發(fā)布時(shí)間：2021-05-06 09:53

　　智庫(kù)發(fā)展程度正成為一個(gè)國(guó)家或地區(qū)治理能力的重要體現(xiàn)。對(duì)于智庫(kù)評(píng)價(jià)的探索有助于通過(guò)理解智庫(kù)評(píng)價(jià)中的指標(biāo)體系及方法,進(jìn)而研究拓寬智庫(kù)影響決策的路徑。目前,中國(guó)的國(guó)家高端智庫(kù)和省市級(jí)重點(diǎn)智庫(kù)都在迅速發(fā)展,科學(xué)高效的考核評(píng)價(jià)體系,能夠激勵(lì)智庫(kù)不斷尋求發(fā)展,進(jìn)而對(duì)中國(guó)新型智庫(kù)體系的形成具有重要意義。本文從智庫(kù)評(píng)價(jià)出發(fā),首先論證了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)的優(yōu)勢(shì)。然后基于文獻(xiàn)資料、我國(guó)智庫(kù)特點(diǎn)與專家建議,制作了調(diào)查問(wèn)卷。通過(guò)因子分析對(duì)調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果進(jìn)行分析,理清了指標(biāo)層級(jí)關(guān)系和權(quán)重。在此基礎(chǔ)上遵循科學(xué)性、綜合性等原則建立了國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。接著構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MIV算法的國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)模型。模型基于Python3.6,采用TensorFlow框架、JetBrains PyCharm和BP算法建立,訓(xùn)練和校驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)取自100家已知等級(jí)的高校智庫(kù),選用其二級(jí)指標(biāo)加權(quán)分?jǐn)?shù)和已知等級(jí)作為學(xué)習(xí)樣本。在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)模型建立后,為盡可能降低因選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)不準(zhǔn)確造成模型的精確度問(wèn)題,選用MIV算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變量進(jìn)行特征篩選。從作為輸入層節(jié)點(diǎn)的8個(gè)二級(jí)指標(biāo)中篩選出7個(gè)關(guān)鍵指標(biāo),并... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：108 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與選題意義
        1.1.1 課題研究背景
        1.1.2 選題的提出
        1.1.3 研究意義
    1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀和應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.1 智庫(kù)評(píng)價(jià)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 現(xiàn)有智庫(kù)評(píng)價(jià)研究存在的問(wèn)題
        1.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)分類(lèi)領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容和方法
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 論文結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 科學(xué)評(píng)價(jià)理論
        2.1.1 科學(xué)評(píng)價(jià)的內(nèi)涵
        2.1.2 科學(xué)評(píng)價(jià)的理論和方法體系
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法
        2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做智庫(kù)評(píng)價(jià)的優(yōu)勢(shì)分析
    2.3 因子分析法
        2.3.1 因子分析法的思想
        2.3.2 因子分析法的基本步驟
    2.4 MIV算法
        2.4.1 MIV算法概述
        2.4.2 算法程序分析與設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
3 國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建
    3.1 國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的原則與步驟
        3.1.1 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的原則
        3.1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的步驟
    3.2 國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的問(wèn)卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析
        3.2.1 調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與對(duì)象的選擇
        3.2.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析
        3.2.3 因子分析
        3.2.4 信度檢驗(yàn)
    3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立
        3.3.1 體系和權(quán)重說(shuō)明
        3.3.2 指標(biāo)解釋
    3.4 本章小結(jié)
4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MIV算法的國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)模型
    4.1 評(píng)價(jià)模型數(shù)據(jù)獲取與處理
        4.1.1 原始數(shù)據(jù)獲取
        4.1.2 確定學(xué)習(xí)樣本
    4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)內(nèi)智庫(kù)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)定
        4.2.2 激活函數(shù)的選擇
        4.2.3 學(xué)習(xí)參數(shù)的選擇
        4.2.4 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
        4.2.5 評(píng)價(jià)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.3 評(píng)價(jià)模型的算法步驟與訓(xùn)練
        4.3.1 評(píng)價(jià)模型的基本算法
        4.3.2 評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練和校驗(yàn)
    4.4 基于MIV算法的評(píng)價(jià)模型性能優(yōu)化
        4.4.1 基于MIV算法的關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選
        4.4.2 模型性能優(yōu)化分析
    4.5 本章小結(jié)
5 模型應(yīng)用
    5.1 案例描述與數(shù)據(jù)獲取
    5.2 評(píng)價(jià)模型仿真系統(tǒng)與應(yīng)用
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄 A
附錄 B
附錄 C
附錄 D
附錄 E
附錄 F
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于群策層次分析法的中國(guó)高校智庫(kù)網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)分析[J]. 邱均平,祖文玲.  現(xiàn)代情報(bào). 2018(08)
[3]新媒體與西方知名智庫(kù)的傳播機(jī)制研究——以“一帶一路”建設(shè)相關(guān)研究傳播為例[J]. 朱瑞娟.  現(xiàn)代傳播(中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2018(04)
[4]中國(guó)國(guó)防科技智庫(kù)評(píng)價(jià)體系建設(shè)研究[J]. 許佳,程文淵,張慧.  科研管理. 2018(S1)
[5]科技智庫(kù)建設(shè)的多層次圖景分析[J]. 張?jiān)馒?劉登偉.  智庫(kù)理論與實(shí)踐. 2018(01)
[6]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力負(fù)載預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 張宗華,趙京湘,盧享,牛新征.  計(jì)算機(jī)工程. 2017(10)
[7]我國(guó)智庫(kù)構(gòu)建的實(shí)證與策略研究——以江蘇為例[J]. 梁穎,陳雅,陸紅如.  新世紀(jì)圖書(shū)館. 2017(09)
[8]加快統(tǒng)戰(zhàn)新型智庫(kù)建設(shè) 提升社院資政教學(xué)水平[J]. 呂仕杰,陳錦榮.  上海市社會(huì)主義學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(04)
[9]基于深度圖像和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肉雞體質(zhì)量估測(cè)模型[J]. 王琳,孫傳恒,李文勇,吉增濤,張翔,王以忠,雷鵬,楊信廷.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(13)
[10]創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略視閾下我國(guó)智庫(kù)影響力提升探析[J]. 宣葵葵.  經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展. 2017(03)

博士論文
[1]電子電器產(chǎn)品缺陷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究[D]. 孫思衡.北京科技大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)大數(shù)據(jù)分類(lèi)模型與擬合模型研究[D]. 柴瑞澤.浙江大學(xué) 2018
[2]基于輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)和識(shí)別算法研發(fā)[D]. 盧毅.浙江大學(xué) 2018
[3]美國(guó)高校教育智庫(kù)功能研究[D]. 苗堯堯.天津師范大學(xué) 2017
[4]電子商務(wù)交易過(guò)程中信任評(píng)價(jià)的關(guān)鍵問(wèn)題研究[D]. 陳晨.北京交通大學(xué) 2017
[5]美國(guó)智庫(kù)及其影響力研究[D]. 郭琳.山西大學(xué) 2011
[6]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)研究[D]. 丁杏娟.上海交通大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3171714