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《安徽农业大学》 2018年
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基于改进TOPSIS的种业科技创新人才评价研究

李乐泉  
【摘要】:种业人才是我国种业科技创新的核心要素,其质量直接影响到我国种业能否实现高速、健康地发展,也影响到我国种业科技创新能否适应国际市场的发展需要。目前尚没有针对种业科技创新人才的评价指标体系,也缺乏对种业科技创新人才比较分析的方法。因此,正确地构建种业科技创新人才评价指标体系以及合理地选择评价方法是种业科技创新人才评价研究的关键。论文以中国种业科技创新人才团队作为研究对象,构建了种业科技创新人才的评价指标体系以及基于改进TOPSIS的种业人才分层评价模型,研制开发了种业科技创新人才评价系统。利用统计数据以及评价系统,对种业科技创新人才进行评价分析。本论文主要研究和成果如下:1)设计了科学合理的种业科技创新人才评价指标体系。通过种业科技创新人才地图系统采集中国种业科技创新人才专家与团队的信息数据,分析统计数据中种业科技创新人才团队指标数据之间的关联关系,结合层级分类法对指标数据进行分层分类,设计出科学合理的种业科技创新人才指标评价指标体系。2)构建了基于改进TOPSIS的种业科技创新人才分层评价模型。将熵权与改进TOPSIS综合评价的优势结合起来,对种业科技创新人才团队进行综合评价;运用熵权法计算种业科技创新人才分层评价指标权重值,得到各分层指标在评价指标体系中的相对重要程度;然后利用基于改进TOPSIS的评价方法,结合评价指标权重得到种业科技创新人才团队在该指标分层下的相对排名,对相对排名结果进行分层处理,进一步得到种业科技创新人才团队在分层指标下的最终相对排名,以此构建了种业科技创新人才团队分层评价模型,并对改进方法以及分层评价方法运用实例进行了验证分析。3)开发了种业科技创新人才评价系统。将种业科技创新人才团队统计数据、种业科技创新人才团队评价指标体系、基于改进的TOPSIS法以及SSH、Bootstrap、jQuery等开发框架有机结合起来,研究开发了智能交互式的种业科技创新人才综合评价系统。将种业科技创新人才团队在不同研究领域中的研究数据进行整理分类统计,提取符合种业科技创新人才团队评价指标体系中的指标数据,利用种业科技创新人才评价系统进行综合评价分析,最终得到在不同领域下,种业科技创新人才团队之间的相对排名情况。通过分析种业科技创新人才相对排名情况,从而能比较分析跨区域的同领域种业创新人才团队的科研水平与优势。对了解科研人员科研成果信息,合理使用和配置我国各地人才资源、合理开发人才潜力、建设人才梯队等都有十分重要的意义。
【学位授予单位】:安徽农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP311.52

【参考文献】
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