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文章利用CRITIC法对专家进行动态赋权，采用固定权重法构建出训练样本集，经LIBSVM软件的训练，获得最佳的最小二乘支持向量机模型。实证表明，该模型对项目进行排名时，准确率很高，充分体现了经验风险小、推广能力强的优势。
基于最小二乘支持向量机的科技奖励评价模型
【摘 要】
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文章利用CRITIC法对专家进行动态赋权，采用固定权重法构建出训练样本集，经LIBSVM软件的训练，获得最佳的最小二乘支持向量机模型。实证表明，该模型对项目进行排名时，准确率很高，充分
【机 构】
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湖南大学金融与统计学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2013年6期
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目（09JJ3134）
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