神经网络在高校科研能力中的评价研究

高校科研能力评价是一个多因素、非线性的复杂过程,传统评估方法存在主观性等缺点,难以对高校科研能力正确评价,导致评价准确性低。为了提高高校科研能力评价结果的准确性,在分析影响高校科研能力因素的基础上,利用Hopfield神经网络理论建立高校科研能力评价的数学模型。模型评价指标离散化,作为神经网络的输入,高校科研能力水平作为神经网络输出,通过神经网络的自学能力建立输入和输出间的映射关系模型,并通过MATLAB神经网络工具箱对高校科研能力进行仿真实验。仿真结果表明,模型提高了高校科研能力评价的准确率,评价结果更加客观、公正,对高校科研能力评价具有一定的参考意义。