基于多粒度二元语义和灰色关联分析的科技项目立项评价.pdf

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1、2011年第13期si。。。dT。盏。。tR。。hdoi:10.3969/j.issn.1000—7695.2011.13.012基于多粒度二元语义和灰色关联分析的科技项目立项评价郭健,尹洁林(1.中央财经大学管理科学与工程学院,北京100081;2.北京信息科技大学经济管理学院,北京100192)摘要:科技项目立项评价是一个集技术、经济、社会、环境、管理等多方面于一体的多属性群决策问题。采用基于多粒度二元语义和灰色关联分析的方法对科技项目进行立项评价,首先将专家给出的语言评价信息用二元语义的形式

2、来表示,然后从多个语言变量集合中选择一个基本语言术语集,并将多粒度语言信息一致化,再采用灰色关联分析法通过计算每个方案对正理想方案相对关联度进行科技项目立项方案优选,最后给出一个算例说明了方法的有效性。关键词:科技项目;立项评价;二元语义;多粒度;灰色关联中图分类号:G31文献标识码:A文章编号:1000—7695(2011)13—0048一o4StudyonEvaluationofS&TProjectsEstablishmentBasedonMulti——Granularity2——tupleL

3、inguisticRepresentationandGreyRelationalAnalysisGUOJian,YINJielin(1.SchoolofManagementScienceandEngineering,CentralUniversityofFinanceandEconomics,Beijing100081,China;2.SchoolofEconomicsandManagement,BeijingInformationScience&TechnologyUniversity,Beij

4、ing100192,China)Abstract:S&Tprojectsestablishmentisamultipledecision—makingattributeconcludingtechnical,economic,social,environmental,managementandotheraspects.ThepaperappliesthemethodofgreyrelationalanalysisforgroupdecisionmakingtoevaluateS&Tprojects

5、establishmentbasedonmuhi——granularity2——tuplelinguisticassessmentinformationpro·-cessing.Firstlythelinguisticassessmentinformationofdecisionmakersisrepresentedbymeansof2一tuplelinguisticvari—ables.Thebasiclinguistictermsetischosenfrommulti—granularity,

6、linguistictermsetsandthecomputationalformulaearegiventouniformthemulti——granularlinguisticassessmentinformationintothenormalizedrepresentationofthe2—-tuplelinguistic.ThentheoptimalS&Tprojectahemativeisdeterminedbycalculatingthelinguisticdegreeofrelati

7、vegreyrela—tionalgradeofalternativeandpositiveidealsolution.Finally,anumericalexampleisgiventoillustratetheeffectivenessoftheproposedapproach.Keywords:S&Tprojects;establishmentevaluation;2一tuplelinguisticrepresentation;multi—granularity;greyrelation—a

8、lanalysis科技项目立项管理是科学技术管理工作的重要分析法、支持向量机等定量方法进行评价,然而这组成部分,公平合理地对科技项目进行立项评价对些方法计算复杂,工作量大,在实践中并不实用。于国民经济和社会发展具有巨大的影响和深远的意由于科技项目立项评价的实质是一个集技术、义。目前,我国科技项目的评价主要采用同行评议经济、社会、环境、管理等多方面于一体的多属性法、德尔菲法等定性方法J。这些方法相对简单群决策问题,主要由一些专家就项目采用技术的先易行,主要由某一或若干领域的专家基于自

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