基于神经网络的非线性学术评价指标模拟权重研究——以因子分析评价为例

摘要

[目的/意义]多属性评价方法在学术评价中应用广泛,其中以非线性评价方法为主,这些评价方法降低了权重的作用,使得评价指标与评价结果的关系不直观,也不利于对非线性评价方法进行评估和比较.[方法/过程]本文以因子分析为例,基于JCR2017经济学期刊数据,分别采用多元回归、 岭回归、 偏最小二乘法、BP神经网络计算模拟权重,以选取最优模拟权重估计方法.[结果/结论]在学术评价中有必要测度非线性评价的模拟权重;BP神经网络是计算模拟权重的最有效手段;模拟权重可以用来进行非线性学术评价方法的评估和选取;模拟权重的应用严重依赖数据.