数据挖掘在科技项目评估中的应用

论文题目: 数据挖掘在科技项目评估中的应用

论文类型: 硕士论文

论文专业: 科学技术哲学

作者: 赖迪辉

导师: 陈士俊

关键词: 数据挖掘,科技项目评估,支持向量机,粗糙集,神经网络

文献来源: 天津大学

发表年度: 2005

论文摘要: 科技项目评估是现代科技发展活动的核心部分,同时也是数据挖掘的重要应用领域。数据挖掘技术及其在科技项目评估中的应用研究已经成为学术界和企业界共同关注的领域。本文在对数据挖掘、科技项目评估以及数据挖掘在科技项目评估中的应用的研究现状进行文献综述的基础上,提出了数据挖掘技术及其在科技项目评估中的应用研究的相关主题。作者以科技项目评估知识和理论为基础,以数据挖掘技术作支撑,力求深入研究数据挖掘在科技项目评估的应用方法。理论上,该课题的研究成果是对科技项目评估理论的深化,作者将科技项目评估看作是完整的生命周期,以项目的时间进度为主线,构建不同评估阶段的评估指标体系,对评估理论体系起到有益的补充作用;实践上,始终贯穿了科技项目评估闭环模型思想,运用了支持向量机、粗糙集、神经网络等多种数据挖掘技术,实现了在立项评估、进展评估、绩效评估中基于现有数据的分析处理,为数据挖掘技术在科技项目评估中的应用做出了有益的尝试,为提高科技项目评估的有效性和科学性提供了切实可行的崭新技术途径。

论文目录:

中文摘要

ABSTRACT

前言

第一章绪论

1.1 选题意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究重点

1.4 论文研究思路

第二章科技项目评估理论与方法概述

2.1 科技项目评估的基本概念

2.2 科技项目评估的特点与分类

2.3 科技项目评估理论

2.3.1 科技项目评估与项目生命周期

2.3.2 科技项目评估闭环

2.4 科技项目评估指标体系

2.4.1 科技项目指标体系的确立原则

2.4.2 科技项目评估指标体系分类比较

2.5 传统科技项目评估方法的应用现状与不足

2.5.1 传统科技项目评估实践进展综述

2.5.2 传统科技项目评估方法的特征与不足

2.6 数据挖掘理论与方法概述

2.6.1 数据挖掘的基本概念

2.6.2 数据挖掘的功能介绍

2.6.3 数据挖掘方法概述

第三章数据挖掘在科技项目立项评估中的应用

3.1 科技项目立项评估的内容与要求

3.1.1 科技项目立项评估的内容

3.1.2 科技项目立项评估的基本原则

3.2 支持向量机理论

3.2.1 统计学习理论

3.2.2 支持向量机的概念

3.3 支持向量机在立项评估中的应用

3.3.1 设计立项评估指标体系

3.3.2 基于支持向量机的立项评估模型

3.4 小结

第四章数据挖掘在科技项目进展评估中的应用

4.1 科技项目进展评估的主要特点

4.2 科技项目进展评估的具体目标

4.3 构建进展评估指标体系

4.3.1 进展评估指标体系总体结构

4.3.2 指标体系内涵及标度设计

4.4 粗糙集与模糊聚类

4.4.1 粗糙集基础理论

4.4.2 粗糙集研究中的模糊聚类方法

4.5 基于粗糙集和模糊聚类的科技项目进展评估

4.5.1 专家评估数据预处理

4.5.2 进展评估中的数据挖掘应用

4.6 小结

第五章数据挖掘在科技项目绩效评估中的应用

5.1 科技项目绩效评估的概念

5.1.1 科技项目绩效评估的含义及作用

5.1.2 科技项目绩效评估指标体系

5.2 神经网络在科技项目绩效评估中的应用

5.2.1 BP 神经网络的基本理论

5.2.2 重置算法对 BP 传统算法的改进

5.3 小结

第六章结语

6.1 本文取得的成果

6.2 存在的问题与进一步的研究方向

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢

发布时间: 2007-04-17

参考文献

[1].项目评估方法在A研究院科研项目管理中的应用研究[D]. 翟琳.对外经济贸易大学2015
[2].黑龙江省科技计划项目评估质量控制机制研究[D]. 张良.哈尔滨工程大学2010

数据挖掘在科技项目评估中的应用

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