[发明专利]一种基于线性回归的科研项目申请量分派方法在审

专利信息
申请号: 201910971101.6 申请日: 2019-10-14
公开(公告)号: CN110728496A 公开(公告)日: 2020-01-24
发明(设计)人: 宋广佳;陈滨;安仲立 申请(专利权)人: 浙江农林大学暨阳学院
主分类号: G06Q10/10 分类号: G06Q10/10;G06Q50/20
代理公司: 33277 绍兴市知衡专利代理事务所(普通合伙) 代理人: 张媛
地址: 311800 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及一种基于线性回归的科研项目申请量分派方法,包括以下步骤:统计各部门的人数、25‑40岁职工人数、41‑60岁职工人数、中级职称人数、副高级职称人数、高级职称人数、硕士人数、博士人数、科技论文数量、立项比例以及立项数,建立一元线性回归模型进行预算;选定的部门与选定的项目类型,生成基础数据表;绘制各个因素与立项数量之间的数据相关图,生成因素相关图;观察相关图找出主要相关因素;生成相关矩阵;计算预立项项目数,生成立项比例期望,生成项目预分派数。
搜索关键词: 高级职称 职工人数 矩阵 一元线性回归 分派 科技论文 数据相关 线性回归 项目类型 科研项目 绘制 期望 预算 观察 申请 统计
【主权项】:
1.一种基于线性回归的科研项目申请量分派方法,其特征在于:包括以下步骤:/n一、在系统中录入各部门的人数、25-40岁职工人数、41-60岁职工人数、中级职称人数、副高级职称人数、高级职称人数、硕士人数、博士人数、科技论文数量、立项比例以及立项数,建立一元线性回归模型进行预算;/n二、根据选定的部门与选定的项目类型,生成基础数据表,表中包含每年该部门的基本数据,数据表字段与步骤一相同;/n三、绘制各个因素与立项数量之间的数据相关图,用于分析哪些因素与立项数量之间存在相关性;/n四、计算相关系数矩阵,从与立项数存在相关性的众多因素中找出相关系数最大的因素;/n五、从基础数据表中提取出相关性最大因素的数据与立项数的数据,进行线性回归模型训练,生成一元线性回归方程y=w0+w1×X,方法使用最小二乘法计算w0和w1;/n六、计算立项比例数学期望μ,并利用步骤五中的回归方程预测本年度预立项项目数,根据得到的预立项项目数计算今年该部门应承担的项目申请数量,计算方法如下:/n其中数学期望μ计算方法为:/n
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