企業(yè)公共服務(wù)補(bǔ)助資金績效評(píng)估方法研究.pdf

1、科技型中小企業(yè)公共服務(wù)補(bǔ)助資金實(shí)施六年來，每年均有近五千家服務(wù)機(jī)構(gòu)獲得基金資助。面對(duì)如此多的服務(wù)機(jī)構(gòu)，對(duì)其補(bǔ)助基金實(shí)施績效的評(píng)價(jià)變得非常困難。目前，主要采用專家通信或者會(huì)評(píng)的方式來評(píng)價(jià)，這樣工作量非常繁重，而且由于是人工評(píng)級(jí)，存在一定的主觀性同時(shí)也難以保證公平性。因此需要設(shè)計(jì)一種由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成的評(píng)價(jià)方法來克服人工評(píng)級(jí)方法中的不足。本文主要工作如下:
　　首先分別介紹了補(bǔ)助基金項(xiàng)目的研究背景及意義、發(fā)展現(xiàn)狀，然后詳細(xì)綜述了當(dāng)前績效

2、評(píng)估算法及不足。
　　其次，綜述了當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的分類算法。由于可將績效評(píng)級(jí)問題轉(zhuǎn)化為分類問題，即可將收集到服務(wù)機(jī)構(gòu)補(bǔ)助基金實(shí)施指標(biāo)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，學(xué)習(xí)一類分類器，從而實(shí)現(xiàn)新服務(wù)機(jī)構(gòu)補(bǔ)助資金的評(píng)級(jí)，因此綜述了當(dāng)前分類算法。
　　再者，提出一種基于果蠅優(yōu)化的屬性約簡算法并將其用于補(bǔ)助基金績效評(píng)價(jià)指標(biāo)約簡。補(bǔ)助基金績效的評(píng)價(jià)體系中有四十八個(gè)指標(biāo)，采用人工的方法確定哪些指標(biāo)是補(bǔ)助資金績效評(píng)估的核心指標(biāo)非常困難。因此我們借助粗糙

3、集理論和果蠅優(yōu)化算法，提出一種基于果蠅優(yōu)化的指標(biāo)約簡算法，以此來找到最小的指標(biāo)集合。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　最后，提出了一種基于可行域解析中的多類分類器集成方法，并將其用于服務(wù)機(jī)構(gòu)補(bǔ)助基金實(shí)施后的績效評(píng)級(jí)。由于多類支撐向量分類器對(duì)應(yīng)于可行域中的最大內(nèi)接超球中心，當(dāng)可行域狹長時(shí)，其分類性能明顯降低。而此情況下，基于可行域解析中心的多類分類器的分類性能不受影響。因此，本文采用基于可行域解析中心的多類分類器來進(jìn)行服務(wù)機(jī)構(gòu)