融合BP神经网络的学术话语权评价方法探讨
Research on the Evaluation Method of Academic Discourse Power by Fusing on BP Neural Network
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作者:
赵蓉英
1,2
朱伟杰
1,2
张兆阳
1,2
李新来
1,2
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作者单位:
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提交时间:2023-04-01 15:51:27
摘要: [目的/意义] 学术话语权是中国国际话语权体系中不可分割的一部分,是国家政治、经济、科学技术软实力的主要表现,对学术话语权评价方法进行剖析,综合比较不同方法的优劣与稳定性,有助于为学术话语权评价提供一定参考。[方法/过程] 采用6种无需综合评价值的赋权法进行单一模型评价,对通过非参数检验后的结果进行模糊组合评价,减少单一评价倾向,提高评价公信力,并引入BP神经网络,基于梯度下降算法构建神经网络模型。[结果/结论] 构建基于创新引领指数的学术引领力、基于引文分析指标的学术影响力与基于Altmetrics指标的学术传播力三维度的学术话语权评价体系,模糊Borda评价可以综合考虑单一模型的评价值大小与评价序相对秩次,实现客观信息的内部组合,相较于单一评价模型有更高的准确度,并基于此构建了融合BP神经网络的学术话语权评价模型。
版本历史
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2023-04-01 15:51:27 |
ChinaXiv:202304.00769V1
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