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針對高?？蒲心芰υu估過程中存在的多因素、高非線性特點(diǎn)，經(jīng)典評估模型主觀性較強(qiáng)，導(dǎo)致模型評估準(zhǔn)確性不高的問題，提出基于協(xié)同智能水滴算法IWD和粗糙集塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBNN的高?？蒲心芰υu估模型。首先，引入智能水滴算法，并針對傳統(tǒng)智能水滴算法固定旁域搜索范圍不利于提升算法搜索效率的問題，提出一種局部空間自動縮放算法LSAS，該算法根據(jù)當(dāng)前種群最優(yōu)個體，自動調(diào)整下一步搜索空間大小，對進(jìn)化過程進(jìn)行指導(dǎo)，提高算法的進(jìn)化效率；其次，基于粗糙集理論對高校科研能力數(shù)據(jù)進(jìn)行特征預(yù)處理，簡化數(shù)據(jù)計算量；最后，對塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集參數(shù)進(jìn)行編碼，并對高?？蒲心芰δＰ瓦M(jìn)行評估。仿真結(jié)果表明，此評估模型具有較高的準(zhǔn)確性和較快的計算效率。
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