基于主成分分析的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)*

曾嶸娟

（湖南高速鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽 421000）

經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展在一定程度上對(duì)高?？萍紕?chuàng)新能力的提升起到了推動(dòng)作用。高校作為現(xiàn)代化技術(shù)創(chuàng)新的重要力量，不僅能起到技術(shù)創(chuàng)新及知識(shí)傳播的作用，而且在現(xiàn)代化技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用中起到了十分關(guān)鍵的作用。主成分分析方法作為目前市場內(nèi)多元化數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵方法，主要是指將收集的多種數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)變化的線性分析，并選取數(shù)據(jù)量較少的重要成分，將多種成分進(jìn)行綜合性統(tǒng)計(jì)并分析。此種方法最早應(yīng)用在隨機(jī)變量的信息選型過程中，后期隨著技術(shù)的不斷優(yōu)化，在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上，將信息數(shù)據(jù)進(jìn)行離合平方差計(jì)算，進(jìn)而可推測出數(shù)據(jù)之間存在的平衡量，提升數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)化程度[1]。在實(shí)際應(yīng)用過程中，若針對(duì)某一課題內(nèi)容收集到的數(shù)據(jù)量過多，會(huì)增加調(diào)研活動(dòng)的復(fù)雜程度。將該種數(shù)據(jù)分析方法引入到高?？萍紕?chuàng)新能力的評(píng)價(jià)中，針對(duì)多組數(shù)據(jù)中存在的數(shù)據(jù)融合或數(shù)據(jù)疊加現(xiàn)象，可刪除多余的數(shù)據(jù)，二次組合數(shù)據(jù)后建立新的數(shù)據(jù)組，使多個(gè)數(shù)據(jù)組之間建立聯(lián)系，并根據(jù)實(shí)際的需求量，在多個(gè)數(shù)據(jù)組中調(diào)取數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多元化評(píng)價(jià)。衡陽市高校目前在教育行業(yè)中發(fā)展前景較為廣闊，本文將結(jié)合高校的教學(xué)情況及現(xiàn)代化技術(shù)的創(chuàng)新現(xiàn)狀，基于主成分分析方法，開展衡陽市高校科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法的研究，更好地發(fā)揮高校在現(xiàn)代化技術(shù)創(chuàng)新中的作用，進(jìn)而推動(dòng)社會(huì)現(xiàn)代化技術(shù)的創(chuàng)新。

1 衡陽市高校科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法設(shè)計(jì)

針對(duì)高校的科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)可以有效地讓高校了解自身技術(shù)能力在市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的現(xiàn)狀，進(jìn)而可起到推動(dòng)市場技術(shù)創(chuàng)新的作用。以下將從設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)模型、提取評(píng)價(jià)因子、構(gòu)建因子荷載矩陣、能力賦權(quán)等4個(gè)方面，開展基于主成分分析的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法的設(shè)計(jì)。

1.1 設(shè)計(jì)衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型

本文采用構(gòu)建評(píng)價(jià)模型的方式實(shí)現(xiàn)高校科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法的設(shè)計(jì)。自定義衡陽市高校內(nèi)包含的n種創(chuàng)新能力樣本，并設(shè)立每個(gè)樣本中包含α項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，遵循科學(xué)規(guī)范性模型構(gòu)建原則，對(duì)指標(biāo)的定量數(shù)值進(jìn)行分析，要求選取的樣本必須可以真實(shí)地反應(yīng)出高校的主體創(chuàng)新意識(shí)[2]。從整體的層面出發(fā)，結(jié)合衡陽高校在市場的綜合潛力因素及其內(nèi)在實(shí)力，選取對(duì)應(yīng)的創(chuàng)新能力樣本構(gòu)建對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)模型，見第29頁圖1。

根據(jù)圖1信息可進(jìn)行多元化評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的多個(gè)線性變量進(jìn)行分析，包括高校的技術(shù)創(chuàng)新研究人員情況、高職人員配比數(shù)值、技術(shù)研究性課題的總數(shù)量、調(diào)研的投入費(fèi)用、調(diào)研的實(shí)際人數(shù)、調(diào)研的計(jì)劃支出及實(shí)際支出費(fèi)用之間的變量關(guān)系、技術(shù)是否存在轉(zhuǎn)讓、轉(zhuǎn)讓盈利收入等[3]。根據(jù)多組評(píng)價(jià)技術(shù)創(chuàng)新能力的數(shù)值進(jìn)行變量參數(shù)的設(shè)計(jì)，并將多組數(shù)據(jù)集合與技術(shù)設(shè)計(jì)的集成性、創(chuàng)新性、適配性、延展性、完備性、可維護(hù)性、友好程度進(jìn)行比對(duì)，實(shí)現(xiàn)相對(duì)完善的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型構(gòu)建，為后期技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)價(jià)提供幫助。

圖1 衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型

1.2 提取衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)因子

基于上述設(shè)計(jì)的科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型，本文結(jié)合多種評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)因子的提取，對(duì)提取數(shù)據(jù)的來源進(jìn)行分析，定義數(shù)據(jù)中的特征化數(shù)值，并采用權(quán)重按大小進(jìn)行排列的方式進(jìn)行創(chuàng)新能力貢獻(xiàn)率的計(jì)算。衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力的貢獻(xiàn)率計(jì)算公式[4]為

式中：V為貢獻(xiàn)率，%；φ為創(chuàng)新能力在高校建設(shè)中產(chǎn)生的映射；n為創(chuàng)新技術(shù)對(duì)應(yīng)的調(diào)研樣本；α為多種創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)；i為樣本的特征化向量，取值范圍為1～∞；C為多種指標(biāo)向量。根據(jù)式 （1），可進(jìn)行創(chuàng)新能力貢獻(xiàn)數(shù)值的計(jì)算，選取前5名貢獻(xiàn)程度較高的數(shù)據(jù)組，采用SPSS16.0因子分析方法對(duì)選取的主成分進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征化分析，并對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差計(jì)算，并在計(jì)算所得的多個(gè)數(shù)據(jù)組中進(jìn)行綜合因子的分析，實(shí)現(xiàn)衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)因子的提取。

1.3 構(gòu)建評(píng)價(jià)因子荷載矩陣

根據(jù)以上方法提取科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)因子，運(yùn)用因子荷載矩陣構(gòu)建評(píng)價(jià)方法，開展基于能力方法評(píng)價(jià)思路的計(jì)算。

第一步，創(chuàng)建相匹配的完全數(shù)據(jù)取樣矩陣，這里設(shè)置本組矩陣以y表示，這樣與y相匹配的取樣樣本組合在一起就可以列出矩陣表達(dá)式，即

式中：j為評(píng)價(jià)因子主成分的數(shù)量。運(yùn)用云計(jì)算數(shù)據(jù)處理方式對(duì)采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行統(tǒng)一保存，這樣可以有效分析組成成分。

第二步，為函數(shù)設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，采用能夠體現(xiàn)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)化分析的線性函數(shù)，對(duì)特征空間中的樣本數(shù)據(jù)采用正交位置的交換，保留主成分分析方法中數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)在特征空間的大小，從大到小依次對(duì)科技創(chuàng)新能力展開排列，前m列樣本數(shù)據(jù)匯在一起形成了儲(chǔ)存數(shù)據(jù)變異結(jié)構(gòu)數(shù)量最多的數(shù)據(jù)組[5]。

第三步，計(jì)算樣本數(shù)據(jù)成分的方差數(shù)值，評(píng)價(jià)因子中特征成分的方差計(jì)算公式為

式中：λ為匹配的映射數(shù)據(jù)；I為多種特征空間的矩陣。對(duì)公式開展樣本科技創(chuàng)新能力投影的可行性分析，根據(jù)分析投影數(shù)據(jù)的單位及相關(guān)范圍，實(shí)現(xiàn)荷載矩陣相匹配的評(píng)價(jià)因子建立，可以綜合滿足對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1.4 基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權(quán)

根據(jù)上述建立的評(píng)價(jià)因子荷載矩陣開展基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權(quán)研究。根據(jù)德爾菲數(shù)據(jù)處理方法，對(duì)多組數(shù)值的權(quán)重進(jìn)行對(duì)比，征求市級(jí)或省級(jí)教育部門的意見，邀請(qǐng)各類專家組進(jìn)行打分，從專業(yè)技術(shù)投入和創(chuàng)新能力樣本產(chǎn)出兩個(gè)方面進(jìn)行創(chuàng)新能力數(shù)據(jù)的模擬化檢測。根據(jù)衡陽市高校在市場發(fā)展的占比程度、投入分?jǐn)?shù)、輸出分?jǐn)?shù)進(jìn)行最終綜合分?jǐn)?shù)的計(jì)算。另外，整合高校投入設(shè)計(jì)的初始特征數(shù)值，進(jìn)行累計(jì)貢獻(xiàn)程度及貢獻(xiàn)方差的比對(duì)。當(dāng)然，還可以根據(jù)多級(jí)指標(biāo)變量統(tǒng)計(jì)建立核函數(shù)的方式，把權(quán)重值較大的創(chuàng)新技術(shù)賦予較高的權(quán)值，可以對(duì)數(shù)據(jù)間的權(quán)值占比進(jìn)行分析，包括分析數(shù)據(jù)權(quán)值之間的微妙關(guān)系，實(shí)現(xiàn)基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權(quán)，按照從大到小的方式排序，權(quán)值越大表示技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，反之越弱。采用上述基于主成分分析方法的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)，可有效地為高校的后期發(fā)展提供方向，有助于市場技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。

2 實(shí)驗(yàn)論證分析

采用設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式驗(yàn)證，本文設(shè)計(jì)的基于主成分分析的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法在實(shí)際應(yīng)用過程中存在的誤差率較低。

隨機(jī)選取衡陽市某高校作為此次實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象，采用傳統(tǒng)的科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法對(duì)高?？萍紕?chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，收集5組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，與實(shí)際的創(chuàng)新能力指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，采用云端處理數(shù)據(jù)的方式分析5組數(shù)據(jù)存在的誤差率，定義該組為對(duì)照組。由于本研究采用主成分分析，在進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)前，需先通過KMO檢驗(yàn)和Bartlett's球形度檢驗(yàn)來進(jìn)行變量之間的相關(guān)性檢驗(yàn)，判斷標(biāo)準(zhǔn)是：如果KMO值≥0.80，很適合做因素分析；介于0.70和0.80之間，則適合做因素分析；介于0.60和0.70之間，則表示可以做因素分析。具體見表1。

表1 KMO檢驗(yàn)和Bartlett's球形度檢驗(yàn)

根據(jù)表1可知，本文選取的數(shù)據(jù)適合進(jìn)行主成分分析。采用本文設(shè)計(jì)的基于主成分分析的衡陽市高校科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法進(jìn)行相同步驟的操作，收集5組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并繪制誤差率對(duì)比圖，見圖2。

圖2 誤差率對(duì)比圖

從圖2中的兩條折現(xiàn)可以明顯看出，本文設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)方法檢測結(jié)果誤差率更低，與傳統(tǒng)方法相比大約提升了15%。因此說明運(yùn)用該方法得出的評(píng)價(jià)結(jié)果更接近于實(shí)際的評(píng)價(jià)結(jié)果。

3 結(jié)束語

隨著現(xiàn)代化技術(shù)的不斷優(yōu)化，本文開展了基于主成分分析的衡陽市高校科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法的設(shè)計(jì)，從設(shè)計(jì)衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)模型、提取衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)因子、構(gòu)建評(píng)價(jià)因子荷載矩陣、基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權(quán)4個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)的分析，并采用對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式驗(yàn)證了該方法在實(shí)際的應(yīng)用中可有效降低評(píng)價(jià)的誤差率。因此，在后期的發(fā)展中，應(yīng)加大該方法在高?？萍紕?chuàng)新評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。