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引用本文:姜 丹,张晓雯,周 丽.改进的聚类分析算法在科研立项管理中的应用研究[J].软件工程,2016,19(6):13-16.【点击复制】
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改进的聚类分析算法在科研立项管理中的应用研究
姜 丹,张晓雯,周 丽
(海军大连舰艇学院基础部,辽宁 大连 116018)
摘 要: 针对目前的科研项目管理信息系统仅对科研项目进行低水平管理,无法区分、甄别科研内容等问题,对 k-means聚类分析技术进行改进,并进一步将该项技术应用于科研立项管理中,通过对科研立项申报书进行聚类分析, 得出立项申请中相似的项目和创新的项目,为科研立项提供智能型的决策支持,避免了重复立项和重复研究,使得计算 机应用技术更好地服务于科研项目管理。
关键词: 聚类分析;k-means聚类算法;科研项目管理
中图分类号: TP391    文献标识码: A
基金项目: 中国人民解放军海军大连舰艇学院2015年学院科研发展基金资助项目(DJYKYKT2015-03).
The Research and Application of the Scientific Research Project Management Based on the Improve of Clustering Algorithm
JIANG Dan,ZHANG Xiaowen,ZHOU Li
( Dept.of Basic Science, Dalian Naval Academy, Dalian 116018, China)
Abstract: For current low-level management of scientific research project information and incapability to distinguish or identify the contents of research projects,the paper improves the k-means clustering analysis technique,and further applies this technique into research project initialization management.Through clustering analysis of research project initialization declaration documents,decision-makers can find out the repetitive studies and the innovative projects.It intelligently supports the decision-making in project initialization by avoiding repetitive projects and studies,and makes it possible for computer application technology to better serve scientific research project management.
Keywords: clustering analysis;k-means clustering algorithm;scientific research project management


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