基于统计和自适应ParNet的产学研绩效评价

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2023020196

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (2): 628-637.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020196

所属专题：前沿与综合应用

基于统计和自适应ParNet的产学研绩效评价

张睿¹(), 宋思琪¹, 胡静¹, 张永梅², 柴艳峰¹

^1.太原科技大学计算机科学与技术学院，太原 030024
^2.北方工业大学信息学院，北京 100144

收稿日期:2023-02-28 修回日期:2023-05-11 接受日期:2023-05-15 发布日期:2024-02-22 出版日期:2024-02-10
通讯作者: 张睿
作者简介:宋思琪（1998—），女，山西太原人，硕士研究生，主要研究方向：智能信息处理
胡静（1977—），女，山西大同人，教授，博士，CCF会员，主要研究方向：智能优化算法
张永梅（1967—），女，北京人，教授，博士，CCF高级会员，主要研究方向：智能信息处理
柴艳峰（1986—），男，山西太原人，讲师，博士，主要研究方向：智能信息处理。
基金资助:
教育部人文社会科学研究项目(23YJCZH299);山西省研究生教育改革研究课题(2021YJJG244);山西省高等学校教学改革创新项目(J20230845);山西省产教融合研究生联合培养示范基地项目(2022JD11);太原科技大学研究生联合培养示范基地项目(JD2022004);太原科技大学教学改革与研究项目(JG202266)

Performance evaluation of industry-university-research based on statistics and adaptive ParNet

Rui ZHANG¹(), Siqi SONG¹, Jing HU¹, Yongmei ZHANG², Yanfeng CHAI¹

^1.College of Computer Science and Technology，Taiyuan University of Science and Technology，Taiyuan Shanxi 030024，China
^2.College of Information，North China University of Technology，Beijing 100144，China

Received:2023-02-28 Revised:2023-05-11 Accepted:2023-05-15 Online:2024-02-22 Published:2024-02-10
Contact: Rui ZHANG
About author:SONG Siqi， born in 1998， M. S. candidate. Her research interests include intelligent information processing.
HU Jing， born in 1977， Ph. D.， professor. Her research interests include intelligent optimization algorithm.
ZHANG Yongmei， born in 1967， Ph. D.， professor. Her research interests include intelligent information processing.
CHAI Yanfeng， born in 1986， Ph. D.， lecturer. His research interests include intelligent information processing.
Supported by:
Ministry of Education Humanities and Social Sciences Research Project(23YJCZH299);Research Project of Graduate Education Reform in Shanxi Province(2021YJJG244);Teaching Reform and Innovation Project of Higher Institutions in Shanxi Province(J20230845);Shanxi Province Production and Education Integration Graduate Joint Training Demonstration base Project(2022JD11);Project of Joint Training Demonstration Base for Postgraduates in Taiyuan University of Science and Technology(JD2022004);Teaching Reform and Research Project of Taiyuan University of Science and Technology(JG202266)

摘要/Abstract

摘要：

针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题，提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先，围绕三方合作主体，挖掘产学研合作过程中影响绩效的要素及这些要素之间的联系，自主构建主客观产学研绩效三级评价体系；其次，通过将收集到的离散序列评价样本映射至极坐标空间、马尔可夫转移矩阵等不同高维空间域，增强离散样本特征表征；然后，通过基于精英反向翻筋斗觅食的混沌优化策略设计，提高深度模型冗余压缩和超参数的全局寻优效率，构建轻量压缩及高维超参数的自适应寻优的ParNet（AParNet）分类模型；最后，将模型应用于产学研绩效评价中，实现高性能的绩效智能评价。实验结果表明，所提方法很好地贴合了离散序列非线性分类应用，同时模型中加入优化策略后，在减少计算量的同时提高了分类性能，具体体现在：与ParNet相比，AParNet中的参数量减少了10.8%，较好地实现了模型的压缩，且它在产学研绩效评价中的分类准确率可达到98.6%。在产学研绩效智能评价应用中，该方法提高了评价模型的自适应能力，能够实现准确、高效的产学研绩效评价。

关键词: 产学研合作绩效评价, 模糊统计, 多空间域映射, 卷积神经网络, 模型自优化策略

Abstract:

The existing industry-university-research performance evaluation systems and methods have problems such as single coverage of evaluation indicators， insufficient expression of evaluation sample features， and self-optimization ability of evaluation models to be improved， the system and method of subjective and objective intelligent evaluation of industry-university-research comprehensive performance were proposed. Firstly， for the three-party cooperation subjects， the factors and the connections between these factors that affect performance in the process of industry-university-research cooperation were excavated， and the three-level subjective and objective performance evaluation system of industry-university-research was self-constructed. Secondly， the features expression of discrete samples was enhanced by mapping the collected discrete sequence evaluation samples to different high-dimensional spatial domains， such as polar coordinate space and Markov transfer matrix. Then， through the chaotic optimization strategy design based on elite reverse somersault foraging， the depth model redundancy compression and hyperparameter global optimization efficiency were improved， and the ParNet （Parallel Network） classification model with lightweight compression and high-dimensional superparameter Adaptive optimization （AParNet） was constructed. Finally， the model was applied to industry-university-research performance evaluation to achieve high-performance intelligent performance evaluation. The experimental results show that this method fits well with the applications of discrete sequence non-linear classification and improves the classification performance while reducing the computational load when an optimization strategy is added to the model. Specifically， compared to ParNet， AParNet reduces the number of parameters by 10.8%， effectively achieving model compression， and its classification accuracy in performance evaluation of industry-university-research cooperation can reach 98.6%. Therefore， in the applications of intelligent performance evaluation of industry-university-research cooperation， the proposed method improves the adaptive ability of evaluation model and achieves accurate and efficient industry-university-research performance evaluation.

Key words: performance evaluation of industry-university-research cooperation, fuzzy statistics, multi-spatial domain mapping, Convolutional Neural Network (CNN), model self-optimization strategy

中图分类号:

TP183

张睿, 宋思琪, 胡静, 张永梅, 柴艳峰. 基于统计和自适应ParNet的产学研绩效评价[J]. 计算机应用, 2024, 44(2): 628-637.

Rui ZHANG, Siqi SONG, Jing HU, Yongmei ZHANG, Yanfeng CHAI. Performance evaluation of industry-university-research based on statistics and adaptive ParNet[J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(2): 628-637.

图/表 13

参考文献 30

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目标层（一级指标）	权重	准则层（二级指标）	权重	指标层（三级指标）	权重
1.各主体贡献评价	0.336 6	1.1学校贡献	0.181 0	1.1.1配套高校导师数	0.042 9
				1.1.2专业教师在企业挂职数	0.013 0
				1.1.3校企合作期间在培学生人数	0.035 9
				1.1.4校方投入专项经费（万元）	0.089 2
		1.2各主体对学校评价	0.014 9	1.2.1学生对学校评价	0.006 8
		1.2各主体对学校评价	0.014 9	1.2.2企业对学校评价	0.008 1
		1.3企业贡献	0.123 6	1.3.1配套企业导师数	0.034 1
		1.3企业贡献	0.123 6	1.3.2企业研发经费实际投入（万元）	0.089 5
		1.4各主体对企业评价	0.017 1	1.4.1学生对企业评价	0.004 9
		1.4各主体对企业评价	0.017 1	1.4.2学校对企业评价	0.012 2
2.各主体协同培养质量评价	0.663 4	2.1团队建设及获奖类	0.054 3	2.1.1校企共建研究基地、研究中心、研究平台数	0.008 4
				2.1.2获省级及以上科技奖项团队数	0.011 7
				2.1.3获省级及以上科技奖项个人数	0.015 6
				2.1.4合作期间企业与学校共同获省级及以上奖项数	0.018 5
		2.2科研项目立项类	0.264 3	2.2.1合作期间企业与学校共同申报国家项目累计经费（万元）	0.113 5
				2.2.2合作期间企业与学校共同申报省级项目累计经费（万元）	0.072 5
				2.2.3合作期间企业与学校共同申报横向及其他科研项目累计经费（万元）	0.078 2
		2.3知识产权成果类	0.156 9	2.3.1合作期间企业与学校共同获取发明专利数	0.023 0
				2.3.2合作期间企业与学校共同获取实用新型、外观专利等其他专利数	0.028 7
				2.3.3合作期间企业与学校共同制定国家标准、行业标准数	0.020 2
				2.3.4合作期间企业与学校共同发表高质量论文数	0.085 1
		2.4学科建设情况	0.070 3	2.4.1共建课程数	0.016 7
				2.4.2共建教材数	0.016 2
				2.4.3合作期间企业与学校共同申报研究生教学改革项目累计经费（万元）	0.037 4
		2.5研究生能力培养	0.110 1	2.5.1参与项目情况	0.016 9
				2.5.2毕业生获得职业技能证书数	0.032 6
				2.5.3学生参加本领域国内外重要赛事情况	0.019 0
				2.5.4毕业生就业及升学率累计	0.041 5
		2.6各主体对学生评价	0.007 6	2.6.1企业对学生评价	0.005 0
		2.6各主体对学生评价	0.007 6	2.6.2学校对学生评价	0.002 6

目标层（一级指标）	权重	准则层（二级指标）	权重	指标层（三级指标）	权重
1.各主体贡献评价	0.336 6	1.1学校贡献	0.181 0	1.1.1配套高校导师数	0.042 9
				1.1.2专业教师在企业挂职数	0.013 0
				1.1.3校企合作期间在培学生人数	0.035 9
				1.1.4校方投入专项经费（万元）	0.089 2
		1.2各主体对学校评价	0.014 9	1.2.1学生对学校评价	0.006 8
		1.2各主体对学校评价	0.014 9	1.2.2企业对学校评价	0.008 1
		1.3企业贡献	0.123 6	1.3.1配套企业导师数	0.034 1
		1.3企业贡献	0.123 6	1.3.2企业研发经费实际投入（万元）	0.089 5
		1.4各主体对企业评价	0.017 1	1.4.1学生对企业评价	0.004 9
		1.4各主体对企业评价	0.017 1	1.4.2学校对企业评价	0.012 2
2.各主体协同培养质量评价	0.663 4	2.1团队建设及获奖类	0.054 3	2.1.1校企共建研究基地、研究中心、研究平台数	0.008 4
				2.1.2获省级及以上科技奖项团队数	0.011 7
				2.1.3获省级及以上科技奖项个人数	0.015 6
				2.1.4合作期间企业与学校共同获省级及以上奖项数	0.018 5
		2.2科研项目立项类	0.264 3	2.2.1合作期间企业与学校共同申报国家项目累计经费（万元）	0.113 5
				2.2.2合作期间企业与学校共同申报省级项目累计经费（万元）	0.072 5
				2.2.3合作期间企业与学校共同申报横向及其他科研项目累计经费（万元）	0.078 2
		2.3知识产权成果类	0.156 9	2.3.1合作期间企业与学校共同获取发明专利数	0.023 0
				2.3.2合作期间企业与学校共同获取实用新型、外观专利等其他专利数	0.028 7
				2.3.3合作期间企业与学校共同制定国家标准、行业标准数	0.020 2
				2.3.4合作期间企业与学校共同发表高质量论文数	0.085 1
		2.4学科建设情况	0.070 3	2.4.1共建课程数	0.016 7
				2.4.2共建教材数	0.016 2
				2.4.3合作期间企业与学校共同申报研究生教学改革项目累计经费（万元）	0.037 4
		2.5研究生能力培养	0.110 1	2.5.1参与项目情况	0.016 9
				2.5.2毕业生获得职业技能证书数	0.032 6
				2.5.3学生参加本领域国内外重要赛事情况	0.019 0
				2.5.4毕业生就业及升学率累计	0.041 5
		2.6各主体对学生评价	0.007 6	2.6.1企业对学生评价	0.005 0
		2.6各主体对学生评价	0.007 6	2.6.2学校对学生评价	0.002 6

空间域	卷积神经网络						平均值
空间域	RegNet	ShuffleNetV1	ShuffleNetV2	EfficientNetV1	EfficientNetV2	ParNet	平均值
连续序列	86.4	72.8	77.1	80.4	92.9	93.4	83.8
MTF	89.1	82.0	88.0	86.6	93.6	95.0	89.1
GADF	92.0	84.9	89.1	89.7	94.6	96.3	91.1
GASF	93.3	87.4	92.8	90.9	95.1	97.1	92.8

空间域	卷积神经网络						平均值
空间域	RegNet	ShuffleNetV1	ShuffleNetV2	EfficientNetV1	EfficientNetV2	ParNet	平均值
连续序列	86.4	72.8	77.1	80.4	92.9	93.4	83.8
MTF	89.1	82.0	88.0	86.6	93.6	95.0	89.1
GADF	92.0	84.9	89.1	89.7	94.6	96.3	91.1
GASF	93.3	87.4	92.8	90.9	95.1	97.1	92.8

函数	MPA		WOA		SSA		GWO		AOA		EAOA
函数	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std
F1	1.12E-49	2.32E-49	2.12E-147	1.16E-146	6.44E-28	3.43E-27	5.06E-59	8.11E-59	1.06E-06	4.57E-07	0.0	0.0
F2	9.96E-28	1.85E-27	1.85E-52	7.96E-104	1.59E-13	6.08E-13	7.85E-17	1.68E-34	6.18E-04	8.18E-04	0.0	0.0
F3	1.72E-12	4.41E-12	2.07E+04	1.12E+04	1.69E-15	6.23E-15	1.54E-14	6.82E-14	2.81E-04	2.72E-04	0.0	0.0
F4	3.04E-19	4.82E-19	3.30E+01	2.65E+01	2.23E-08	1.18E-07	1.85E-14	2.91E-14	9.84E-03	7.96E-03	0.0	0.0
F5	2.36E+01	5.56E-01	2.74E+01	5.75E-01	1.86E-01	1.11E-01	2.68E+01	6.62E-01	2.75E+01	2.82E-01	6.36E-03	3.12E-04
F6	1.83E-09	8.89E-10	6.84E-02	1.06E-01	7.11E-03	3.04E-03	6.60E-01	2.96E-01	1.72E+00	1.98E-01	1.34E-09	8.68E-10

基于统计和自适应ParNet的产学研绩效评价

Performance evaluation of industry-university-research based on statistics and adaptive ParNet

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编辑推荐

Metrics

待优化超参数	搜索范围
学习率	［1E-9，1E-3］
批量大小	［4，36］
激活函数	Sigmoid、Tanh、ReLU、ReLU6、LReLU、SiLU
优化器	Adam、Adamax、AdamW、SGD、ASGD、RMSprop
模型流结构_1中 RepVGG-SSE模块数	［1，4］
模型流结构_2中 RepVGG-SSE模块数	［1，5］
模型流结构_3中 RepVGG-SSE模块数	［1，5］

超参数及待优化模型组件	EAOA寻优后的最优取值
学习率	1E-3
批量大小	26
激活函数	ReLU
优化器	Adam
模型流结构_1中RepVGG-SSE模块数	3
模型流结构_2中RepVGG-SSE模块数	4
模型流结构_3中RepVGG-SSE模块数	4

[1]	李云, 王富铕, 井佩光, 王粟, 肖澳. 基于不确定度感知的帧关联短视频事件检测方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(9): 2903-2910.
[2]	秦璟, 秦志光, 李发礼, 彭悦恒. 基于概率稀疏自注意力神经网络的重性抑郁疾患诊断[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(9): 2970-2974.
[3]	赵宇博, 张丽萍, 闫盛, 侯敏, 高茂. 基于改进分段卷积神经网络和知识蒸馏的学科知识实体间关系抽取[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(8): 2421-2429.
[4]	张春雪, 仇丽青, 孙承爱, 荆彩霞. 基于两阶段动态兴趣识别的购买行为预测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(8): 2365-2371.
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函数	MPA		WOA		SSA		GWO		AOA		EAOA
函数	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std
F7	-9.61E+03	5.01E+02	-1.11E+04	1.69E+03	-1.15E+02	1.03E+01	-6.02E+03	1.00E+03	-5.52E+03	3.56E+02	-5.14E+01	2.90E+00
F8	0.0	0.0	1.89E-15	1.04E-14	0.0	0.0	1.14E-14	2.75E-14	3.69E-07	3.96E-07	0.0	0.0
F9	4.20E-15	9.01E-16	4.20E-15	2.27E-15	1.01E-07	5.14E-07	1.62E-14	2.66E-15	1.82E-04	1.15E-04	0.0	0.0
F10	7.11E-03	9.52E-03	1.69E-03	9.27E-03	5.01E-01	3.31E-01	3.65E-03	7.34E-03	6.57E-06	2.80E-06	4.44E-16	0.0

函数	MPA		WOA		SSA		GWO		AOA		EAOA
函数	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std	Mean	Std
F7	-9.61E+03	5.01E+02	-1.11E+04	1.69E+03	-1.15E+02	1.03E+01	-6.02E+03	1.00E+03	-5.52E+03	3.56E+02	-5.14E+01	2.90E+00
F8	0.0	0.0	1.89E-15	1.04E-14	0.0	0.0	1.14E-14	2.75E-14	3.69E-07	3.96E-07	0.0	0.0
F9	4.20E-15	9.01E-16	4.20E-15	2.27E-15	1.01E-07	5.14E-07	1.62E-14	2.66E-15	1.82E-04	1.15E-04	0.0	0.0
F10	7.11E-03	9.52E-03	1.69E-03	9.27E-03	5.01E-01	3.31E-01	3.65E-03	7.34E-03	6.57E-06	2.80E-06	4.44E-16	0.0

网络模型	模型深度	参数/M	单幅图像测试时间/ms	准确率/%
ParNet	12	19.71	21.0	97.1
AParNet	11	17.58	13.7	98.6

网络模型	模型深度	参数/M	单幅图像测试时间/ms	准确率/%
ParNet	12	19.71	21.0	97.1
AParNet	11	17.58	13.7	98.6