基于topsis的科研项目立项评价及实现毕业论文(编辑修改稿)

基于topsis的科研项目立项评价及实现毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

指标、动态指标等价值综合指标），已经不再是衡量经济发展的唯一指标，现代化的经济发展从经济生产规模转向注重经济效益的提高，以此同时，原有的价值综合指标不能客 观的描述经济效益的总状况，在这样的情况下，人们探索着开创了一种新的指标评价方法，这种评价体系具有以下特点： 1.具有多个评价指标； ，但是各个指标彼此之间是异度量的，并且不存在一个统一的同变量因素； 评价体系最终要给被评价的事物作出一个整体性的评，并且用一个总指标来说明被评价事物的水平。 科研项目立项的多指标综合评价方法是把多个描述被评价事物不同方面且量纲不同的统计指标，转化为无量纲的相对评价值，并综合这些评价值以得出对该事物一个整体评价的方法系统。 在这里，多指 标综合评价方法的概念包涵六个要点：（ 1） 该评价方法包括多个统计评价指标；（ 2） 该评价方法的多个指标分别描述被评价事物各个不同方面。 它们应该包含被评价对象的全面信息； (3)各评价指标的量纲可能是各不相同的；(4)多指标综合评价的前提是必须把异量纲的指杭实际值转化成无量纲的相对评价值； (5)多指标综合评价万法要把各指标评价值合成在一起，得出一个整体性的评价， (6)多指标综合评价方法不只是一个方法，而是一个方法系统。 评价指标权重值的确定 评价指标权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，也就是应用一定的方法、技术、规则（常用的有加法规则、距离规则等）将各目标的实际价值或效用值转换为一个综合值；或按一定的方法、技术将多目标决策问题转化为单目标决策问题。 然后，按单目标决策原理进行决策。 指标权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策 (或评估 )问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。 权重的赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着至关重要的作用；若某一因素的权重发生变化，将会影响整个评判结果。 因此，权重的赋值必须做到科学和客观，这就要求寻 求合适的权重确定方法。 TOPSIS法的科研项目立项评价模型构建 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)称为逼近于理想解的排序方法 .它的基本思想是：对归一化后的原始数据矩阵，确定出理想中的最佳方案和最差方案，然后通过求出各被评方案与最佳方案和最差方案之间的距离，得出该方案与最佳方案的接近程度，并以此作为评价各被评对象优劣的依据 . 在科研项目立项评价指标与指标权重已定的情况下，假设有 n个被评价的科 研项目，有 p个目标指标对每个项目进行评价，每个目标指标的权重值为 W，有 R个专家参与科研项目立项评价。 运用 TOPSIS法建设科研项目评价模型步骤如下：图表 21 第一步，列出评价专家依据评价指标对 n个被评价科研项目的数据矩阵X： （ 21） 第二步，对上述数据进行归一化处理，得到归一化后数据的矩阵 Z： （ 22） 其中元素 Zjj计算如下： （其中 i=1,2， ...n： j=1,2， ...p） 第三步，确定被指标评价项目的指标最优秀值和最恶劣值 ，分别构造最优秀值向量 Zˉ。 Z =（ Z1， Z2， ...Z3）； Zˉ =（ Z1ˉ ,Z2ˉ， Z3ˉ），其中 Z， =max(Z1j,Z2j， ...,Znj),j=1,2...,p Z, =min(Z1j,Z2j,...,Znj),j=1,2...,p 第四步，计算各被评价项目的评价指标值与最优值和最恶劣值的距离。 （ W，为对应的权重值） 第五步，计算各评价项目与最优值的相对接近程度。 （ i=， ....n） 第六步，对于相对接近程度进行从大到小排序。 C越大，表明被评价的科研项目越接近最 优水平，该科研则越优；反之，则越劣。 第三章：科研项目立项评价模型的 MATLAB实现 MATLAB功能简介 MATLAB是 matrixamp。 laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。 是由美国 mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式 程序设计 的高科技计算环境。 它将 数值分析 、 矩阵计算 、科学数据。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的 指令 表达式 与 数学 、工程中常用的形式十分相似，故用 MATLAB来解算问题要比用 C， FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且 MATLAB也吸收了像 Maple等软件的优点，使 MATLAB成为一个强大的 数学软件。 在新的版本中也加入了对 C， FORTRAN， C++， JAVA的支持。 用于二进制分类的支持向量机 (SVM)、用于缺失数据的 PCA 算法和 Anderson Darling 拟合优度检验 Data Acquisition Toolb ox™: 为 Digilent Analog Discovery Design Kit 提供了支持包 Vehicle Network Toolbox™: 为访问 CAN 总线上的 ECU 提供 XCP 支持 Simulink Coder™: 减少了从 Stateflow174。 调用的 Simulink 函数的数据。 运用 MATLAB实现科研项目立项评价模型 本法的基本思想是：基于归一化 后的原始数据矩阵，采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案分别用最优向量和最劣向量表示 ，然后分别计算各评价对象 与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。 步骤 1． 设有 n个评价对象， m个评价指标 2． 指标属性趋同化处理  中性指标低优指标高优指标MxMMxxxijijijij 139。