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J-GLOBAL ID：202202256101299534   整理番号：22A0495702

エキスパート信頼性の視点の下での証拠推論アプローチに基づく科学研究プロジェクトの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of scientific research projects on the basis of evidential reasoning approach under the perspective of expert reliability

著者 (5件)： Zhu Weidong (Center for Industrial Information and Economic Research, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China) ,  Li Shaorong (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China) ,  Zhang Hongtao (School of Science, Zhejiang A&F University, Hangzhou, Zhejiang, China) ,  Zhang Tianjiao (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China) ,  Li Zhimin (School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China)
資料名： Scientometrics  (Scientometrics)
巻： 127  号： 1  ページ： 275-298  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0772B  ISSN： 0138-9130  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学的研究プロジェクトの評価は不完全な情報環境下でのマルチエキスパート意思決定問題である。評価結果が合理的であるか,専門家の意見の発現,専門家の信頼度,および専門家の意見の集約法に依存するかどうかは,そうでない。エキスパート信頼性の観点から,本論文は,識別の二次元フレームに基づくデータ駆動証拠推論法を提案した。提案方法において,プロジェクト評価情報と専門家の特性情報を,それぞれ,決定情報と決定品質情報を表現する二次元証拠として使用し,そして,信念分布を用いて,これらの2種類の情報を表現した。エキスパートの特性情報を用いて,専門家によって与えられたプロジェクト評価情報を修正するための専門家の信頼性を測定した。割引プロジェクト評価情報を,科学的研究プロジェクトの評価を完成するために,明白な推論解析アルゴリズムを用いて集約した。さらに,学習最適化モデルを構築し,プロジェクトの歴史的評価データを用いて,データ駆動方式で提案した方法の関連パラメータ値を決定した。中国の国家自然科学財団の経験的分析は,提案した方法の妥当性と適応性を検証した。Copyright Akademiai Kiado, Budapest, Hungary 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  学習 ,  決定問題 ,  *信頼性 ,  信頼度 ,  適応性 ,  二次元 ,  自然科学
準シソーラス用語： 事業評価 ,  情報環境 ,  最適化モデル ,  データ駆動 ,  解析アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 科学研究プロジェクトの評価 ,  識別の二次元フレーム ,  信頼性 ,  データ駆動 ,  証拠推論

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： エキスパート ,  視点 ,  証拠推論 ,  科学 ,  研究 ,  プロジェクト ,  評価