(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211018561.5 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 杭州正策信息科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区文三路 199号1幢5楼5 01室 (72)发明人 叶琼　丁瑞　宣琪杰　徐宏淼　 叶雄　 (74)专利代理 机构 杭州新雏鹰知识产权代理有 限公司 3 3474 专利代理师 张玉平 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于智能算法的科研项目评估方法与 系统 (57)摘要 本发明提供一种基于智能算法的科研项目 评估方法和系统， 属于数据挖掘技术领域， 具体 包括： 基于所述科研项目标签与所述专家技术领 域标签得到所述专家的领域匹配度， 基于所述专 家年龄构建所述专家的精力 度； 基于所述领域匹 配度、 所述专家权威度， 所述精力度构建所述专 家的综合评估函数， 通过综合评估函数得到综合 评估值； 根据所述综合评估值进行所述专家的推 荐得到推荐专家， 结合所述推荐专家的年龄、 已 评估数量、 学科名称， 对 所述推荐专家进行筛选， 得到筛选专家； 基于所述筛选专家的评价分数， 以及所述筛选专家的综合评估值， 采用评估结果 函数， 得到所述科研项目的评估结果， 从而提高 了科研项目评估的准确性和一 致性。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115358592 A 2022.11.18 CN 115358592 A 1.一种基于智能算法的科研项目评估方法， 其特 征在于， 具体包括： S11提取科研项目标签， 提取专家的专家技术领域标签、 专家权威度、 专家年龄， 基于所 述科研项目标签与所述专家 技术领域标签得到所述专家的领域匹配度， 基于所述专家年龄 构建所述专 家的精力度； S12基于所述领域匹配度、 所述专家权威度， 所述精力度构建所述专家的综合评估函 数， 通过综合评估函数 得到综合评估值； S13根据所述综合评估值进行所述专家的推荐得到推荐专家， 结合所述推荐专家的年 龄、 已评估数量、 学 科名称， 对所述推荐专 家进行筛 选， 得到筛选专家； S14基于所述筛选专家的评价分数， 以及所述筛选专家的综合评估值， 采用评估结果函 数， 得到所述科研项目的评估结果。 2.如权利要求1所述的基于智能算法的科研项目评估方法， 其特征在于， 所述专家权威 度采用所述专 家的科研项目、 发表文献、 职称、 学位、 最高职称在职时间确定 。 3.如权利要求1所述的基于智能算法的科研项目评估方法， 其特征在于， 所述专家权威 度的计算公式为： 其中Z为根据所述专家的职称确定的权值， t为最高职称在职时间， 单位为年， W为根据 所述专家发表文献确定的权值， X1、 X2分别为根据 所述专家的科研项目、 学位确定的权值， Q 为专家权威度。 4.如权利要求1所述的基于智能算法的科研项目评估方法， 其特征在于， 所述精力度的 计算公式为： 其中K3、 K4为权值， X为根据所述专家对应的学科确定的权值， T2为所述专家年龄， J为 精力度。 5.如权利要求1所述的基于智能算法的科研项目评估方法， 其特征在于， 得到所述筛选 专家的具体步骤为： S21基于所述专家的综合评估值， 当所述专家的综合评估值大于第 一评估阈值 时， 得到 推荐专家； S22确定所述推荐专家的年龄、 已评估数量、 学科名称， 并基于所述推荐专家的年龄、 已 评估数量、 学 科名称构建专 家能力度； S23基于所述推荐专家的专家能力度， 当所述专家能力度大于第一能力阈值， 筛选得到 所述筛选专家。 6.如权利要求1所述的基于智能算法的科研项目评估方法， 其特征在于， 所述专家能力 度的评估步骤为： S31提取所述推荐专 家的年龄、 已评估数量、 学 科名称构成输入集； S32将所述输入集输入到基于所述Bi ‑GRU算法以及GWO ‑ELM算法的预测模型之中， 得到 预测结果； S33基于所述预测结果确定专 家能力度。 7.如权利要求1所述的基于智能算法的科研项目评估方法， 其特征在于， 当所述推荐专权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115358592 A 2家的综合评估值大于第二评估阈值时且当所述推荐专家的当前评估数量小于第一数量阈 值时， 此时直接将其作为筛选专家； 当所述推荐专家的综合评估值大于第三评估阈值时， 此 时直接将其作为筛选专家， 所述第一评估阈值小于第二评估阈值， 所述第二评估阈值小于 第三评估阈值。 8.如权利要求1所述的基于智能算法的科研项目评估方法， 其特征在于， 所述评估结果 函数为: G＝K5F1 ln(1+P1)+K6F2 ln(1+P2)+K7F3 ln(1+P3) 其中K5、 K6、 K7分别为第一专家、 第二专家、 第三专家的评价分数的权值， F1、 F2、 F3分别为 第一专家、 第二专家、 第三专家的评价分数， P1、 P2、 P3分别为第一专家、 第二专家、 第三专家 的综合评估值， G为评估结果 函数的评估结果。 9.一种基于智能算法的科研项目评估系统， 采用权利要求1 ‑8任意一项所述的一种基 于智能算法的科研项目评估方法， 包括数据处理模块， 综合评估模块， 专家筛选模块， 结果 输出模块； 所述数据处理模块负责提取科研项目标签， 提取专家 的专家技术领域标签、 专家权威 度、 专家年龄， 基于所述科研项目标签与所述专家技术领域标签得到所述专家的领域匹配 度， 基于所述专 家年龄构建所述专 家的精力度； 所述综合评估模块负责基于所述领域匹配度、 所述专家权威度， 所述精力度构建所述 专家的综合评估函数， 通过综合评估函数 得到综合评估值； 所述专家筛选模块负责根据 所述综合评估值进行所述专家的推荐得到推荐专家， 结合 所述推荐专 家的年龄、 已评估数量、 学 科名称， 对所述推荐专 家进行筛 选， 得到筛选专家； 所述结果输出模块负责基于所述筛选专家的评价分数， 以及所述筛选专家的综合评估 值， 采用评估结果 函数， 得到所述科研项目的评估结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115358592 A 3