高层次创新型科技人才评价及对策研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容、框架和方法 | 第12-16页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.2.2 研究内容框架 | 第14-15页 |
| 1.2.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3 本章小结 | 第16-18页 |
| 2 相关理论及国内外研究现状 | 第18-40页 |
| 2.1 相关理论 | 第18-31页 |
| 2.1.1 高层次创新型科技人才的概念 | 第18-20页 |
| 2.1.2 模糊神经网络 | 第20-29页 |
| 2.1.3 模糊层次分析 | 第29页 |
| 2.1.4 研发中学效应 | 第29-31页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第31-38页 |
| 2.2.1 国外研究现状 | 第31-33页 |
| 2.2.2 国内研究现状 | 第33-37页 |
| 2.2.3 国内外研究评述 | 第37-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 3 高层次创新型科技人才评价指标体系的构建 | 第40-46页 |
| 3.1 评价指标体系的构建原则 | 第40-41页 |
| 3.1.1 精准性原则 | 第40页 |
| 3.1.2 科学性原则 | 第40-41页 |
| 3.1.3 可操作性原则 | 第41页 |
| 3.2 评价指标体系的构建 | 第41-45页 |
| 3.2.1 评价指标体系的初步构建 | 第41-42页 |
| 3.2.2 评价指标权重的确定 | 第42-43页 |
| 3.2.3 评价指标的筛选 | 第43-44页 |
| 3.2.4 评价指标的模糊量化 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 高层次创新型科技人才评价模型的构建 | 第46-54页 |
| 4.1 模糊神经网络结构模型的结构 | 第46-47页 |
| 4.1.1 学习算法 | 第46页 |
| 4.1.2 隐含层节点的数量 | 第46-47页 |
| 4.1.3 学习速率 | 第47页 |
| 4.1.4 训练方法 | 第47页 |
| 4.1.5 样本数据的选取 | 第47页 |
| 4.2 模糊神经网络模型的确立 | 第47-50页 |
| 4.3 网络模型的学习训练 | 第50-52页 |
| 4.4 测试结果与分析 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 山西省高层次创新型科技人才评价分析 | 第54-72页 |
| 5.1 数据来源 | 第54页 |
| 5.2 现状分析 | 第54-60页 |
| 5.2.1 “高层次”情况 | 第54-55页 |
| 5.2.2 分布情况 | 第55-58页 |
| 5.2.3 描述性统计分析 | 第58-60页 |
| 5.3 模糊神经网络模型的人才评价 | 第60-67页 |
| 5.3.1 人才评价分析 | 第60-62页 |
| 5.3.2 评价结果分析 | 第62-67页 |
| 5.4 对策与建议 | 第67-70页 |
| 5.4.1 人才选拔与发展的对策建议 | 第67-68页 |
| 5.4.2 人才培养与建设的对策建议 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 6 结论与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 结论 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读学位期间主要科研成果 | 第84页 |
