实验室评估指标有效性的实证研究

• 作 者: 林珠 邢延 赵晓萌 周俊杰 吴海源
• 机 构: 广东省科技基础条件平台中心广东省高性能计算实验室,广东工业大学自动化学院
• 出 处: 科技管理研究
• 发表日期: 2020年19期
• 关键词: 实验室绩效评估 绩效评估体系 有效指标选择 无监督学习 laboratory performance evaluationperformance evaluat
• 基金项目: 广东省自然科学基金项目“基于多源融合知识图谱的科技资源效益评估研究”(2019A1515011376),广东省自然科学基金项目“面向移动互联的大型科学仪器设施开放共享服务体系构建与机制研究”(2017A030313637),广州市科技计划项目“科研绩效评估视角下基于深度学习的多源融合知识图谱构建研究”(202002030300)

通过无监督学习和经典分类算法,运用绩效指标评估体系进行整体分析,并引入专家评分结果进行实证研究,发现绩效评估指标体系整体具有可分性和有效性,但在实际运用中存在主、客观评估差异,提出采用信息熵计算与决策树相结合的方法进行指标体系的筛选和引导权重设置,并通过实验证明该方法具有较好的分类性能,能够更好地分析指标的有效性。