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文檔簡介
1、聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果,盡我所知,在本學(xué)位論文中,除了加以標(biāo)注和致謝的部分外,不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果,也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名:勛『1年I9月f日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔,可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容,可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)
2、其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容。對于保密論文,按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名:博哆吼:夕J1年細(xì)月f日AbS仃act碩士論文AbstractD戚ngthecourseofbuildinga11i11noVatiVecoun時andeIlllancingtheindependentiIulovationcapability,universitiesarethemainforceandtheimportamsour
3、ceofhi曲。techinnovationTheevaluationontheuniversity’sinnovationability,notonlymayimproVeumvers毋’sefjficiencyandlevelofscientificresearch,butalsomakeasignificantsensetoperfectthecllina’scientificresearchinnoVationsystemBas
4、edonRefIe玎ingtotherecentresearchachievementsathomea11dabmad,researchajlddesignworkwasca圩iedoutinthefollowingarea:(1)Thepaperdesignsthemulti—uniVersityresearchinnoVation£lbilityeValuatingindicatorsystemBytheprincipleofsci
5、enceandjustice,throughquestionnaires,expenopiniona11dreferencetorelevantresearchresults,thepaperdesignedthemultiuniVersity’sresearchinnovationabili夠evaluatingindicatorsystem(2)Thep印erstudiesaVariet),oftypicaleValuationmo
6、delsandmethodsThepaperstudiedmaIlytypicaleValuationmodelsa11dmethodsAndfocusedonstudyingtheseevaJuationmethods,suchasPrincipalComponentAnalysis(PCA),BPNeuralNetwork,Tal(agi—Su瑪玲on(T—S)modelbasedFuzzyNeuralNetwork(Fl、『N)a
7、ndSOMNeuralNetworkThou曲comprehensiVeanalysis,twoeValllationmodelswasputfor、Vard0newasbasedonthePrincipalComponentAnalysisandBPNeuralNetwork(PCA—BP)TheotherwaSbaSedonthethePrincipalComponentAnalysisandFuzzyNeuralNetwork(P
8、CA—n烈)(3)TllepaperfinisheseValuatingtheuniVerSity’sScientificiIllloVationabilitybyusingthePCABPmodelaIldthePCAFNNmodelrcspectiVelyIntheprincipleofminimumdatainfbnnationloss,thepaperfirstusesPrincipleComponentAnalysis(PCA
9、)teducethedimensionalityef’fectiVelya11dfilteroutthemainfactorsabout90%,whichaimedateliminatingChedata’scorrelationandoVerlapThenthepaperconstmctedtheevaluationmodelsbasedonPCA—BPandPCA—FNNrespectiVely,andsimulated,check
10、ed,testandcompletedtheevaluationoftheuniVersity’sinnoVation如ilitywithMatlabAtlastthebetterexperilnentalresultsofPCA—FNNwasnotrankeddirectly,butgroupedbycluSterThereSultwasremarkableUsingt11isclustermethod,wecaneliminatet
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