基于后评估的科技成果评价导向模拟分析研究

本文从国内外项目后评估发展现状及评价方法入手,在总结专家学者现有研究方法的基础上,对后评估的理论和方法进行了对比分析。基于此,本文设计出了一种基于权重和方法组合的评价导向随机模拟算法,结合主成分分析(PCA)和逼近理想解排序(TOPSIS)两种评价方法,将二者的评估结果通过设置权重进行加权综合。并以某大型国有企业参评国家技术发明奖为例,运用该模拟算法得到各个评价指标的权重值,通过分析指标权重的相对大小,对未来申报国家技术发明奖的项目提供了可供参考的改进方向。本文的随机模拟算法能够很好的解决原始数据单一、样本较少的弊端,挖掘出了评价的导向性指标。随着后续研究的深入,研究样本的丰富,评价方法集合的拓展,指标体系的完善和新技术的引进,利用该模拟算法对权重值不断调整,可使系统评价的准确性不断提升。