1、科研水平和學術價值評定摘要本文研究科研水平和學術價值評定方法。首先,本文對科研價值評定重要因素SCI 引文數據庫影響因子進行研究,肯定其合理因素,并對發現的弊端建立模型一進行了修正。其次,基于蒙特卡羅算法,制定了利用引文數據庫對教師科研水平進行評定的評價方案。最后,使用層次分析法和灰色樣本聚類法,建立了綜合評定科研人員學術造詣和成就的模型。對于問題一,逐個分析了SCI 引文數據庫影響因子定義式中涉及到的變量,肯定了定義中的合理因素,并歸納了時間因素、期刊學科差異因素、SCI 期刊庫缺陷三大不合理因素,以此為依據推斷出如:時滯問題、期刊來源國家分布、期刊語種分布等干擾因素。最后,針對以上問題,提

2、出了新的修正定義模型:(210pro prom IF IF IF S -=+。對于問題二,首先,確定科研論文價值影響因素,然后,以蒙特卡羅算法思想為基礎,建立了模型二。為了消除包括影響因子在內的各影響因素本身統計方法和定義缺陷造成的數據局限性和不可比性,對相關數據進行歸一化預處理,使三個影響因素達到無量綱化、測度統一化和標準化的特點。最后,給出了以模型為基礎的評價方案,并借助matlab 軟件編程實現對燕山大學的15名教師的模擬評價,得到了15名教師的評價結果(見表 1。對于問題三,首先,根據相關資料建立起指標評價體系,然后,以先排序后聚類,對這些指標采用層次分析法和灰色樣本聚類法進行分析,建

3、立起以灰類白化權函數分等級,以層次分析法定評分的綜合評價模型。最后借助matlab 軟件編程實現綜合評價系統,對燕山大學11名科研人員進行了模擬評定,求得其結果(見表 8,并與實際情況作比較驗證模型。關鍵詞: 科研水平和學術價值的評定 蒙特卡羅算法層次分析法 灰色樣本聚類1.問題重述為了進區分不同期刊的價值,ISI于二十世紀七十年代又推出了用于期刊定量評價的期刊引證報告(Journal Citation Reports。學術界有這樣的認識,若論文A被論文B在文中提及,或A中的結果、方法等被B采用,則A的學術價值得到了體現。這在SCI數據庫中表現為A在B的參考文獻中出現,稱為引用。ISI提出的衡

4、量期刊學術價值的指標稱為影響因子(impact factor,期刊J某一年度的影響因子IF的計算方式是 1.用數學方法分析影響因子定義中的合理因素和不合理因素,以及它易受到哪些因素的干擾,如何修正其計算方式可使其更好地承擔衡量期刊學術價值的作用;2.利用科學引文數據庫對教師的科研水平作出評價并給出評價方案,用不超過兩頁紙的篇幅向有關領導介紹你的方法;3.開發一種新的評價系統對科研人員的學術造詣和成就作出評價和排序。2.問題分析科研水平及學術成果的評定綜合性很強,影響因素多而繁雜,重要性不一。選擇合適的指標體系和適當的權值設定非常重要,同時考慮到現實中的一些具體情況,要適當的對待評教師及科研人員

5、進行分類研究,才能更好的體現每位教師及科研人員的科研水平和學術造詣。對于問題一,首先觀察期刊影響因子的定義式可知,期刊影響因子與論文發表時間、論文發表期刊、論文被引用頻次、所發表期刊上所有論文數以及SCI 收錄期刊數等變量相關,且其中影響因子與論文被引用頻次成正相關,與所發表期刊上所有論文數成負相關。故以此為依據評價影響因子定義的合理因素和不合理因素,及容易受到的影響,并針對以上問題對定義進行修正,最后建立新的更有價值的定義模型。對于問題二,在利用科學引文數據庫評價高校教師科研水平的過程中,需考慮到不同學科的SCI論文數量和SCI期刊影響因子差別很大,單純比較論文篇數或影響因子大小都有失偏頗,

6、本文認為較好的方法是從數量指標和質量指標兩個方面去權衡教師的科研水平,質量指標由發表論文被引頻次和論文發表期刊的影響因子及半衰期三部分組成,為解決不同學科的影響因子的差別問題,對不同學科期刊的影響因子進行歸一化處理,使得各學科論文的被引頻次和期刊影響因子具有可比性。最后運用蒙特卡洛算法解決權值設定問題,最終獲得教師的科研水平評分。對于問題三,對科研人員的綜合評定不僅要縱向評價科研人員排名在所有科研人員中的次序,更要能夠對科研人員的等級進行分類,這樣便于科研人員縱向橫向雙向的比較,是評價結果更有價值,故應采用先排序后聚類的原則。同時,為了更全面客觀的評價教師在科研水平及學術成果上的綜合實力,我們

7、引入了更多的參考指標和影響因素,使得模型結果更加合理可靠。3. 模型假設1 論文是科研活動的重要產出形式,也是傳播科研成果的重要載體,可設教師發表的論文的數量和質量是衡量教師科研水平的唯一標準。2 假設論文的質量僅由它所在期刊的影響因子、半衰期和它的被引頻次決定。3 假設論文中所有作者貢獻與名字排序無關。4 假設除本文所用指標外,其他相關數據對教師科研水平評定影響甚微,可以忽略。4. 符號說明符號 說明ij x 第i 個學科的第j 篇論文所在期刊影響因子ij X 標準化后的第i 個學科的第j 篇論文所在期刊影響因子ij y 第i 個學科的第j 篇論文被引頻次ij Y 修正后的第i 個學科的第j

8、 篇論文被引頻次mn g 標準化后的第m 個教師的第n 篇論文的影響因子mn h 修正后的第m 個教師的第n 篇論文被引頻次v t 第v 篇論文所在期刊的半衰期m N 第m 個教師發表論文的總數N 所有教師發表的論文的總數mn R 第m 個教師的第n 篇論文所產生的科研價值m R 第m 個教師的科研水平l B 影響科研人員學術造詣和成就的第l 個指標j C 影響科研人員學術造詣和成就的第j 個影響因素ij c 第i 個科研人員的影響因素因素j C 的值ij C 修正后的第i 個科研人員的因素j C 的值lW 指標l B 的權重ljW 指標l B 中因素j C 在l B 中的權重 jW 因素j

9、C 的權重 I 科研人員的總數i Z 第i 個科研人員的學術造詣和成就評分k a k b k c 隨機數發生器第k 次產生的隨機數1k w 2k w k w 3第k 次的影響因子、半衰期和被引頻次的權重5. 模型建立與求解5.1 問題一期刊影響因子的計算方法雖然在很長的一段時間內對衡量論文學術價值乃至作者科研水平做出了重要貢獻,但是,其局限性也隨著使用的增加而逐漸顯著,為了更好的利用影響因子進行學術評價,本文通過分析影響因子定義式及相關數據得出其定義中的合理因素和不合理因素。合理因素:1. 某期刊上的論文被引用頻次與影響因子正相關。論文的被引用頻次可以反映出該論文在學術領域的影響力以及業內同行

10、對論文的重視程度,正相關的數學關系很好的在微觀個體上表現了這一特點。2. 某期刊上的所有發表論文數與影響因子負相關。期刊論文的被引用數量雖然可以很好的反應微觀個體的質量,但是宏觀看來,期刊整體優秀論文率更加能夠說明一份期刊的影響力,而隨著論文發表總數的上升如果優秀論文增量不明顯,即說明期刊質量下降,負相關的數學特征也很好的在宏觀總體上反映了這一特征。3. 體現了文獻計量學中的引文分析法,較為科學的定量分析了學術科研價值的方法。不合理因素:1. 時間因素:從統計學角度看,選取期刊論文的時間區間限定在2年內導致以期刊被引用次數為觀察對象的樣本選取局限性很大。首先,出版時滯較短的刊物更容易獲得更高的

11、影響因子,因為對于研究成果相同或相近的論文來說,較早被公開則更有可能引起較大的影響或引證,尤其對于科研成果實效性較強、持續時間較短的熱點研究領域的論文。其次,不同研究領域的成果在實驗或驗證過程中經歷的時間階段很不相同,即有的論文在兩年內沒達到被引證的高峰期,而有的已經較早達到。2. 期刊學科差異因素:不同學科由于發展速度和成熟度的不同,期刊基數的差異很大,從而導致SCI收錄的不同學科的期刊數目差別很大,而相同或相近領域的論文傾向于相互印證,這又反過來在很大程度上導致不同學科間刊物的影響因子產生較大的差異,如圖1。 圖1 期刊學科差異示例3.SCI期刊庫因素:這一因素的不合理主要由兩方面構成,一

12、方面各國被SCI收錄的期刊數極不平衡,如圖2所示:1997年SCI 選用的3449種期刊中美國、英國、荷蘭和德國被收錄的期刊數目分別為1392、732、339和266種,即約占總刊數的80%,其中在該年度被收錄的中國刊物有9種,只占總刊物數的0.2%;另一方面,被收錄的語種分布極不平衡,同語種刊物間相互引證的概率較大,而SCI傾向于收錄英文刊,這就使得SCI源期刊庫中為數不多的其他語種期刊的影響因子相對較低,且被SCI收錄論文的語種比率和不同語種論文被引證頻次的比率具有較相似的倍數關系。可以認為目前SCI數據庫中期刊的組成十分有利于英、美等以英語為母語國家的刊物獲得高影響因子,相反,對于其他國

13、家的非英文刊物來說,獲得高影響因子的難度則相對較大。 圖2 1997年SCI收錄期刊國別差異分析可知,該計算方法容易受到如下因素的干擾:1發表期刊的出版時滯。2 不同學科不同領域的研究規律和時間特點。 3 不同學科發展程度。4 源期刊庫所收錄來自不同國家期刊數量比重。 5 源期刊庫收錄期刊的語種構成比重。 6 自引行為降低了引文數量的價值。綜上,我們建立模型一對影響因子的定義做如下的修正: 5.1.1 模型建立1. 修正引用次數,用去除自引次數后的數值作為有效引用次數。2. 由于一般期刊被引用的半衰期不超過十年,據此可以把定義中的兩年改為十五年,其表達式為:J J def IF =期刊在某一年

14、發表的論文在以后十五年累積被它引的頻次期刊在這一年所發表的論文數(13. 對由于語種差異引起的影響因子不合理,增加一比例系數作為修正,以英語作為標準,取系數K=1,其余語種均根據與英語所占比重的比例關系進行調整,得到:J J pro IF K=期刊在某一年發表的論文在以后十五年累積被它引的頻次期刊在這一年所發表的論文數(24. 為消除期刊因素的不同學科差異,對不同學科影響因子進行歸一化處理,具體如下:首先,利用公式(3對影響因子進行一個標準正態轉換:(proprom IF IF E S-=(3其中,IF pro 是期刊的影響因子,prom IF 是整個學科期刊影響因子的平均值,S 是影響因子的

15、標準差。經過轉化后的影響因子可以很好的表示論文對于本學科的貢獻程度。考慮到經公式(3轉換所得影響因子可能為負,不便于比較,再次利用線性變換對分布區間進行調整:210IF E =+ (4經過正態轉換和區間調整后,不同學科的影響因子將符合統一分布。 即得到定義模型:(210pro prom IF IF IF S-=+(55.2 問題二為公平客觀的綜合評價高校教師的科研水平,我們對表現教師論文質量的期刊影響因子、期刊半衰期和被引頻次進行綜合評價,通過蒙特卡洛算法獲得作者單篇論文關于上述三個因素的加權值,并累加作者單篇論文質量加權值作為作者科研水平評分。5.2.1 數據預處理1. 原理同模型一,對影響

16、因子進行歸一化處理,獲得歸一化后的影響因子:ij iij x x X ab S-=+ (6其中,a = 2, b = 10用于區間調整,ij x 為第i 個學科的第j 篇論文所在期刊影響因子,i x 是第i 個學科影響因子的均值,S 是影響因子的標準差,經過處理可以得到歸一化后的影響因子矩陣X 。 2.運用公式(7對半衰期進行歸一化,使其滿足無量綱化、標準化和測度統一化,:max vv vt T t =(7其中,v t 第v 篇論文所在期刊的半衰期。3. 對教師相關數據進行處理,首先可列出有N 篇論文和其指標(標準化的影響因子修正后的被引頻次組成的N*3階矩陣并根據各指標的屬性即指標值越大越好

17、, 進行數據生成。 生成的數據應滿足無量綱化、標準化和測度統一化。以歸一化后的影響因子矩陣為基礎,我們可以得到教師論文影響因子矩陣g ,其中元素mn g 表示第m 位教師的第n 篇論文的影響因子。利用公式(8對mn g 進行無量綱化,測度統一化和標準化處理:max mnmn mng G g =(84. 然后對教師論文的被引頻次做同樣的無量綱化,測度統一化和標準化處理得到:max mnmn mnh H h =(9其中,mn h 表示第m 位作者第n 篇論文的被引頻次。5.2.2 模型建立借助蒙特卡羅算法思想,建立如下模型:1. 產生三個隨機權重k a 、k b 、k c ,并對其進行規范化,得到

18、規范化權重:1kk k k ka w abc =+(102kk k k k b w a b c =+(113kk k k kc w a b c =+(12 2. 根據以上權重,計算得到加權值:123v mn k mn k k G w H w T w +。3. 大量重復第1、2兩步共K 次,獲得一系列的加權值,通過公式得到平均加權值,即:第m 個教師第n 篇論文產生的科研價值:(1231Kmnk mn k v k mn k Gw H w T w R K=+= (13將第m 名教師的共m N 篇論文進行累加即得該名教師的科研水平評分:1mN m mn n R R =(14此模型通過分組大量設置隨機

19、規范化權重,使得三個因素對于論文質量的影響程度不再依賴于權重進行表達,因為經過大量實驗并取均值后,權重對于模型結果的影響可以基本忽略,克服了權重因子設置不當可能造成的影響,使制約模型結果的只有三個指標因素本身。故模型結果即可被認為是由三個指標因素所確定的教師科研水平。5.2.3 模型求解利用蒙特卡洛算法并根據查得數據,對模型進行檢驗,驗證其結果是否能夠較為公平合理的反映教師科研水平,同時本例亦作為示例,展示模型在實際使用中的操作方法,并概括出評價方案如圖 3,并寫信想相關領導推薦(見附錄五: 圖 3 評價方案圖示本文選用燕山大學15位教師論文數據(見附錄三作為樣本,使用matlab 編程(程序

20、見附錄一按照如圖3的評價方案對燕山大學該15名教師科研水平進行評價。求解結果如下:表1學科機械工程學科學科科研評分3014.1學科排名 1教師金振林李金良王敏婷趙鐵石趙永生教師科研評分615.65206.23909.57514.948767.671教師排名49153論文篇數721379學科數學學科學科科研評分1898.5學科排名 2教師徐秀麗武懷勤王坤趙冰金燕生教師科研評分329.225871.547338.726198.94160.055教師排名7261012論文篇數411532學科生物醫藥工程學科學科科研評分730學科排名 3教師徐永紅季淑梅洪文學宋佳霖彭勇教師科研評分310.3862.0

21、08125.8855.8471175.934教師排名814131511論文篇數41213 圖4 15名教師評分分布根據圖4和表1,可以各學科的教師都獲得了與其自身實力相符的評分。模型很好的表現了各位教師的真實科研水平,其結果真實可靠。5.3 問題三要綜合評價一名科研人員的學術造詣及成就,所要考慮的因素不止于學術論文的質量和數量,要同時考慮到科研人員主持的學術項目指標,項目經費指標以及包括學術論文在內的學術成果指標,同時,考慮到對于學術地位相差很多的科研人員,一味的進行縱向比較,意義不大,通過聚類分析,讓不同等級的科研人員知道自己在本等級內的橫向排名,更有價值,也更合理且具有現實意義,故使用層次

22、分析方法和灰色樣本聚類方法先排序后類聚,對科研人員的上述評價指標進行了分析,并給出了模型三。 5.3.1 數據預處理由于各指標各影響因素的單位不同,無法直接進行比較分析。故用公式(15對影響因素j C 的數據進行無量綱化處理,使各因素j C 滿足無量綱化和測度統一化,并對個因素進行歸一化處理,使每個因素j C 都處于0到1之間:111min max min ij iji Iij ij iji Ii Ic c C c c -=- (155.3.2 模型建立1. 首先運用層次分析法求得指標l B 及因素j C 的權重進行初步分析。 1 構建如圖 5層次結構模型: (這一頁空這麼多不太好 圖 5 教

23、師評價體系層次結構圖2 通過查閱相關資料【】【】,構造兩兩比較判斷矩陣,其比較標準如下:表 2元素i k 與元素j k 的影響相同 1 元素i k 比元素j k 的影響稍強 3 元素i k 比元素j k 的影響強 5 元素i k 比元素j k 的影響明顯強7元素i k 比元素j k 的影響絕對強9 元素i k 與元素j k 的影響之比在上述兩個相鄰等級之間 2,4,6,8 元素i k 與元素j k 的影響之比為上面ij a 的互反數 1,1/2,1/9根據表 2我們構造了如下兩兩比較判別矩陣:=12121121121A=1232112312111B=122112B=15131214151231

24、321122123121131412313B3 計算矩陣最大特征值及對應向量:求以上每個矩陣的最大特值及對應的特征向量,下面僅列出矩陣A 的求解步驟:(1 歸一化矩陣A 的各列向量:1ijij niji a w a=(16(2 對ij w 按行進行求和:1ni ij j w w =(17(3 將i w 歸一化:1inii i w w w=(18(4 得到近似特征向量:(12Tw nww w =(19(5 得到最大特征根的近似值:(11n ii in w A w =(20可解出結果為:表 3最大特征值 最大特征向量 A3.0092 (0.3873,0.1698,0.4429 1B 3.0183

25、(0.1638,0.2973,0.5390 2B 2 (0.3333,0.66673B5.3302(0.3159,0.1085,0.1818,0.3292,0.06474 一致性檢驗max 1nCI n -=- (21其中CI 成為一致性指標,同時又有隨機一致性指標RI ,其數值如下:表 4n 1 2 3 4 5 6 RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 n 7 8 9 10 11 RI1.321.411.451.491.51表 4中n=1,2時RI=0,是因為1,2階矩陣的正互反陣總是一致陣。而當n 3時的成對比較陣,當0.1CICR RI=<時認為該向量的不一致性在容

26、許范圍之內,可用其特征向量歸一化作為權向量。結合該題,求出的具體值為:表 5A1B 2B 3B CR 0.0158 0.00790.0062觀察可知:以上數據皆符合一致性。5 進而可求出組合權向量即為各因素j C 所對應的權重j W ,結果如表 6:表 61W 2W 3W 4W 5W 6W 7W 8W 9W 10W0.0634 0.1151 0.2087 0.0566 0.1132 0.1399 0.0480 0.0805 0.1458 0.0286綜上,可得科研人員學術價值和科研水平的評分可由公式(22得:101i j ij j Z W C =(222. 運用灰色樣本聚類分析,進一步對教師科

27、研水平進行分析:首先,根據所輸入的樣本數據,確定各指標的等級界限,即:高、中、低三類,并構造白化權函數,步驟如下:影響因素j C 的平均值為:11Ij ij i C C I =(23影響因素j C 的標準差為:j =(24 可得高(hj C ,中(mj C ,低(lj C 三個等級的界限分別為: hj j j C C =+ (25 mj j C C = (26 lj j j C C =-(27以此為基礎構造白化權函數如下:(10hjij ij mj hij mjij hj hj mjijmj C C C C F CC C C C CC -=<-<(28(010hjij hj ij

28、mjij hj hj mjmijijmj ij lj ljij mj mj ljijlj C C C C C C C C C F CC C C CC C C C CC -<<-=-<-<(29(01mjij mj ij lij ljij mj mj ljijlj CC C C F CC C C C CC <-=-<(30確定聚類系數如下:101hi j hij j W F =(31101mi j mij j W F =(32101li j lij j W F =(33比較以上三者,取值最大的系數所對應的等級即為第i 名科研人員所對應的等級。這樣我們就根據灰色

29、聚類法得到被評科研人員所處等級,并可以根據公式(22算得教師的科研水平及學術造詣評分,并以該評分為標準對教師進行詳細排名。5.3.3 模型求解對于模型三,選擇燕山大學十三位科研人員(數據見附錄四進行評價,并將評價結果與燕山大學評價科研人員評價信息進行比較,來驗證模型是否符合實際。將待評科研人員數據帶入模型,借助matlab 軟件編程計算(程序見附錄二,所得結果如下:表 7 各指標及其影響因素權重 通過表7,可以看出成果因素對科研人員的學術造詣和成就評價影響最大,主持項目的水平次之,經費的影響第三。表8層次分析法結果 表8顯示了受評科研人員的學術造詣和成就的評分及其排名,評分越高的教師排名越靠前

30、,且可以看出教師水平相差很有層次,表現了現實中不同教師由于資歷和參加工作時間等客觀因素造成的階梯式的差距。表9灰色聚類系數及結果 表9是灰色聚類分析法進行分類的結果,這樣的結果體現了不同教師所處16的類別。6 模型分析與評價6.1 模型優點:1 模型大量對變量都進行預處理,降低了數據本身局限性對模型結果的影響,是模型結果可靠性更高。2 模型二中使用蒙特卡洛模擬的方法給N 組權重進行計算加權平均價值,客觀上克服了人為地僵化權重而造成的評價誤差,增加了評價的可信度。3 模型三中,使用層次分析法能夠對一個比較復雜的問題通過分解,比較判斷,綜合的過程,將復雜轉化為簡單問題進行求解,降低了求解難度。并且

31、它將定性與定量方法結合起來,能夠處理傳統優化方無法著手的實際問題,有很廣的應用范圍。4 本文模型的系統性、靈活性為在其他各領域的推廣應用提供了可能性。只要對評估指標加以修改, 即可應用于方案評估、人員素質分析、管理績效排序等。5 通過大量查閱文獻資料,所建立的指標體系較為完備,使模型更好的涵蓋了主要影響因子,結果合理可靠。6 綜合使用層次分析法和灰色樣本聚類法,不僅可以相互驗證彼此結果的正確,更可以同時定性、定量的作出評價,并為科研人員提供了橫向評比和縱向評比的機會,是最終結果更具有現實意義和利用價值。6.2 模型缺點與改進: 6.2.1 模型缺點:1 模型簡單的把各種因素并列在一起進行加權求

32、和,盡管盡量選擇彼此互不影響的指標建立指標體系,然而難免一些指標之間的存在相互關聯,可能對模型結果造成一定影響。2 不同樣本計算出來的具體值不具有可比性,這是因為指標修正式中的的參考不一樣。3 在算一個教師科研水平的時候,是把每篇論文的科研價值相加,可能會對那些少產高質量的優秀教師不利;卻對那些多產而質量低的教師有利。 4 模型中的指標引用頻次存在很多問題:一方面,引用行為存在“自引”和“他引”兩種,顯然,“自引”產生的被引頻次價值很低;另一方面,論文被高影響因子期刊上的論文引用價值明顯高于被低影響因子期刊上的論文引用,所以,不同論文對引用頻次的貢獻也不能一概而論。5 從建立層次結構模型到給出

33、成對比較矩陣,人的主觀作用因素很大。 6.2.2 模型改進:這里我們通過仔細思考和研究對上面提到的缺點2對模型二作出改進:首先對于第i 個學科第j 篇論文,考慮其對應的各種屬性(如第一作者、第二作者、影響因子 ,可建立一個包含這些屬性的行向量VA : 12.VA author author IF =(34然后,將引用該論文的ij y 篇論文構成一個行數為ij y 的向量VB :181111212i ij j ijyy y author author IF VB author author IF =(35根據(1:1VA end =-和(:1VB i end =-是否有相同的元素來判斷是“自引”

34、還是“他引”,利用上述兩步的結果可得出修正的論文被引用次數ij Y :1iji y k k j k Y a IF =(36其中:k IF 表示第k 個引用論文所在期刊的影響因子,當文章被他引時, k a = 1;當文章被自引時,k a = 0;自引包括原文所有作者所著文章的引用。這樣,我們就可以求出考慮到“自引”現象與期刊影響因子綜合影響的被引頻次,從而彌補了原方法的不足。7 參考文獻編號 作者,書名,出版地:出版社,出版年。編號 作者,論文名,雜志名,卷期號:起止頁碼,出版年。 編號 作者,資源標題,網址,訪問時間(年月日。8 附錄附錄一:load data.txt %數據保存在文本中 %對

35、影響因子進行歸一化處理 a=data(:,1; k=38 25 11; F=zeros(sum(k,1; mea1=mean(a(1:38; std1=std(a(1:38; mea2=mean(a(39:63; std2=std(a(39:63; mea3=mean(a(64:74; std3=std(a(64:74; for i=1:sum(k if i>=1&i<=38F(i=(a(i-mea1/std1; elseif i<=63F(i=(a(i-mea2./std2; elseF(i=(a(i-mea3./std3; endendFs=2*F+10*ones

36、(sum(k,1 %歸一化處理后的影響因子a=data;a(:,1=Fs;%用蒙特卡洛方法求解每篇論文的質量值E,并對其進行比較pm shuxin=1 1 1; %每個指標的屬性值x0=a;m=length(x0(:,1;n=length(x0(1,:;E=zeros(m,1;d=zeros(m,m;x=zeros(m,n;L=2000;for j=1:nif shuxin(j=1ma=max(x0(:,j;for i=1:mx(i,j=x0(i,j/ma;endelsemi=min(x0(:,j;for i=1:mx(i,j=mi/x0(i,j;endendendfor k=1:LR=ran

37、d(1,n;w=R./sum(R;ER=zeros(m,1;for i=1:mER(i=sum(x(i,:*w'endE=E+ER;b,ind=sort(ER;b1=eye(m;b1=rot90(b1;b=b1*ind;for i=1:md(b(i,i=d(b(i,i+1;endendE=E./10b,ind=sort(E;b1=eye(m;b1=rot90(b1;pm=b1*ind %每篇論文的排名c=zeros(1,74;for i=1:74c(i=find(pm=i;endcp=d./L;%根據已求出的每篇論文價值E,求出每個人的科研水平值peopl,并對所有人進行排名比較pai

38、mings=7 2 13 7 9;4 11 5 3 2;4 1 2 1 3; %每位教師被收錄的論文數m,n=size(s;peop=zeros(m,n;k=0;for i=1:mfor j=1:npeop(i,j=sum(E(k+1:k+s(i,j;k=k+s(i,j;endendpeopl=reshape(peop',m*n,1b,ind=sort(peopl;xh=flipud(ind;cj=flipud(b;paiming=xh'cj'' %每位教師的排名%計算每個學科的科研水平值xuke=zeros(m,1;for i=1:mxuke(i=sum(pe

39、op(i,:;endxuke%繪制所有教師的科研水平條形圖x=1:15;y=peopl;bar(x,yxlabel('教師'ylabel('科研水平'title('全部學科'%繪制機械工程學科教師的科研水平條形圖figure(2x1=1:5;y1=peop(1,:;20bar(x1,y1xlabel('教師'ylabel('科研水平'title('機械工程學科'%繪制數學學科教師的科研水平條形圖figure(3x2=1:5;y2=peop(2,:;bar(x2,y2xlabel('教師

40、9;ylabel('科研水平'title('數學學科'%繪制生物醫學工程學科教師的科研水平條形圖figure(4x3=1:5;y3=peop(3,:;bar(x3,y3xlabel('教師'ylabel('科研水平'title('生物醫學工程學科'附錄二:%首先采用和法求解最大特征根和特征向量,然后再求出組合權向量A=1 2 1;1/2 1 1/3;1 3 1;B1=1 1/2 1/3;2 1 1/2;3 2 1;B2=1 1/2;2 1;B3=1 3 2 1 4;1/3 1 1/2 1/3 2;1/2 2 1 1

41、/2 3;1 3 2 1 5;1/4 1/2 1/3 1/5 1; wA=zeros(3,3;wB1=zeros(3,3;wB2=zeros(2,2;wB3=zeros(5,5;for j=1:5 %將正互反陣每一列向量歸一化for i=1:5if i<=2&j<=2wA(i,j=A(i,j/sum(A(:,j;wB1(i,j=B1(i,j/sum(B1(:,j;wB2(i,j=B2(i,j/sum(B2(:,j;wB3(i,j=B3(i,j/sum(B3(:,j;elseif i<=3&j<=3wA(i,j=A(i,j/sum(A(:,j;wB1(i,

42、j=B1(i,j/sum(B1(:,j;wB3(i,j=B3(i,j/sum(B3(:,j;elsewB3(i,j=B3(i,j/sum(B3(:,j;endendendwa=zeros(3,1;wb1=zeros(3,1;wb2=zeros(2,1;wb3=zeros(5,1;for i=1:5 %將歸一化后的矩陣按行求和if i<=2wa(i=sum(wA(i,:;wb1(i=sum(wB1(i,:;wb2(i=sum(wB2(i,:;wb3(i=sum(wB3(i,:;elseif i<=3wa(i=sum(wA(i,:;wb1(i=sum(wB1(i,:;wb3(i=sum

43、(wB3(i,:;elsewb3(i=sum(wB3(i,:;endendw0=zeros(3,1;w1=zeros(3,1;w2=zeros(2,1;w3=zeros(5,1;for i=1:5 %將求和后的向量歸一化,即為近似特征向量if i<=2w0(i=wa(i/sum(wa;w1(i=wb1(i/sum(wb1;w2(i=wb2(i/sum(wb2;w3(i=wb3(i/sum(wb3;elseif i<=3w0(i=wa(i/sum(wa;w1(i=wb1(i/sum(wb1;w3(i=wb3(i/sum(wb3;elsew3(i=wb3(i/sum(wb3;enden

44、dw0w1w2w3%計算最大特征根lamda=sum(A*w0./w0/3lamdb1=sum(B1*w1./w1/3lamdb2=sum(B2*w2./w2/2lamdb3=sum(B3*w3./w3/5lamd=lamda;lamdb1;lamdb2;lamdb3;n=3 3 2 5;CI=zeros(4,1;RI=0.58 0.58 0 1.12; %隨機一致性指標CR=zeros(4,1;for i=1:4CI(i=(lamd(i-n(i/(n(i-1; %計算一致性指標if i=3CR(i=CI(i/RI(i; %計算一致性比率endendCRW(:,1=w1;0;0;0;0;0;0

45、;0;W(:,2=0;0;0;w2;0;0;0;0;0;W(:,3=0;0;0;0;0;w3;Ww=W*w0 %計算組合權向量程序3:load data0.txt %數據保存在文本中a=data0;m,n=size(a;a0=zeros(m,n;for j=1:n %對數據進行無量綱化處理mi=min(a(:,j;ma=max(a(:,j;for i=1:ma0(i,j=(a(i,j-mi/(ma-mi;endendch=zeros(1,n;cm=zeros(1,n;cl=zeros(1,n;for j=1:n %確定各類別的界限mea=mean(a0(:,j;st=std(a0(:,j;ch

46、(j=mea+st;cm(j=mea;cl(j=mea-st;endchcmclFh=zeros(m,n;Fm=zeros(m,n;Fl=zeros(m,n;for j=1:n %根據白化權函數確定白化權值for i=1:mif a0(i,j>=ch(jFh(i,j=1;Fm(i,j=0;Fl(i,j=0;elseif a0(i,j>=cm(jFh(i,j=(a0(i,j-cm(j/(ch(j-cm(j;if a0(i,j=cm(jFm(i,j=1;Fl(i,j=(cm(j-a0(i,j/(cm(j-cl(j;elseFm(i,j=(ch(j-a0(i,j/(ch(j-cm(j;F

47、l(i,j=0;endelseif a0(i,j>=cl(jFh(i,j=0;Fm(i,j=(a0(i,j-cl(j/(cm(j-cl(j;Fl(i,j=(cm(j-a0(i,j/(cm(j-cl(j;elseFh(i,j=0;Fm(i,j=0;Fl(i,j=1;endendendEh=Fh*w; %計算灰度系數Em=Fm*w;El=Fl*w;E=Eh Em El;resul=zeros(m,1;for i=1:m %根據灰度系數對樣本進行分類resul(i=find(max(E(i,:=E(i,:;endresul附錄三:機械工程序號姓名SCI收錄論文數每人論文序號所有論文序號發表年份

48、發表文章期刊號ISSN該篇被引用頻數影響因子被引半衰期年平均被引用次數1金振林71120091006-932100.265 5.302220090268-376800.378 4.903320091006-932100.265 5.304420081672-652900.972 5.505520030924-42473 1.348 6.20.4285714296620020094-114X640.839987720000094-114X610.6079 6.1 2李金良21820101001-653800.77 5.402920081367-543510 1.6817.95 3王敏婷13110

49、20091006-706X00.201 3.8021120081000-32900 1.277 3.2031220081006-706X00.209 3.8041320070924-013610.816 5.90.33333333351420070924-013600.816 5.9061520071006-706X00.202 3.8071620060924-013600.816 5.9081720061006-706X30.28 3.80.7591820050921-50938 1.347 5.9 1.6101920050412-196110.449 5.40.2112020050915-

50、155900.8027.70122120050921-50933 1.347 5.90.6132220040921-509310 1.342 5.9 1.666666667 4趙鐵石712320090263-574700.992 6.7022420090263-574700.992 6.7032520031002-007110.44440.14285714342620021344-765380.127.6152720020954-406240.27770.562820000094-114X30.45890.372919990094-114X00.51290 5趙永生913020090094-1

51、14X0 1.4079023120090924-42470 1.674 6.2033220030094-114X140.5879243320000094-114X30.45890.353420000094-114X00.4589063519990094-114X00.5129073619990094-114X00.5129083719990094-114X200.5129 1.81818181893819930094-114X50.21590.294117647數學系序號姓名SCI收錄論文數每人論文序號所有論文序號發表年份發表文章期刊號ISSN該篇被引用頻數影響因子被引半衰期年平均被引用次數1

52、徐秀麗413920091004-375600.5177.5024020081009-612400.586 6.6034120070167-637750.51715 1.66666666744220060166-531640.75671 2武懷勤1114320090307-904X3 1.3757.9324420091468-12183 1.232 2.8334520091468-12182 1.232 2.8244620091687-183900.892 3.2054720090020-02550 3.291 6.1064820091349-41980 2.932 1.707492008134

53、9-41985 2.791 1.7 2.585020080307-904X50.9317.9 2.595120080898-122130.9977 1.5105220071349-41986 1.537 1.72115319961002-072140.249 3.40.285714286 3王坤515420081000-32902 1.165 3.2125520080256-307X00.743 3.1035620051000-329011 1.051 3.2 2.245720051000-329010 1.051 3.2255820041000-3290140.875 3.2 2.33333

54、3333 4趙冰315920071018-486400.423 5.5026020051089-77980 1.058 5.1036120051389-128650.978 5.81 5金燕生216220060022-246100.99915026320030261-802810.452 3.60.142857143生物醫學工程系序號姓名SCI收錄論文數每人論文序號所有論文序號發表年份發表文章期刊號ISSN該篇被引用頻數影響因子被引半衰期年平均被引用次數1徐永紅416420091098-01211 3.1728.1126520090953-89840 1.964 5.6036620070167

55、-577X2 1.625 4.20.66666666746720070217-984900.4 4.50 2季淑梅116820091006-932100.682 5.30 3洪文學216920091000-32900 1.003 3.2027020061201-33902 1.532 4.30.5 4宋佳霖117120091000-32900 1.003 3.20 5彭勇317220091684-531510.565 2.8127320090189-601610.317 3.8137420030261-802840.241 4.20.571428571附錄四： 收集原始數據表 項目 經費 成果 序號姓名 項目總數項目先進性高水平項目項目總經費項目年平均費用被SCI收錄數知名期刊收錄數著作總數專利數 獲獎數量 1 白明華 11 7 4 1100 220 0 10