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科技评价灵敏度分析研究_单个指标与组合指标

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1 引言 科技评价是科技管理工作的重要组成部分, 是推动
国家科技事业持续健康发展、促进科技资源 优化配置、 提高科技管理水平的重要 手段和保障。灵敏度 分析是 一种广泛应用于多属性决策、多属性评价的方法。在科 技评价中, 灵敏度分析可以用来分析指标值及指标权重 的变化对 评价结 果的影 响, 从 而在评 价方 法稳定 性判 断、科技政策模拟、权重赋值优化、指标选取等领域发挥 重要作用。
敏度分析的角度不同, 用途不同; 单个指标与组合指 标的灵 敏度分 析应该 结合使 用; 在 评价对 象较多 的情况 下, 灵
敏度分析的效果一般较差, 可以适当选取部分评价对象 进行灵 敏度分析; 单 指标权 重灵敏度 分析的 区间变 化范围
之和可以用来衡量不同权重赋值 评价方案的稳定性。
关键词: 灵敏度分析; 单个指标; 组合指标; 权重; 科技评价
# 1#
科技与经济
5软科学 6 2009年 8月 # 第 23卷 # 第 8期 (总第 116期 )
于 OWA 算子的群决策方法的灵敏度分析。孙世岩、邱 志明 [ 11]提出了一种基于 PROMETH EE Ò 的权重 敏感性 分析方法。马良 [ 12] 提出了基于集对分析的群决策灵敏 度分析方 法。李 盛阳、张晓 武 [ 13] 利用灵 敏度分析 进行 动 态指 标的 选取。此外, 蒋艳 和向 学军 [ 14] 、吴超 和胡 昆 [15] 等学者在多属性决策权重灵敏度应用方面做过一 些研究。在科技评价中进行灵敏度分析的则比较鲜见。 此外, 基于指标权重的灵敏度分 析较多, 基于指 标值的 灵敏度分析较少。
总体上, 从多属性决策角度进行灵敏度分析的研究 较多, 从多属性评价角度进行灵敏度分析的较少。二者 虽然都牵涉到指标选取、权重赋值、结果排序, 有许多一 致之处, 但还是有许多区别, 比如 基于决策的角 度进行 灵敏度分析, 许多方法都涉及到运筹学中的线性规划问 题, 但是在 多属性 评价中 线性 规划的 作用 是极其 有限 的。评价的重点是为了进行不同方案之间的比较, 重在 区别, 并不需要寻找某种权重的 最佳组合, 使评 价结果 值最大, 或者说使评价结果最大 的权重组合, 并 不一定 就是最佳评价方法。如果这样, 多属性评价方法问题已 经彻底解 决了, 不 会涌现 出几 十种各 种各 样的评 价方 法。决策灵敏度分析与评价灵敏度分析本质上并不相同。
单个指标值的灵敏度分析流程如图 1所示。
在实际应用中, 有时 某几个相似指 标会同时变 化,
比如某个宏观政策会带 来内容相近的几 个指标同时变
化, 也存在灵敏度分析问题, 方法与单个 指标值灵敏度
分析类似。组合指标灵敏度 分析的最大 优点是可以用
来分析组合指标变化后导致的评价结果排序变化, 可以
广泛应用于政策模拟中。
关于灵敏度分析的研究涌现出许多 成果。 M yers[ 1] 主要研究某一属性权重 的变化对方案排 序结果的影响 程度。 S tarr[ 2] 、Isaacs[ 3] 、F ishbu rn[ 4] 和 E vans[ 5] 等人分别 研究了方案排序保持不 变情况下属性权 重的最大变化 区域问题。 French、R ios Insua[ 6] 采用最小距离法来确定 当前最优方案的潜在竞争者。针对层次分析法 ( AH P), M asuda[ 7] 、A rm acost[8] 分 别 研 究 了 灵 敏 度 分 析 方 法。 R inguest[9] 还研究了最接近集 合与原始权 重距离 LP模 的灵敏度分析。国内 学者樊治 平、李洪 燕 [ 10] 提出了基
( 1)
对于指标 X,i j, 考虑所有评价对象 全部按照某个百
分比增加或减少的情形, 假设变动幅度为 r, 则新评价值
为:
Yci = X1X i, 1 + X2X i, 2 + , + XjX i, j ( 1 + rj ) + , +
XnX i, n
( 2)
为了进行单个指标 X,i j变化 的灵敏度分析, 首先将
假设有 m 个评价对象、n 个评价指 标, 分别为 X,i 1, X,i 2, X,i 3 , , X,i n, 采用 专家打分法给每个指标 赋予权 重, 分别为 X1, X2, X3 , , Xn, 显然 有 X1 + X2 + X3 + , , + Xn = 1, 评价值 Y 为:
# 2#
Yi = X1X i, 1 + X2X i, 2 + , + XnX i, n
2. 2 指标权重灵敏度分析
指标权重的灵敏度分析应用较广, 与指标值灵敏度
分析不同的是, 权重之和必须为 1, 一个指标权重的增加
必然会导致其他 指标权 重的减 少。指标 X,i j的 权重为 Xj, 若该权重增加 R j, 则新权重为 Xj + Rj, 为了保证权重 之和为 1, 本文采取 在其他 n - 1 个 指标中平均 缩减 R j 的方式, 因此权重调整后的评价值为:
本文利用中国科 学技术信息 研究所医科院 校学报 期刊数据, 采用专家打分法赋予 权重, 然后进行 单个指 标及组合指标的数据灵敏度分析和权重灵敏度分析, 在 此基础上进行进一步讨论。 2 研究方法 2. 1 指标值灵敏度分析
指标值灵敏度分析可以在两个评价对象之间进行, 也可以是所有指标值按照某个百分比同时变化; 既可以 是单个指标变化分析, 也可以是多个指标变化分析。本 文以指标值的整体同步变化为例, 进行单个指标值与组 合指标值的灵敏度分析。
序不一致为止, 从而得 到使 排序不 变的 权重容 许改变
值, 当然权重改变也包括增加和减少, 要分别进行计算。
5软科学 62009年 8月 # 第 23卷 # 第 8期 ( 总第 116期 )
科技与经济
对于 k个组合指标权重同时变化的情形, 初始值可 以设定为 Rj / k, 其他指标权重的初始值为 - Rj / ( n - k ); 组合指标步长为 $R /k, 其他指标步长为 - $R / ( n- k ), 从而保证权重之和为 1。当然, 也要考 虑到权重增加和 减少的情形。
收稿日期: 2009- 02- 05 基金项目: 国家十一五支撑计划项目 ( 2006BAH 03B05); 国家自然科 学基金资助项目 ( 70673019) 作者简介: 俞立平 ( 1967- ), 男, 江苏泰州人, 博士, 中国科学技 术信息 研究所 博士后, 扬州 职业大 学副教授 , 主 要从事 信息经 济、科学计量领域的教学科研工作; 潘云涛 ( 1967- ), 女, 研究员, 从事科学计量学研究 ; 武夷山 ( 1958- ), 男, 研究 员, 硕士, 从 事科技管理。
原有评价结果 进行排 序, 并 且标出 每个 评价对 象的序
号。然后设定 r的初始值 r0 和终值, 再 设定步长 $r进 行循环, 每次都计算 X,i j变化后的评价值, 然后重新进行 排序, 并比较新排序与原有 排序的一致 性, 一旦不一致
就停止循环, 此时的 rj 值就是临界点的阈值。由于 rj 变 化可以是增加, 也可 以是减 少, 因此 要分 别进 行计 算。
还有一种极端情况, 评价结果排序 后, Yi > Yi+ 1, 若 同时有 X i+ 1, j > X,i j, 即所有指标值的排序结果和评价值 的排序结果相同, 此时是无法做 灵敏度分析 的, 因为无 论指标值和权重作任何 变化, Yi 总是大于 Y i+ 1, 也就是 说评价值不会作任何改变。 3 数据
5软科学 62009年 8月 # 第 23卷 # 第 8期 ( 总第 116期 )
科技与经济
科技评价灵敏度分析研究
) ) ) 单个指标与组合指标
俞立平, 潘云涛, 武夷山 (中国科学技术信息研究所, 北京 100038)
摘要: 从指标值灵敏度分析和权重灵敏度分析的角度, 进 行科技评 价中单 个指标 与组合 指标灵 敏度分 析。认为灵
对于单个权重的灵敏度分析, 为了进行不同方案稳 定性的比 较, 可以 分别对 不同 赋权方 案进 行灵敏 度分 析, 最后将所有指标阈值范围汇 总, 总区间范围 最大的 方案灵敏度最低, 鲁棒性和稳定 性最好, 这可以 作为一 个评价不同权重赋值方案稳定性的指标。 2. 3 灵敏度分析适用范围
从灵敏度分析的原理看, 无论是指标值灵敏度分析 还是权重灵敏度分析, 当评价对 象较多时, 灵敏 度分析 的效果是很差的, 因为此时评价 结果数据比 较接近, 权 重或指标的任何细小变化 都容易导致 排序的变化。此 时, 可以考虑选择部分关键评价对象进行灵敏度分析。
YU L -i ping, PAN Y un-tao, WU Y -i shan ( Institute of Scientif ic and T echnical inform ation of China, B eijing 100038 )
Abstra ct: Th is paper analyzes sens itivity of s ingle ind icator and com b ined ind icators from ind icator value and w eigh t. R esu lts show that th e function of sens itivity analysis varies w ith the analys is angle, it is necessary to comb ine sensitivity analys is of single ind icator and com b ined ind ictors, th e sens itivity analys is isn 't so good w ith too m any evaluation ob jects, and th e summ arizing range of w eigh t sens itiv ity analysis of s ingle ind ictor m ay m easu re d ifferen t evalu ation m ethods 'stab ility. K ey w ords: sensitivity analys is; single ind icator; com b ined ind icator; w eigh;t S & T evaluation

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精密度评价的指标

精密度评价的指标

精密度评价的指标精密度评价指标是对于测试或测量结果的可靠性、准确性和重复性的度量。

在实验室或工程领域，精密度评价是非常重要的，因为它关系到科学研究和生产实践的质量和信誉，而且往往涉及到复杂的数据处理和分析，需要考虑多方面的因素。

1.准确度：准确度是指实际测试结果与真实值之间的差异程度。

评估准确度通常需要进行第三方检验，比如使用标准物质或其他合理的方式来验证结果，并计算误差。

准确度的评价对于科学实验以及产品测试的准确性和信度十分重要。

2.重复性：重复性是指连续测试多次得到的结果之间的差异程度。

重复性评价通常需要统计学的方法，比如分析方差或者相关系数，可以帮助确定测试数据的稳定性和可靠性。

对于数据采集和分析过程以及质量控制，重复性的评价是必不可少的。

3.灵敏度：灵敏度是指测试结果对于所测参数变化的响应程度，通常表示为单位参数变化所引起的结果变化。

灵敏度评价可以帮助实验室或工程技术人员确定测试工具或测量方法的最小检测界限，以及测试结果与所要求精度之间的关系。

4.稳定性：稳定性是指测试结果在不同时间或不同环境下的变化情况。

稳定性评价可以帮助实验室或工程技术人员确认测试设备、仪器或工作条件的可靠性，确保测试结果的一致性和稳定性。

在长期实验或长期制造过程中，稳定性评价是重要的考虑因素之一。

在实际应用中，精密度评价可以通过多种方法进行，比如测量精度分析、可靠性测试、重复性试验、控制图等等。

评价结果可以帮助实验室或工程技术人员改进测试工具、优化测试方法、提高实验数据的质量和可信度。

精密度评价的指标是科学研究和工程技术中尤其需要注重的方面，通过合理评价和有效措施的采取，可以帮助促进实验数据的准确性和可靠性，缩小误差范围，为实验操作和产品设计提供更可信的支持。

结构优化设计中的参数灵敏度分析研究

结构优化设计中的参数灵敏度分析研究

结构优化设计中的参数灵敏度分析研究概述结构优化设计是一种重要的工程方法，通过调整系统的设计参数以达到特定的性能指标。

在结构优化设计中，了解系统中不同参数对性能的影响至关重要。

参数灵敏度分析是一种常用的手段，用于评估不同参数对系统性能的影响程度。

本文将探讨结构优化设计中的参数灵敏度分析研究。

1. 参数灵敏度分析的基本概念参数灵敏度分析是一种通过改变系统输入参数以评估系统输出响应变化的方法。

在结构优化设计中，输入参数通常是设计变量，而输出响应可以是由这些变量决定的性能指标，如结构的重量、强度、刚度等。

参数灵敏度分析旨在确定各个参数对系统性能的重要性，以便设计人员可以据此进行参数调整和优化。

2. 参数灵敏度分析的方法参数灵敏度分析有多种方法，以下是其中几种常见的方法：（1）全参数扫描法：将系统的每个参数都在一定范围内进行变化，并记录系统输出响应的变化。

这种方法简单直观，但计算成本较高，特别是当设计变量的数量较多时。

（2）一维变量计算法：对于每个设计变量，将其它变量固定在一个确定值上，然后改变该变量的值并记录系统输出的响应。

通过不断改变变量的值，可以得到变量-响应曲线，进而评估变量的重要性。

（3）基于梯度信息的方法：该方法通过计算系统输出对每个设计变量的梯度，从而得到设计变量的灵敏度。

这种方法可以在一定程度上减少计算成本，并提供了更精确的灵敏度信息。

3. 参数灵敏度分析的应用参数灵敏度分析在结构优化设计中有多种应用：（1）参数调整和优化：通过参数灵敏度分析，可以确定哪些参数对系统性能的影响最大，从而针对性地进行参数调整和优化。

例如，如果某个参数的灵敏度较高，则可以考虑将其优化范围扩大或限制其变化范围。

（2）参数筛选：在优化设计中，可能会面临大量的设计变量。

通过参数灵敏度分析，可以筛选出对系统性能影响较小的参数，从而减少计算的复杂性，并提高优化效率。

（3）工程风险评估：参数灵敏度分析还可以用于评估系统在参数变化时的稳定性。

灵敏度分析

灵敏度分析

为了确定模型中主要因素，我们对该模型采用Sobol 法进行灵敏度分析判断其全局敏感性.Sobol 法是最具有代表性的全局敏感性分析方法，它基于模型分解思想，分别得到参数1,2次及更高次的敏感度。

通常1次敏感度即可反映了参数的主要影响。

Sobol 法Sobol 法核心是把模型分解为单个参数及参数之间相互组合的函数.假设模型为),...,)((21m x x x x x f Y ==，i x 服从［0,1]均匀分布，且(x)f 2可积，模型可分解为:)(...)()()(n ,...,2,11k 21j i ij i ni i ,...x x ,x f x f x f f(0)x f ++++=∑∑<=则模型总的方差也可分解为单个参数和每个参数项目组合的影响：∑∑∑1=≠1=,,2,11=)+(+=n i n j i j n ij n i i D D D D对该式归一化，并设： D D S n n i i i i i i ,,,,,,2121=可获得模型单个参数及参数之间相互作用的敏感度S 由式（2)可得：∑∑∑1=,,2,1≠1=1=+++=1n i n n j i j ij n i i S S S式中，si 称之为1次敏感度；Sij 为2次敏感度，依此类推；nS ,,2,1 为n 次敏感度,总共有1-2n 项。

第i 个参数总敏感度STJ 定义为： ∑=)(i Tj S S 它表示所有包含第i 个参数的敏感度。

模型中4个输入参数分别为推力,角度，比冲，月球引力常量。

因为月球引力常量和比冲为物理恒定值,不会产生干扰.所以这里我们对角度,推力进行敏感性分析。

设角度初值为o 150，推力为4500N 时，做出高度变化图像如图所示.151时，做出高度图像如图所示不改变力大小，调节角度为o不改变角度大小，调整力大小为7500N时,做出高度变化图像如图所示：由图像对比可知，角度变化对模型结果影响较大，力变化对模型结果影响较小。

传感器中的灵敏度和精度分析

传感器中的灵敏度和精度分析

传感器中的灵敏度和精度分析传感器是一种能够感知和测量各种物理量的设备，广泛应用于工业、农业、医疗等领域。

传感器的性能参数中，灵敏度和精度是两个重要的指标，本文将对传感器中的灵敏度和精度进行分析。

一、灵敏度分析灵敏度是指传感器对被测量物理量变化的反应程度。

一般来说，灵敏度越高，传感器对被测量物理量的变化越敏感。

灵敏度的单位通常是输出电压或信号的变化量与被测量物理量变化量的比值。

传感器的灵敏度主要受以下因素影响：1. 材料特性：传感器所采用的材料对灵敏度有重要影响。

不同材料的特性导致不同的电子能带结构，影响电子的运动和对外界物理量的感知能力。

2. 结构设计：传感器的结构设计也会对灵敏度产生影响。

合理的结构设计可以增加传感器与被测量物理量的接触面积，提高灵敏度。

3. 信号放大：传感器的输出信号往往较小，需要经过放大电路放大到合适的范围。

放大倍数的选择也会对传感器的灵敏度产生影响。

二、精度分析精度是指传感器输出值与被测量物理量真实值之间的偏差程度，表征了测量结果的准确程度。

一般来说，精度越高，传感器输出值与真实值的偏差越小。

传感器的精度主要受以下因素影响：1. 制造工艺：传感器的制造工艺直接影响着其精度。

制造工艺越精细，传感器的输出值与真实值的偏差越小。

2. 传感器本身特性：一些特性参数，如非线性、零点漂移、温度漂移等都会影响传感器的精度。

通过对这些特性参数的分析和校准，可以提高传感器的精度。

3. 环境因素：环境因素对传感器的精度也有一定的影响。

温度、湿度等环境参数的变化会导致传感器输出值的偏差。

三、灵敏度和精度的权衡在设计和选择传感器时，灵敏度和精度之间存在一定的权衡关系。

通常情况下，高灵敏度的传感器往往精度较低，而高精度的传感器往往灵敏度较低。

当对小范围内微小变化的物理量进行测量时，要选择高灵敏度的传感器；而对于要求测量结果相对准确度较高的应用，应选择高精度的传感器。

四、传感器精度与应用不同的应用领域对传感器的精度要求不同。