曾嶸娟

（湖南高速鐵路職業(yè)技術學院，湖南 衡陽 421000）

經(jīng)濟的快速發(fā)展在一定程度上對高?？萍紕?chuàng)新能力的提升起到了推動作用。高校作為現(xiàn)代化技術創(chuàng)新的重要力量，不僅能起到技術創(chuàng)新及知識傳播的作用，而且在現(xiàn)代化技術創(chuàng)新及應用中起到了十分關鍵的作用。主成分分析方法作為目前市場內多元化數(shù)據(jù)分析的關鍵方法，主要是指將收集的多種數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)變化的線性分析，并選取數(shù)據(jù)量較少的重要成分，將多種成分進行綜合性統(tǒng)計并分析。此種方法最早應用在隨機變量的信息選型過程中，后期隨著技術的不斷優(yōu)化，在傳統(tǒng)技術的基礎上，將信息數(shù)據(jù)進行離合平方差計算，進而可推測出數(shù)據(jù)之間存在的平衡量，提升數(shù)據(jù)分析精準化程度[1]。在實際應用過程中，若針對某一課題內容收集到的數(shù)據(jù)量過多，會增加調研活動的復雜程度。將該種數(shù)據(jù)分析方法引入到高校科技創(chuàng)新能力的評價中，針對多組數(shù)據(jù)中存在的數(shù)據(jù)融合或數(shù)據(jù)疊加現(xiàn)象，可刪除多余的數(shù)據(jù)，二次組合數(shù)據(jù)后建立新的數(shù)據(jù)組，使多個數(shù)據(jù)組之間建立聯(lián)系，并根據(jù)實際的需求量，在多個數(shù)據(jù)組中調取數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多元化評價。衡陽市高校目前在教育行業(yè)中發(fā)展前景較為廣闊，本文將結合高校的教學情況及現(xiàn)代化技術的創(chuàng)新現(xiàn)狀，基于主成分分析方法，開展衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價方法的研究，更好地發(fā)揮高校在現(xiàn)代化技術創(chuàng)新中的作用，進而推動社會現(xiàn)代化技術的創(chuàng)新。

1 衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價方法設計

針對高校的科技創(chuàng)新能力評價可以有效地讓高校了解自身技術能力在市場經(jīng)濟發(fā)展中的現(xiàn)狀，進而可起到推動市場技術創(chuàng)新的作用。以下將從設計評價模型、提取評價因子、構建因子荷載矩陣、能力賦權等4個方面，開展基于主成分分析的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價方法的設計。

1.1 設計衡陽市高校科技創(chuàng)新能力評價模型

本文采用構建評價模型的方式實現(xiàn)高?？萍紕?chuàng)新能力評價方法的設計。自定義衡陽市高校內包含的n種創(chuàng)新能力樣本，并設立每個樣本中包含α項評價指標，遵循科學規(guī)范性模型構建原則，對指標的定量數(shù)值進行分析，要求選取的樣本必須可以真實地反應出高校的主體創(chuàng)新意識[2]。從整體的層面出發(fā)，結合衡陽高校在市場的綜合潛力因素及其內在實力，選取對應的創(chuàng)新能力樣本構建對應的評價模型，見第29頁圖1。

根據(jù)圖1信息可進行多元化評價指標的設計，對評價指標的多個線性變量進行分析，包括高校的技術創(chuàng)新研究人員情況、高職人員配比數(shù)值、技術研究性課題的總數(shù)量、調研的投入費用、調研的實際人數(shù)、調研的計劃支出及實際支出費用之間的變量關系、技術是否存在轉讓、轉讓盈利收入等[3]。根據(jù)多組評價技術創(chuàng)新能力的數(shù)值進行變量參數(shù)的設計，并將多組數(shù)據(jù)集合與技術設計的集成性、創(chuàng)新性、適配性、延展性、完備性、可維護性、友好程度進行比對，實現(xiàn)相對完善的衡陽市高校科技創(chuàng)新能力評價模型構建，為后期技術創(chuàng)新的評價提供幫助。

圖1 衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價模型

1.2 提取衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價因子

基于上述設計的科技創(chuàng)新能力評價模型，本文結合多種評價指標進行對應評價因子的提取，對提取數(shù)據(jù)的來源進行分析，定義數(shù)據(jù)中的特征化數(shù)值，并采用權重按大小進行排列的方式進行創(chuàng)新能力貢獻率的計算。衡陽市高校科技創(chuàng)新能力的貢獻率計算公式[4]為

式中：V為貢獻率，%；φ為創(chuàng)新能力在高校建設中產(chǎn)生的映射；n為創(chuàng)新技術對應的調研樣本；α為多種創(chuàng)新評價指標；i為樣本的特征化向量，取值范圍為1～∞；C為多種指標向量。根據(jù)式 （1），可進行創(chuàng)新能力貢獻數(shù)值的計算，選取前5名貢獻程度較高的數(shù)據(jù)組，采用SPSS16.0因子分析方法對選取的主成分進行數(shù)據(jù)的特征化分析，并對處理后的數(shù)據(jù)進行方差計算，并在計算所得的多個數(shù)據(jù)組中進行綜合因子的分析，實現(xiàn)衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價因子的提取。

1.3 構建評價因子荷載矩陣

根據(jù)以上方法提取科技創(chuàng)新能力評價因子，運用因子荷載矩陣構建評價方法，開展基于能力方法評價思路的計算。

第一步，創(chuàng)建相匹配的完全數(shù)據(jù)取樣矩陣，這里設置本組矩陣以y表示，這樣與y相匹配的取樣樣本組合在一起就可以列出矩陣表達式，即

式中：j為評價因子主成分的數(shù)量。運用云計算數(shù)據(jù)處理方式對采集到的相關數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，并對采集到的數(shù)據(jù)格式進行統(tǒng)一保存，這樣可以有效分析組成成分。

第二步，為函數(shù)設置標準，采用能夠體現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)化分析的線性函數(shù)，對特征空間中的樣本數(shù)據(jù)采用正交位置的交換，保留主成分分析方法中數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)在特征空間的大小，從大到小依次對科技創(chuàng)新能力展開排列，前m列樣本數(shù)據(jù)匯在一起形成了儲存數(shù)據(jù)變異結構數(shù)量最多的數(shù)據(jù)組[5]。

第三步，計算樣本數(shù)據(jù)成分的方差數(shù)值，評價因子中特征成分的方差計算公式為

式中：λ為匹配的映射數(shù)據(jù)；I為多種特征空間的矩陣。對公式開展樣本科技創(chuàng)新能力投影的可行性分析，根據(jù)分析投影數(shù)據(jù)的單位及相關范圍，實現(xiàn)荷載矩陣相匹配的評價因子建立，可以綜合滿足對相關數(shù)據(jù)進行評價。

1.4 基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權

根據(jù)上述建立的評價因子荷載矩陣開展基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權研究。根據(jù)德爾菲數(shù)據(jù)處理方法，對多組數(shù)值的權重進行對比，征求市級或省級教育部門的意見，邀請各類專家組進行打分，從專業(yè)技術投入和創(chuàng)新能力樣本產(chǎn)出兩個方面進行創(chuàng)新能力數(shù)據(jù)的模擬化檢測。根據(jù)衡陽市高校在市場發(fā)展的占比程度、投入分數(shù)、輸出分數(shù)進行最終綜合分數(shù)的計算。另外，整合高校投入設計的初始特征數(shù)值，進行累計貢獻程度及貢獻方差的比對。當然，還可以根據(jù)多級指標變量統(tǒng)計建立核函數(shù)的方式，把權重值較大的創(chuàng)新技術賦予較高的權值，可以對數(shù)據(jù)間的權值占比進行分析，包括分析數(shù)據(jù)權值之間的微妙關系，實現(xiàn)基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權，按照從大到小的方式排序，權值越大表示技術創(chuàng)新能力越強，反之越弱。采用上述基于主成分分析方法的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價，可有效地為高校的后期發(fā)展提供方向，有助于市場技術創(chuàng)新發(fā)展。

2 實驗論證分析

采用設計對比實驗的方式驗證，本文設計的基于主成分分析的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價方法在實際應用過程中存在的誤差率較低。

隨機選取衡陽市某高校作為此次實驗的研究對象，采用傳統(tǒng)的科技創(chuàng)新能力評價方法對高?？萍紕?chuàng)新能力進行評價，收集5組實驗數(shù)據(jù)，與實際的創(chuàng)新能力指標進行對比，采用云端處理數(shù)據(jù)的方式分析5組數(shù)據(jù)存在的誤差率，定義該組為對照組。由于本研究采用主成分分析，在進行對比實驗前，需先通過KMO檢驗和Bartlett's球形度檢驗來進行變量之間的相關性檢驗，判斷標準是：如果KMO值≥0.80，很適合做因素分析；介于0.70和0.80之間，則適合做因素分析；介于0.60和0.70之間，則表示可以做因素分析。具體見表1。

表1 KMO檢驗和Bartlett's球形度檢驗

根據(jù)表1可知，本文選取的數(shù)據(jù)適合進行主成分分析。采用本文設計的基于主成分分析的衡陽市高校科技創(chuàng)新能力評價方法進行相同步驟的操作，收集5組實驗數(shù)據(jù)并繪制誤差率對比圖，見圖2。

圖2 誤差率對比圖

從圖2中的兩條折現(xiàn)可以明顯看出，本文設計的評價方法檢測結果誤差率更低，與傳統(tǒng)方法相比大約提升了15%。因此說明運用該方法得出的評價結果更接近于實際的評價結果。

3 結束語

隨著現(xiàn)代化技術的不斷優(yōu)化，本文開展了基于主成分分析的衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價方法的設計，從設計衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價模型、提取衡陽市高?？萍紕?chuàng)新能力評價因子、構建評價因子荷載矩陣、基于主成分分析的科技創(chuàng)新能力賦權4個方面進行了詳細的分析，并采用對比實驗的方式驗證了該方法在實際的應用中可有效降低評價的誤差率。因此，在后期的發(fā)展中，應加大該方法在高?？萍紕?chuàng)新評價中的應用。