| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第21-35页 |
| 1.1 研究背景 | 第21-22页 |
| 1.2 研究综述 | 第22-30页 |
| 1.2.1 综合评价理论研究 | 第23-28页 |
| 1.2.2 综合评价方法研究 | 第28-30页 |
| 1.3 问题提出与研究意义 | 第30-33页 |
| 1.3.1 问题提出 | 第30-32页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第32-33页 |
| 1.4 研究内容与结构安排 | 第33-35页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第33-34页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第34-35页 |
| 第二章 一种综合评价指标体系构建的过程与方法研究 | 第35-59页 |
| 2.1 问题描述 | 第35-36页 |
| 2.2 综合评价指标体系的构建原则 | 第36-38页 |
| 2.2.1 目的性原则 | 第37页 |
| 2.2.2 完备性原则 | 第37页 |
| 2.2.3 可操作性原则 | 第37-38页 |
| 2.2.4 独立性原则 | 第38页 |
| 2.2.5 显著性原则 | 第38页 |
| 2.2.6 动态性原则 | 第38页 |
| 2.3 综合评价指标体系的构建过程 | 第38-42页 |
| 2.3.1 初步构建阶段 | 第40页 |
| 2.3.2 初步筛选阶段 | 第40页 |
| 2.3.3 定量筛选阶段 | 第40-41页 |
| 2.3.4 合理性检验阶段 | 第41页 |
| 2.3.5 反馈性检验阶段 | 第41-42页 |
| 2.4 多理论与方法融合的评价指标体系构建方法 | 第42-48页 |
| 2.4.1 基于扎根理论的指标体系初步构建 | 第43-45页 |
| 2.4.2 基于统计学方法的指标独立性筛选 | 第45-46页 |
| 2.4.3 基于离差最大化方法的指标显著性筛选 | 第46-47页 |
| 2.4.4 基于因子分析法的指标体系合理性检验 | 第47-48页 |
| 2.5 我国区域科技创新能力综合评价指标体系构建的案例研究 | 第48-56页 |
| 2.5.1 基于扎根理论的我国区域科技创新能力综合评价指标初步构建 | 第49-54页 |
| 2.5.2 基于统计学方法的我国区域科技创新能力综合评价指标独立性筛选 | 第54-55页 |
| 2.5.3 基于离差最大化法的我国区域科技创新能力综合评价指标显著性筛选 | 第55页 |
| 2.5.4 基于因子分析法的我国区域科技创新能力综合评价指标合理性检验 | 第55-56页 |
| 2.6 本章小结 | 第56-59页 |
| 第三章 一种新的组合赋权方法研究 | 第59-89页 |
| 3.1 问题描述 | 第59-60页 |
| 3.2 权重的类型及其度量 | 第60-63页 |
| 3.2.1 权重的概念 | 第60页 |
| 3.2.2 权重的类型 | 第60-61页 |
| 3.2.3 权重的度量 | 第61-63页 |
| 3.3 权重确定方法 | 第63-73页 |
| 3.3.1 主观赋权方法 | 第63-65页 |
| 3.3.2 客观赋权方法 | 第65-69页 |
| 3.3.3 组合赋权方法 | 第69-73页 |
| 3.4 基于层次分析法与离差最大化方法的组合赋权方法 | 第73-78页 |
| 3.4.1 方法描述 | 第73-74页 |
| 3.4.2 模型构建 | 第74-76页 |
| 3.4.3 模型求解 | 第76-78页 |
| 3.5 多无人机任务规划方案优先的案例研究 | 第78-87页 |
| 3.5.1 多无人机任务规划的场景 | 第78-80页 |
| 3.5.2 多无人机任务规划的仿真 | 第80-82页 |
| 3.5.3 多无人机任务规划方案的优选 | 第82-85页 |
| 3.5.4 规划方案优选结果分析 | 第85-87页 |
| 3.6 本章小结 | 第87-89页 |
| 第四章 确定性与不确定性信息共生环境下考虑信息依存与反馈的综合评价研究 | 第89-117页 |
| 4.1 问题描述 | 第89-90页 |
| 4.2 理论与方法基础 | 第90-93页 |
| 4.2.1 网络层次分析法 | 第90-92页 |
| 4.2.2 证据推理 | 第92-93页 |
| 4.3 带有信息依存与反馈的多级分布式综合评价层次模型 | 第93-96页 |
| 4.4 基于网络层次分析法和证据推理的综合评价层次模型求解 | 第96-104页 |
| 4.4.1 基于网络层次分析法的权重求解 | 第96-98页 |
| 4.4.2 证据推理的数据准备 | 第98页 |
| 4.4.3 证据的置信信念分配 | 第98-100页 |
| 4.4.4 识别框架的统一映射 | 第100-101页 |
| 4.4.5 基于递归算法的证据合成 | 第101-103页 |
| 4.4.6 证据合成结果的解析 | 第103-104页 |
| 4.5 国家创新指数评价的案例研究 | 第104-115页 |
| 4.5.1 国家创新指数评价指标体系与层次模型构建 | 第106-111页 |
| 4.5.2 基于网络层次分析法的国家创新指数综合评价指标权重求解 | 第111-112页 |
| 4.5.3 基于证据推理的国家创新指数综合评价信息集成 | 第112-115页 |
| 4.6 本章小结 | 第115-117页 |
| 第五章 二次组合评价及方法研究 | 第117-133页 |
| 5.1 问题描述 | 第117-118页 |
| 5.2 基于评价结果的组合评价方法 | 第118-122页 |
| 5.2.1 平均值法 | 第119页 |
| 5.2.2 模糊Borda法 | 第119-120页 |
| 5.2.3 Copeland法 | 第120页 |
| 5.2.4 离差最大化方法 | 第120-122页 |
| 5.3 二次组合评价模型 | 第122-125页 |
| 5.3.1 多指标多方案的综合评价问题描述 | 第122页 |
| 5.3.2 单一评价方法的问题描述 | 第122页 |
| 5.3.3 组合评价方法的问题描述 | 第122-123页 |
| 5.3.4 一次组合评价结果的一致性分析 | 第123页 |
| 5.3.5 基于偏移度最小的二次组合评价方法的选择 | 第123-124页 |
| 5.3.6 二次组合评价的收敛性分析 | 第124-125页 |
| 5.4 算例分析 | 第125-131页 |
| 5.4.1 算例选取 | 第125-129页 |
| 5.4.2 基于斯皮尔曼等级相关系数的一致性检验 | 第129-130页 |
| 5.4.3 二次组合评价的方法选取与计算 | 第130-131页 |
| 5.4.4 二次组合评价的有效性比较 | 第131页 |
| 5.5 本章小结 | 第131-133页 |
| 第六章 总结与展望 | 第133-139页 |
| 6.1 本文总结 | 第133-135页 |
| 6.2 研究展望 | 第135-139页 |
| 参考文献 | 第139-161页 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第161-163页 |
