模糊軟分類算法及教育貢獻(xiàn)率的測(cè)算方法研究

1、 摘 要 近年來(lái)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展所遇到的瓶頸與問題顯示除了依靠資本、勞動(dòng)等生產(chǎn)要素投入的增加外， 憑借技術(shù)進(jìn)步提高生產(chǎn)要素使用效率進(jìn)而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)。同時(shí)，人力資本理論表明，教育一方面可以促進(jìn)技術(shù)的進(jìn)步，另一方面可以帶來(lái)人力資本的積累， 因此大力發(fā)展教育尤其是作為教育最高層次的高等教育成為助推科技進(jìn)步、引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必經(jīng)之路。 首先通過對(duì)比了中國(guó)東西部之間以及與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家高等教育人力，資金各方面的投入，

2、肯定我國(guó)高等教育目前已取得的成績(jī)同時(shí)尋找依然存在的問題和弊端。 其次，設(shè)計(jì)了一類改進(jìn)的模糊軟聚類算法：新算法將遺傳算法、中心引力算法和模糊聚類算法融合在一起，通過遺傳算法自適應(yīng)的確定分類數(shù)，中心引力算法優(yōu)化準(zhǔn)則函數(shù)，模糊聚類算法確定樣本數(shù)據(jù)在每一類中的隸屬度。新算法可以自適應(yīng)的確定樣本數(shù)據(jù)的分類數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督的分類。以中西部地區(qū)十九省的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為樣本，通過改進(jìn)的模糊軟聚類算法，將中西部十九省份劃分為三類，使同一類省份高等教育的貢獻(xiàn)率

3、比對(duì)更加科學(xué)、合理。 再次，對(duì)經(jīng)典的柯布-道格拉斯模型進(jìn)行了修改，將高等教育因素納入到模型中，提出了一類改進(jìn)的教育進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算模型。在搜集整理的我國(guó) 2000-2014 年的高等教育統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，使用新模型進(jìn)行了測(cè)算，得出了高等教育對(duì)中西部十九省對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率。 最后， 在以上實(shí)證分析的基礎(chǔ)上， 結(jié)合測(cè)算結(jié)果對(duì)中西部省份高等教育存在的問題，提出了一些切合實(shí)際的建議。 關(guān) 鍵 詞：模糊軟聚類算法；GA-CFO-CFM 算法；柯布-道