient Decent astrainingalgorithm). 【Keywords】 work,conjugate gradientdecent,basic research,achievement evaluation 、科学性和公正性,确立科学、合理的综合评价指标系统和评价方法是多年来科技界和科技管理工作者关注的重要问题,也是科技评价研究领域的热点之一。近十年来,有关科技成果评价的研究,主要集中于适用线性综合评价、模糊综合评判或层次分析法【l一4o对由定性指标或兼有少量定量指标构建的综合评价系统予以结果判定的方法探讨,鲜有运用科学计量学和运用由定量指标构建的综合评价系统对基础性研究成果(自然科学奖,下同) 进行评价,【l纠并将评价结果与同行评议结果予以对照的研究报道。为此,本研究以数理统计学和科学计量学方法为基础,构建由定量指标组成的基础性研究成果综合评价系统,并尝试以同行评议实际结果为对照(输出变量),应用神经网络之共轭梯度下降算法实现对基础性研究成果获奖等级的系统辨识。 (自然科学奖)全国推荐评奖项目256项作为样本,该奖项具有严密的评审程序。首先