基于逆向正态云生成算法的科研项目同行评议云模型构建.pdf
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1、国家自然科学基金专项项目“科学基金推动粤港澳大湾区国际科技创新中心基础研究发展的战略研究”(L2224008);广东省软科学研究领域重点项目“大数据视角下的科研审计与监管研究”(2019B101001027)作者简介:林振亮(1976-),男,硕士,副研究员,研究方向:科技政策、绩效评价;石杨辉(1988-),男,学士,研究实习员,研究方向:科技管理、绩效评价;郑嘉颖(1993-),女,硕士,助理研究员,研究方向:科技政策、科技管理;黄江康(1968-),男,博士,研究方向:科技管理与政策。基于逆向正态云生成算法的科研项目同行评议云模型构建林振亮1,石杨辉1,郑嘉颖1,黄江康2(1.广东省技术
2、经济研究发展中心,广东广州 510070;2.广东省科学技术厅,广东广州 510033)摘要:科研项目同行评议是科研管理过程中的主要辅助方式,然而受各种因素影响,同行评议往往难以用精准、定量的形式给出准确的信息。基于此,提出运用云模型不确定性互转方法对评议数值进行处理与分析。根据同行评议获得的数据,利用逆向正态云生成算法计算出评议数值的特征参数,构建云模型开展分析,实证检验所提云模型的合理性和实用性。关键词:云模型;科研项目;同行评议中图分类号:G311 文献标志码:A 文章编号:2096-5095(2023)03-0036-13Peer Reviewed Cloud Model Based
3、on Reverse Normal Cloud Generation Algorithm for Scientific Research ProjectsLIN Zhen-liang1,SHI Yang-hui1,ZHENG Jia-ying1,HUANG Jiang-kang2 1.Guangdong R&D Center for Technological Economy,Guangzhou 510070,China;2.Department of Science and Technology of Guangdong Province,Guangzhou 510033,China
4、 Abstract Peer review of scientific research projects is the main auxiliary method in the process of scientific research management but due to various factors peer review is often difficult to give accurate information in a precise and quantitative form.Based on this this paper proposes to use the c
5、loud model uncertainty interchange method to process and analyze the evaluation values.According to the data obtained by peer review the paper uses the reverse normal cloud generation algorithm to calculate the feature parameters of the review value constructs a cloud model for analysis and empirica
6、lly tests the rationality and practicability of the proposed cloud model.Key words cloud model scientific research projects peer review0 引言随着科技发展,国家对科研活动日益重视,广大科技工作者积极投身科研,科研项目申请竞争日益激烈。科研项目评价直接关系到项目申请的成败,受到科技工作者和各级科技管理者的高2023 年 6 月科技创新发展战略研究Jun 2023第 7 卷第 3 期Strategy for Innovation and Development o
7、f Science and TechnologyVol.7 No.3CMYK双页37 度关注。同行评议因其独立性、专业化、科学性和公正性优势,是全世界诸多国家(地区)在不同行业领域进行的管理中必不可少的组成部分,也是我国科研管理中经常性的且极为重要的辅助决策过程1。同行评议充分发挥了行业领域专家的智慧和力量,可按照一定的评审方法与程序对科研项目的目标、可行性、科学性、创新性以及预期成效等开展综合评审。现行的同行评议过程中,科研项目的原始数据、评价指标权重、评价标准以及评价结果等,均采用精确数值的形式来表示(见图 1)。事实上,由于评议环境的复杂性、评议者知识与经验的局限性,以及科研项目在创新性
8、、技术可行性、预期成果先进性等非定量指标的设定,使得评议者难以用精准的、定量的形式给出准确的评议信息。同行评议利用群体打分进行定量化处理,评价时对于人为主观判断、外界影响等因素,以及由模糊性、随机性等不确定性因素产生的弱化效果考虑较少。从本质上来看,同行评议仍是一种主观的定性评价。概念是思维的高级产物,是客观世界在人脑的反映,是人脑对事物一般或最重要属性某种分类规则的归纳,带有一定的主观性。定性评价涉及到自然语言表述定性概念的难题,定性概念和定量数据之间普遍存在着不确定性,尤其是自然语言概念的模糊性与随机性,因此,需要重点考虑人类语言中不确定性、形式化问题的解决2。我国李德毅院士团队3提出用概
9、念的方式表达不确定性,建立自然语言表述的定性知识与其表示的定量数值之间的不确定性转换模型,并在不确定性信息处理过程兼顾随机性和模糊性,已经在智能控制、模糊评测、进化计算等多个领域得到广泛应用。随着数据技术的发展,数据采集、存储、分析等技术快速应用于科技管理领域,科研项目同行评议方面的信息呈现爆炸式增长。利用数据信息搭建同行评议模型体系有助于监督评审过程,改善学术评审指标的缺陷,为保证科研项目评审的公平公正提供一种选择手段。本文分析了所收集的同行评议信息,发现方差分析、聚类分析等数据处理手段对于多批次海量信息的对比分析效果不甚明显。考虑到云模型能够较好地将模糊性和随机性有机结合在一个函数模型中,
10、并且“云”可以形象地描述了定性和定量图 1 科研项目同行评议流程2023 年 6 月林振亮,等:基于逆向正态云生成算法的科研项目同行评议云模型构建Jun 2023CMYK单页38 概念之间的不确定性映射关系,已广泛应用于诸多含不确定性问题的领域,利用某种分布的云滴群(样本集)构成的整体来表征定性概念没有明确的不确定性区域边界。在开展同行评议时,对于某个确定的评议信息(云滴),由于主客观方面的因素影响,仍具有不确定性,借用云模型的概率分布以计算反映出评议信息的确定度(隶属度),可以减少各种原因造成的评议信息的不科学性。因此,将云模型作为一种不确定性互转模型应用于科研项目同行评议研究中具有一定的实
11、践意义。1 相关研究回顾1.1 云模型定义与数学特征在李德毅4、李克潮等5的研究中,基于概率统计理论和传统模糊数学理论的基础,着重考虑随机性和模糊性的关联性,提出了一种定性描述的基本语言值,以及定性概念与对应定量表示数值间的不确定性互转模型,即具有数字特征的云模型。其定义如下:(1)假设 U 是一个用精确数值表示的定量论域(一维/二维/多维),是 U 上对应的定性概念;(2)对于论域 U 中的任意一个元素(xU),都存在有稳定倾向的一个随机数 y=(x),即 x 是 的一次随机实现;(3)y=(x)0,1叫做 x 对 的确定度;(4)x 在论域 U 上的分布称为云,每一个元素称为一个云滴。:U
12、0,1(x(x)期望(expected value,Ex)是定性概念确定性的度量值,代表着定性概念的理想值;熵(entropy,En)是定性概念不确定性的度量值,代表云滴 x 的离散度,决定可被接受云滴的确定度;超熵(hyper entropy,He)是熵的不确定性度量值。一般来说,超熵较小,概念被接受的程度越高;超熵较大,则概念难以形成共识。可用期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)这 3 个数字特征表示云模型概念的整体特性。1.2 云生成算法研究云模型按照不同的概率分布可构造分布不同的云,如正态分布的正态云(高斯云)、均匀分布的均匀云、幂律分布的幂律云等;按不同的组合方法可以构造形状不同的
13、云,如对称云、半云、聚合云、组合云等。正态分布作为概率论中最重要的分布,具备普适性,基于正态分布的正态云模型(normal cloud model)也是目前使用最多的。云模型想要得到直观表示必须利用生成算法来实现,其生成算法包括了正向正态云生成算法和逆向正态云生成算法,分别对应定性概念与定量数值、定量数值与定性概念的转换方向。正向正态云生成算法根据定性概念的 3 个数字特征(Ex、En、He),利用确定度公式 A(x)=exp-(x-Ex)22(En)2,生成 N 个具有确定度 i的 xi,构成了云的 N 个云滴。该算法生成的云滴分布,符合正态分布6。利用 python 软件编程方法实现正向正
14、态云生成算法,图 2 是通过确定的 3 个数字特征(Ex=0、En=10、He=1)、预设 10 000 个云滴后,运行程序所得,其横坐标是数据 x 的数值,纵坐标是数据x 的确定度。逆向正态云生成算法为正向正态生成算法的逆运行,以实现从 N 个给定的云滴(定量数据集xi)到表示定性概念()的数字特征的转换。逆向正态云生成算法仍是基于统计方面的参数估计方法。由于正态云模型用积分的非显式解析式来表示概率密度函数,采用矩估计方法进行估计较为便利,期望和方差分别由一阶原点矩估计和二阶样本中心矩来估算。吕辉军等7提出了有确定度的一第 7 卷科技创新发展战略研究第 3 期CMYK双页39 图 2 由 1
15、0 000 个云滴组成的正态云模型(Ex=0、En=10、He=1)维与多维逆向正态云生成算法。刘常昱等8对该算法进行推导,得到了基于一阶样本绝对中心矩和二阶样本中心矩的逆向正态云生成算法,解决了实际应用中代表某个概念的确定度无法或者难以获得的问题,仅利用云滴 xi的定量数值来还原云的 3 个参数,适用多维数据,且其精度比原逆向正态云生成算法高。项目同行评议的历史数值集合虽然后续对应有关立项情况、验收结题及绩效等信息,但由于受到经费、领域以及不可控因素等多方面的影响,导致项目同行评议的历史数值集合并不合适作为评议数值的确定度信息,因此无法使用有确定度的逆向正态云生成算法。选择符合正态分布统计性
16、质的、无确定度的逆向正态云生成算法,通过评议数值推算 3 个数字特征,能够实现定量数值到定性概念的转换。无确定度的 m 维(m1)逆向正态云生成算法适合开展科研项目同行评议分析,应用到同行评议异常数据检测中可保证评议的客观、公平、公正9,该逆向正态云生成算法从已有的同行评议数据集合中获取表示同行评议效果概念的数字特征(Ex、En、He),能实现从外延到内涵的转换。根据该公式,同行评议逆向正态云生成算法如下:(1)根据 m 维同行评议样本的 N 个评议云滴数值 xi,估算这组数据的样本均值 X-=1NNi=1xi;一阶 m 维同行评议样本绝对中心矩为1NNi=1|xi-X-|;m 维 同 行 评
17、 议 样 本 方 差 为 S2=1N-1Ni=1(xi-X-)2,其中 m1。(2)Ex=X-。(3)Enj=21NNi=1|xij-Exj|,(j=1,2,m-1,m)。(4)当 S2-En2 0,Hej=Sj2-Enj2,(j=1,2,m-1,m)。2 构建基于逆向正态云生成算法的同行评议云模型 在开展科研项目同行评议工作时,同一批次评议活动中一般存在 z 个组别,每个组别选取 m个专家对 n 个科研项目进行评议,专家分别评审了a、b、k 次,不考虑其他因素,一共得到 zm2023 年 6 月林振亮,等:基于逆向正态云生成算法的科研项目同行评议云模型构建Jun 2023CMYK单页40 n
18、(a+b+k)个评审数值。对于某位评议专家,其评议数据集为:Xi=X11X21X31Xn1X12X22X32Xn2X13X23X33Xn3X1aX2bX3cXnk同行评议云模型构建的技术路线,如图 3所示。选取某省科研项目的同行评议数据进行分析(见表 1),已收集到专家根据定性标准、量化标度以及指标实际情况进行的独立百分制评议数值近 3万条,具体到二级评议指标有 30 多万条,样本容量初步达到同行评议云模型建立和验证需求。表 1 某省科研项目同行评议情况项目类别分组/组项目数/个专家数/位有效评议/条人才类314781752 539团队类810244495重大类233301271 618重点类
19、284971732 602一般类1393 09178316 133区域类193142513 966启动类458001071 615联合类32417145合计2955 6361 67729 113图 3 基于云模型的科研项目同行评议技术路线第 7 卷科技创新发展战略研究第 3 期CMYK双页41 根据上述逆向正态云生成算法得到的数字特征,再利用正态云生成算法可得到指定数量的云滴及确定度构成的正态云,较直观地观察评议专家的评议能力和评议活动的效果。2.1 评议活动的云模型研究正态云分布可描述为泛正态分布,其产生条件比正态分布更宽松,实际应用到同行评议较为可行。利用正态云模型的超熵来反映评议数据中的
20、不均匀情况或者不相互独立的程度,将评议数值看成一个二维的云滴(xi,yi),使用 m 维(m1)逆向云发生器算法,取 m=2,可得到反映评议专家整体水平的 3 个特征参数。同行评议信息一般由z 个组别、m 个专家、n 个项目的全体评议数值组成,具备弱正态分布特征,符合利用云模型进行表征定性概念的要求。为了检验同行评议云模型,本文在表 1 数据的基础上,分别在 3 个层次构建云模型进行分析:一是按分组随机选取 1 个评议分组;二是按类别随机选取 1 个领域类别;三是选取该次评议活动全体评议数值。2.1.1 归一化数据处理由于主观原因,评议专家给出的评议数值之间的量纲并不相同,为了直观地进行评议数
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