基于两维语义证据推理的科学基金项目专家评议系统研究

科学基金在国家创新体系中发挥着重要作用,研究基金立项评估的决策问题对提高基金使用效率具有重要意义。决策的复杂性与决策问题结构化程度、决策信息完备性和决策行为相关。证据理论提供了一种基于决策者知识和经验的决策方法,然而经典证据理论构建的一维识别框架不能反映决策过程与特征信息。论文提出建立两维语义的证据推理理论,构建反映决策者知识和行为特性的第二维识别框架。以科学基金专家评议系统为实证研究对象,充分利用决策过程信息,改善科学基金项目专家评价系统的决策质量。

基于两维语义的课程思政评价指标体系构建

随着高校课程思政建设工作的持续推进,课程思政建设成效评价的需求日益突显。针对传统的课程思政评价指标遴选时未能充分考虑专家信息质量问题,增加一维反映专家评价可靠性的信息,通过证据推理算子对多个专家的两维语义评价信息进行融合,确定遴选规则,构建了以思政素养、思政资源、思政过程、思政效果与持续改进为基础的课程思政评价指标体系。

基于两维语义的科学基金立项评估方法

针对现行科学基金立项评估方法中存在的不足,提出基于两维语义的科学基金立项评估方法.将科学基金立项评估的同行评议表中专家提供的"熟悉程度"和"综合评价等级"作为两维语义评价信息,并将其转化为证据体,用评价等级和信度表示专家的评审意见,从而既能充分整合评审中有价值的信息,又能方便描述专家评价中的不完全信息;利用专家的"熟悉程度"和群体专家评价信息的差异性对专家进行组合赋权;然后利用证据推理算子将专家评估信息集结,并将不同项目进行量化排序择优;最后结合实例来检验该方法的有效性.

基于OWA-ER的城市轨道交通PPP项目风险评估

公私合作的模式在解决我国基础设施建设资金短缺,运营管理效率低下等方面具有很大的优势,但缺乏对风险评估的重视往往导致项目失败。针对城市轨道交通PPP项目风险灰色性、模糊性的特点,提出基于OWA-ER的城市轨道交通PPP项目风险评估模型。试图利用OWA算子的有序加权技术解决灰性指标赋权偏差过大的问题,提出采用两维语义描述模糊评语的准确度,并借助证据推理算法集成两维语义评估信息,避免信息冗余与丢失对评估结果的影响。通过对青岛地铁1号线PPP项目风险评估的实例分析,给出了该项目的风险等级,验证了该评估方法的可行性和科学性。对于类似项目的风险评估具有一定的借鉴意义。

城市地下综合管廊PPP项目物有所值评价优化研究

通过结合综合管廊的行业特点补充和细化评价指标,建立综合管廊PPP项目VFM评价指标体系,改进以往评价指标缺乏针对性的问题。利用C-OWA算子和两维语义专家组合赋权法计算专家权重,对评分进行修正以提高评价的准确性。以海口市城市地下综合管廊项目为例,验证该模型的可行性和实用性。