0104067基础性课题评审立项的模糊综合评判

							                    管理科学与系统科学研究新进展
         ——第 6 届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集         2001 年·大连


           基础性课题评审立项的模糊综合评判

                     张志顺 赵宏伟 王步云 冯璞乔
                   （后勤工程学院军事建筑与环境工程系）


      摘要 本文分析了现行课题评审中方法的不足，用模糊综合评判建立课题评审
      指标体系，在一定程度上为合理确定科研立项提供了依据.
      关键词 课题评审 模糊综合 指标体系 投资决策


1 引言
     科研经费投入不足一直是我国基础性研究领域所面临的重要问题.但是,目前在我国综
合国力不强的情况下，大幅提高基础性科研投入是不现实的。现实的做法是优化科研经费配
置，重点优先支持那些既有较高学术价值，又能够对国民经济发展起巨大推动作用的课题，
保证他们投入强度，使有限的科研经费投入到最大产出。那么，科学合理的对申请立项课题
进行评审就成为问题的关键。它直接影响到经费的投向是否正确。本文反映出了现行评审方
法的缺点，用模糊综合评判方法和提高评判的有效性，科学性和可靠性。


2 现行的课题评审现状
     目前，进行课题评审、选择立项的方法主要是专家论证，课题提出立项申请后，由科研
计划部门召集该课题学科领域有一定造诣的科技、经济及管理等方面的专家，在听取选题报
告和充分了解项目有关情况的基础上，对该课题进行论证，并作出集体决策。一般的说，这
一过程不采取对申请立项课题打分的方式进行，即使遇到专家们的意见分歧较大、不得不采
取投票形式来进行决策的情况，也就是在同意、反对、弃权三种态度中进行选择。
     用这种方法进行评价，定性的成分较大，容易受到人们的主观因素的影响，导致评价结
果的公正程度、科学程度因人而异。并且，不利于给予申请立项不成功的课题提供更详细的
资料，帮助其了解选题的不足。
     评审虽然不可能完全采用量化的方法，但是如果适当的引入定量分析法，则可较好地避
免上述问题，为科研经费的投向决策提供科学有力的依据。


3 建立课题评审模型
     建立评审模型是进行课题评审的最基础、最关键的工作。模型的指标体系应全面、客
观地反映评价目标，各指标定义不能交叉、重复。如果评审模型不正确，就可能产生错误
的评审结果。本文按照客观性、科学性、可行性的原则，在与科研管理等有关部门进行广



    张志顺 （1971－）   男 硕士生. 从事军事电力系统运行与控制的研究.   联系电话：023-
    68597970

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泛探讨的基础上，分三层次构造出分析模型如下: [1]
       目标层           一级综合评判                   二级综合评判
                                        与国民经济发展的关联程度 C1
                      科研价值 B1           科学意义和学术价值 C2
                                        创新性 C3
                                        课题负责人的学术水平 C4
                                        课题组成员的整体学术水平 C5
                      科研实力 B2           科研条件 C6
                                        预研情况 C7
                                        人力投入的合理程度 C8
     课题评审 A           应需投入 B3           经费投入的合理程度 C9
                                        研究周期 C10
                                        成果转化程度 C11
                      应用前景 B4           实用性 C12
                                        经济效益 C13


4   模糊综合评判的数学模型及算法

4.1 数学模型
    设定两个有限论域: U ={u1,u2,…,u n },V ={v1,v2, … ,v n }.其中 U 代表指标集，V 代表评语
集。那么 U,V 构成一个模糊评判空间 S={U，V，R}，其中 R 是从集合 U 到集合 V 上的一个模
糊变换关系。于是，在空间 S 上，模糊综合评判的模糊变换表示为 X·R=Y,其中，X 是 U 上
的模糊子集，Y 是 V 上的模糊子集。


4.2 本评估体系的算法
    指标集参见表中的内容，记为 A ，评语集为甲级，乙级，丙级，丁级分为四个层次，
记为 B；模糊变换关系以矩阵形式表示即为模糊关系矩阵，同样记为 R，其中的元素是应用
模式识别的隶属函数建立起来。                                     n
    本评估体系的模糊算子采用 M（·,⊙） b j = Min {1,
                       ，                          a
                                                  i 1
                                                         j   * rij }，适用于要求整体指
标最优的情形。由于本评估体系的指标分为二个层次，所以整个评估算法也分为二个层次，
                  ，按照模糊变换 B=A·R 分别进行。
采用上面的模糊算子采用 M（· ，⊙）


4.3 模糊评判矩阵中的元素值的建立
    各专家的评判用百分数表示，以它作为论域，即 U=[0，100]，各项指标的测评分为优，
良，中，差四等，它们都是 U 上的模糊子集，分别用 A，B，C，D 表示，应用模糊统计法建
立它们的隶属函数如下：


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             0,                                 0≤u＜85
 A(u) =     1/2+1/2sinπ/10(u-90) ,              85≤u＜95
             1,                                 95≤u＜100

            0,                                    0≤u＜75
            1/2+1/2sinπ/5(u-77.5),              75≤u＜80
 B(u) =     1,                                   80≤u＜85
            1/2-1/2sinπ/10(u-90),                85≤u＜95
            0,                                  95≤u≤100

            0,                                     0≤u＜60
            1/2+1/2sinπ/10(u-65),                 60≤u＜70
 C(u) =     1 ,                                 70≤u＜75
            1/2-1/2 sinπ/5(u-77.5),              75≤u＜80
            0,                                  80≤u≤100

            1,                                   0≤u＜60
 D(u) =     1/2-1/2 sinπ/10(u-65),               60≤u＜70
            0,                                  70≤u＜100


    上述隶属度函数确定的合理性在于，我们假定一个专家对某项指标测评为 86 分，则它
在 A（U）所属函数中的值为 0.0245，在 B（U）所属函数中的值为 0.9755，在 C（U）所属函
数中的值为 0，在 D（U）所属函数中的值为 0 。与我们在客观实际中以百分制为计的 86 分
所认定为良吻合。同时，我们也注意到 86 分也有可能向优的趋势发展。但它不可能是中和
差，从所属函数中的值为 0 可完全得到验证。故我们采取上述隶属度函数认为合理。下面可
用图示 1 来描述上述隶属度函数。
    各专家对每项指标测评。 例如，有 5 个专家对与国民经济发展的关联程度 C1 项进行
测评分别为 86，78，73，90，79，则
A(U)=1/5[A(86)+A(78)+A(73)+A(90)+A(79)]=1/5[0.0245+0+0+0.50+0]=0.105
B(U)=1/5[B(86)+B(78)+B(73)+B(90)+B(79)]=1/5[0.9755+0.6545+0+0.5+0.9045]=0.607
C(U)=1/5[C(86)+C(78)+C(73)+C(90)+C(79)]=0.288
D(U)= 0

                                 [2]
4．4 模糊综合评判步骤如下
4．4．1 建立因素集。因素集是影响评价对象的各种因素所组成的一个指标集合 U＝
{u1 ,u2 ,...,um }。

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    4．4．2 建立备择集。即评语集 V＝{v1 ,v2 ,...,vn }。
    4．4．3 建立权重集。在一个评价方案中，各因素对它的影响程度是不一样的。反映各因
                                  。
    素的重要程度的权重集为 A＝（a1, a2 ,...,am ）
    4．4．4 单因素模糊评价。相应于每个因素的指标评价所构造的矩阵为 R，R 是从集合 U
    到集合 V 上的一个模糊变换关系。
    4．4．5 多级模糊综合评价。
             隶属函数示图（优级）                                  隶属函数示图（良级）
        1                                         1


A                                            B
    0.5                                          0.5



        0                                         0
              85    90            95   100                 80       90       100
                         u                                      u
             隶属函数示图（中级）                                  隶属函数示图（差级）
        1                                         1

    0.8                                          0.8

C 0.6                                        D 0.6
    0.4                                          0.4

    0.2                                          0.2

        0                                         0
               60            80        100                 60       80       100
                         u                                      u
                                       图1    各级隶属度函数示图


    5       模糊综合评判实例

    5.1 二级层次的综合评判
    5.1.1 科研价值 B1 的综合评判
    指标权重集Ａ01= (0.4, 0.4, 0.2)
    模糊关系矩阵
                     0.105, 0.607， 0.288，       0
             R01 ＝    0， 0.5712， 0.300， 0.1288
                      0， 0.7236， 0.2764 ， 0
    评语集 B01＝Ａ01·R01 =(0.042,0.616,0.2905,0.0515 ）
    5.1.2 科研实力 B2 的综合评判
    指标权重集Ａ02=(0.182, 0.394, 0.173, 0.251)

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模糊关系矩阵

                0 ，      0.5128， 0.3172，       0.1700
                0 ，      0.7211， 0.2232，       0.0557
       R02＝  0.2132， 0.6231， 0.1637，             0
             0.3482， 0.6501， 0.0017，             0
评语集 B02＝Ａ02·R02=(0.1243,0.6484,0.1744,0.0529）
5.1.3 应需投入 B3 的综合评判
指标权重集Ａ03=(0.32, 0.558, 0.122)
模糊关系矩阵
                 0 ， 0.6132， 0.2160， 0.1708
       R03＝  0. 2182， 0.4646， 0.3172，           0
                 0，      0.5432， 0.3102，       0 .1466
评语集 B03 ＝Ａ03·R03=（0.1218,0.5217,0.2840,0.0725）
5.1.4 应用前景 B4 的综合评判
指标权重集Ａ04=(0.256,0.312,0.432)
模糊关系矩阵
                       0 ， 0.7280， 0.2720，         0
            R04 ＝      0 ， 0.5075，          0，    0.4925
                    0.7928， 0.2072，        0，      0
评语集 B04 ＝Ａ04·R04=（0.3425,0.4342,0.0696,0.1537）

5.2 一级层次的综合评判
指标权重集 A=(0.466, 0.312, 0.071,0.151)
模糊关系矩阵
         0.042， 0.616， 0.2905，0.0515
            0.1243，0.6484，0.1744，0.0529
       R＝ 0.1218，0.5217，0.2840，0.0725
            0.3425，0.4342，0.0696，0.1537
评语集 B＝A·R＝（0.1187，0.5920，0.2205，0.0688）
计算结果分析：按照最大隶属原则，该课题评为乙级课题，科研经费可向其调拔。

6 结论
    用模糊综合评判对申请立项的基础性课题进行评审，不仅简便易行，而且可以把各个课
题作定量描述，避免非重要因素所占权重过大的影响，帮助评委、科研部门做出更完善的决
策，从而有科学依据地选择优先支持的课题，利于科研经费的合理分配，推进我国基础性科
研工作。


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参考文献
1 蒙巍.层次分析法在基础性课题评审立项中的应用.中国科学院研究生院学报,1999（1）
                                           ：84~85
2                                         ：122~123
    韩福荣,郝进.质量管理体系有效性综合评价模型.北京工业大学学报,2000（3）


               Fuzzy Synthetic Evaluation in the Establishment
                          of Basic Science Subject

            ZHANG Zhi-shun ZHAO Hong-wei WANG Bu-yun FUNG Pu-qiao
                         ( Dept. of Architectural & Enivironmental Eng.)


Abstract This paper analyze some shortcomings of the present project evaluation method.
Fuzzy synthetic evaluation is adopted to establish a index system for the foundation project.To
some extent,it solve the scientific decision problem of founimental project establishment.
Keywords evaluation of subject fuzzy synthesis          index system     invest decision




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