加速科技成果向现实生产力转化—关于促进高校科技成果转化工作的几点思考

近年来,全国高校根经济和社会发展的要求,在加强科技创新工作的同时,采取各种措施,加速科技成果向现实生产力的转化,为发展高新技术产业,推进产来结构优化升级做出了积极的贡献.但与现代化建设的要求相比仍然存在很大的差距,特别是在成果转化方面存在的课题立项多,成果少,成果中能转化的少,转化以后能形成现实生产力的更少的问题尤为突出.据统计,我国高校目前从事科学技术研究的约有67万人,占全国科研力量的22%,而到2001年底,全国高校共申请专利27677项,仅占全国总量的7.7%,获专利授权15247件,仅占全国总量的7.3%.     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

业绩评价体系各层次指标权重的确定

平衡计分卡是一个综合性的业绩评价系统,它从财务、客户、内部业务流程、学习和成长4个方面综合反映公司业绩,能够把业绩评价与业绩管理有机地结合起来,是迄今为止最为先进的业绩评价体系之一。然而,体系内各指标间权重的确定一直是一个难点问题。本文结合企业生命周期的不同阶段的实际情况和所采取的不同战略,为每一方面设计适当的评价指标,并以企业成长阶段为例,运用层次分析法为各层次指标赋予不同权重,为下一步进行业绩综合评价奠定了基础。     

基于Nash均衡约束的竞争性评估方法研究

基于多指标决策模型(MCDM),研究了在Nash均衡约束的基础上,如何根据各决策单元(DMU)本身的特点来获取不同DMU的优势权重从而达到最终决策时自身的优势最大化.从新的角度,引入Nash均衡约束,提出了基于Nash均衡约束的多指标决策竞争性评估模型.在主体自身优势最大化的基础上,增加Nash均衡约束,通过约束参数的不断迭代,达到各决策单元的优势均衡,给出了一种新的基于优势均衡的客观确定权重的方法.     

大型数据库中数据挖掘算法SLIQ的研究及仿真

大型数据库中的数据挖掘是目前数据挖掘领域重要的前沿课题.SLIQ算法是处理大型数据库数据的有效算法之一.该算法分为三个阶段在预处理阶段,对数值属性进行预排序;在树的构建阶段采用了树的宽度优先增长策略,使得SLIQ能够处理海量的磁盘数据;在树的修剪阶段,采用了一种基于最小描述长度原理的修剪算法.实验结果表明,SLIQ能够较快且准确地处理海量的数据.     

物资采购综合评价指标体系质量控制模型应用研究

本文依据非序列多层次目标准则建立了物资采购综合评价指标体系,应用模型参考思想构建了物资采购综合评价指标体系的质量控制模型及其目标函数,按照采购项目管理的运作程序对各个阶段的采购质量做了相应的评价,最后运用实例对以上讨论进行了定量化的分析。通过计算得到的数量指标,我们可以有效评价和控制物资采购工作,以期提高采购质量、节省经费开支。     

论经营者业绩评价指标的选择

通过对现有各种评价指标的分析,指出其优缺点;通过对会计指标和股价指标的选择及相应权重的确定,设计了新的业绩评价指标,阐述了我国国有企业在经营者业绩评价指标选择时应注意的问题.     

产业损害程度测算指标相关性的有效消除研究

消除测算指标相关性是建立科学完善的产业损害程度测算指标体系的基础工作之一,提出了消除产业损害程度测算指标相关性的三种有效方法,即分离重叠源法、基于相关矩阵的消除方法和基于概念树的消除方法.这些方法通过定性与定量分析相结合,利用分离重叠因素、相关矩阵分析和层次提升来消除产业损害程度测算指标之间的相关性,是优化产业损害程度评价指标比较有效的方法.     

基于医疗质量的公立医院绩效体系构建研究

目的：运用德尔菲法构建一套科学、可操作的公立医院绩效评价体系。方法：采用文献法研究国内外绩效评价理论,结合问卷结果形成初始量表。通过德尔菲法对指标进行两轮筛选及优化。结果：初步形成由“社会效益”、“质量安全”、“运行效益与效率”为基本结构的指标体系,包括3个一级指标、13个二级指标和72个三级指标。结论：该指标体系重点关注医院公益性及内涵质量,对公立医院绩效评价具有一定参考意义。     

基于灰关联约束超效率DEA的重点实验室评估研究——以河北省省级重点实验室为例

目前国内外对重点实验室的评估主要采用专家评价等软评价方法,较少考虑科技投入和科技产出之间的关联关系。在对国内外重点实验室评估方法进行深入研究的基础上,利用灰色关联度分析指标内在的关联性,将其作为限制条件加入超效率DEA评价模型中,构建了基于灰色关联权重约束的超效率DEA评价模型,并应用于河北省省级重点实验室评估的实证分析。研究结果显示,此模型与传统的CCR模型和超效率DEA模型相比,既可以揭示科技投入和科技产出之间的内在联系,又可以保持DEA评价的客观性,与此同时,还可实现不同实验室评估结果的全排序,使得评估结果更加符合实际。