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线性科技评价中自然权重问题及修正研究——动态最大均值逼近标准化方法
被引量：
13
1
作者
俞立平
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2018年第10期27-33,共7页
由于评价指标不服从正态分布、评价指标均值不相等,导致即使标准化后的评价指标,也存在隐含的自然权重问题,会造成评价实际权重的严重扭曲,并影响评价结果。将权重分为设计权重、自然权重、实际权重,从理论上分析了三者之间的关系,并提...
由于评价指标不服从正态分布、评价指标均值不相等,导致即使标准化后的评价指标,也存在隐含的自然权重问题,会造成评价实际权重的严重扭曲,并影响评价结果。将权重分为设计权重、自然权重、实际权重,从理论上分析了三者之间的关系,并提出了动态最大均值逼近标准化方法,彻底消除了自然权重问题。以JCR 2015经济学期刊评价为例,说明了自然权重对评价的不良影响,在消除自然权重以后,使得实际权重与设计权重完全一致,保证了评价的客观性与公正性。该方法也适用于反向指标,只不过首先对该指标要进行正向化处理。
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关键词
自然权重
设计权重
实际权重
动态最大均值逼近标准化
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职称材料
动态自适应跨域均值逼近
2
作者
李慧敏
马建伟
+1 位作者
臧绍飞
宋彦兵
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第5期1241-1251,共11页
跨域均值逼近(CDMA)是一种高效的领域间分布差异度量方法。它通过计算一个域的样本到另一个域样本均值的距离来度量领域间的样本分布差异,进而可以促进知识的跨领域迁移。然而,在实际应用中,数据的边缘分布和条件分布往往是不平衡的,CDM...
跨域均值逼近(CDMA)是一种高效的领域间分布差异度量方法。它通过计算一个域的样本到另一个域样本均值的距离来度量领域间的样本分布差异,进而可以促进知识的跨领域迁移。然而,在实际应用中,数据的边缘分布和条件分布往往是不平衡的,CDMA平等地追求度量边缘分布和条件分布的差异,而不考虑二者之间的差异性,导致其在迁移学习中的效率不高。对CDMA进行改进,引入适应性因子,设计动态CDMA评估源域和目标域之间的边缘分布误差和条件分布误差;在动态CDMA基础上,提出动态自适应跨域均值逼近(DA-CDMA)特征提取算法,来提取领域间不变的特征,以实现知识的跨领域迁移。此外,特征提取过程中为减小个别远离均值中心的不良样本对均值造成的偏移,提出均值更新机制,在类内进行均值更新,增加迁移的稳定性和准确性。在公开的迁移学习数据集上进行分类实验,验证了该方法的有效性。
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关键词
分布差异
跨域
均值
逼近
动态
自适应
分布差异度量
分类
均值
更新
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职称材料
科技评价中兼顾均值与区分度的标准化方法研究——动态最小均值逼近标准化方法
被引量：
2
3
作者
俞立平
周娟美
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2020年第8期180-185,共6页
[目的/意义]针对科技评价中数据标准化后评价指标均值不相等会导致自然权重以及评价指标区分度较低问题,该文将其放在一个系统框架里进行研究。[方法/过程]该文提出了一种新的动态最小均值逼近标准化方法,并以中国知网《中国学术期刊影...
[目的/意义]针对科技评价中数据标准化后评价指标均值不相等会导致自然权重以及评价指标区分度较低问题,该文将其放在一个系统框架里进行研究。[方法/过程]该文提出了一种新的动态最小均值逼近标准化方法,并以中国知网《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学)》中图书馆情报与文献学20种CSSCI期刊为例进行了实证研究。[结果/结论]动态最小均值逼近标准化方法能够保证评价指标再次标准化后均值相等,并且能够增加标准化指标的区分度,同时也能增加评价结果的区分度;动态最小均值逼近标准化方法可与动态最大均值逼近标准化方法结合使用;采用动态最小均值逼近标准化方法会影响评价结果;要特别注意专家人为打分值的均值与区分度标准化问题;指标均值与区分度兼顾标准化问题有待进一步探索。
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关键词
自然权重
指标
均值
区分度
标准化
动态最
小
均值
逼近
标准化
方法
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职称材料
题名
线性科技评价中自然权重问题及修正研究——动态最大均值逼近标准化方法
被引量：
13
1
作者
俞立平
机构
浙江工商大学管理工程与电子商务学院
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2018年第10期27-33,共7页
基金
教育部人文社会科学基金项目<协同创新深度的影响机制与对策研究>(17YJA630125)
国家自然科学基金面上项目<基于子群视角的多指标群组集成技术研究>(71671165)
浙江省哲学社会科学规划项目<经济群组评价技术及应用研究>(17NDJC211YB)
文摘
由于评价指标不服从正态分布、评价指标均值不相等,导致即使标准化后的评价指标,也存在隐含的自然权重问题,会造成评价实际权重的严重扭曲,并影响评价结果。将权重分为设计权重、自然权重、实际权重,从理论上分析了三者之间的关系,并提出了动态最大均值逼近标准化方法,彻底消除了自然权重问题。以JCR 2015经济学期刊评价为例,说明了自然权重对评价的不良影响,在消除自然权重以后,使得实际权重与设计权重完全一致,保证了评价的客观性与公正性。该方法也适用于反向指标,只不过首先对该指标要进行正向化处理。
关键词
自然权重
设计权重
实际权重
动态最大均值逼近标准化
Keywords
natural weights
design weights
actual weights
standardization method of approximate dynamic maximum mean
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
动态自适应跨域均值逼近
2
作者
李慧敏
马建伟
臧绍飞
宋彦兵
机构
河南科技大学信息工程学院
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第5期1241-1251,共11页
基金
河南省高等学校重点科研项目(22A120005)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(222102210095)。
文摘
跨域均值逼近(CDMA)是一种高效的领域间分布差异度量方法。它通过计算一个域的样本到另一个域样本均值的距离来度量领域间的样本分布差异,进而可以促进知识的跨领域迁移。然而,在实际应用中,数据的边缘分布和条件分布往往是不平衡的,CDMA平等地追求度量边缘分布和条件分布的差异,而不考虑二者之间的差异性,导致其在迁移学习中的效率不高。对CDMA进行改进,引入适应性因子,设计动态CDMA评估源域和目标域之间的边缘分布误差和条件分布误差;在动态CDMA基础上,提出动态自适应跨域均值逼近(DA-CDMA)特征提取算法,来提取领域间不变的特征,以实现知识的跨领域迁移。此外,特征提取过程中为减小个别远离均值中心的不良样本对均值造成的偏移,提出均值更新机制,在类内进行均值更新,增加迁移的稳定性和准确性。在公开的迁移学习数据集上进行分类实验,验证了该方法的有效性。
关键词
分布差异
跨域
均值
逼近
动态
自适应
分布差异度量
分类
均值
更新
Keywords
distribution difference
cross-domain mean approximation
dynamic adaptation
distribution difference mea-surement
classification
mean updating
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
科技评价中兼顾均值与区分度的标准化方法研究——动态最小均值逼近标准化方法
被引量：
2
3
作者
俞立平
周娟美
机构
浙江工商大学统计与数学学院
中北大学经济与管理学院
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2020年第8期180-185,共6页
基金
国家社会科学基金项目“学术评价与创新绩效评价问题研究”(编号:19FTQB011)
浙江省一流学科A类项目(浙江工商大学统计学,管理科学与工程)。
文摘
[目的/意义]针对科技评价中数据标准化后评价指标均值不相等会导致自然权重以及评价指标区分度较低问题,该文将其放在一个系统框架里进行研究。[方法/过程]该文提出了一种新的动态最小均值逼近标准化方法,并以中国知网《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学)》中图书馆情报与文献学20种CSSCI期刊为例进行了实证研究。[结果/结论]动态最小均值逼近标准化方法能够保证评价指标再次标准化后均值相等,并且能够增加标准化指标的区分度,同时也能增加评价结果的区分度;动态最小均值逼近标准化方法可与动态最大均值逼近标准化方法结合使用;采用动态最小均值逼近标准化方法会影响评价结果;要特别注意专家人为打分值的均值与区分度标准化问题;指标均值与区分度兼顾标准化问题有待进一步探索。
关键词
自然权重
指标
均值
区分度
标准化
动态最
小
均值
逼近
标准化
方法
Keywords
natural weights
index mean
discrimination
standardization
standardization method of dynamic minimum mean approximation
分类号
G304 [文化科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
线性科技评价中自然权重问题及修正研究——动态最大均值逼近标准化方法
俞立平
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2018
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
动态自适应跨域均值逼近
李慧敏
马建伟
臧绍飞
宋彦兵
《计算机科学与探索》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
科技评价中兼顾均值与区分度的标准化方法研究——动态最小均值逼近标准化方法
俞立平
周娟美
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2020
2
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职称材料
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