模糊軟分類算法及教育貢獻率的測算方法研究

1、 摘 要 近年來中國的經(jīng)濟發(fā)展所遇到的瓶頸與問題顯示除了依靠資本、勞動等生產(chǎn)要素投入的增加外， 憑借技術(shù)進步提高生產(chǎn)要素使用效率進而提高勞動生產(chǎn)率可以促進經(jīng)濟持續(xù)增長。同時，人力資本理論表明，教育一方面可以促進技術(shù)的進步，另一方面可以帶來人力資本的積累， 因此大力發(fā)展教育尤其是作為教育最高層次的高等教育成為助推科技進步、引領(lǐng)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的必經(jīng)之路。 首先通過對比了中國東西部之間以及與國外發(fā)達國家高等教育人力，資金各方面的投入，

2、肯定我國高等教育目前已取得的成績同時尋找依然存在的問題和弊端。 其次，設(shè)計了一類改進的模糊軟聚類算法：新算法將遺傳算法、中心引力算法和模糊聚類算法融合在一起，通過遺傳算法自適應的確定分類數(shù)，中心引力算法優(yōu)化準則函數(shù)，模糊聚類算法確定樣本數(shù)據(jù)在每一類中的隸屬度。新算法可以自適應的確定樣本數(shù)據(jù)的分類數(shù)，從而實現(xiàn)無監(jiān)督的分類。以中西部地區(qū)十九省的經(jīng)濟數(shù)據(jù)為樣本，通過改進的模糊軟聚類算法，將中西部十九省份劃分為三類，使同一類省份高等教育的貢獻率

3、比對更加科學、合理。 再次，對經(jīng)典的柯布-道格拉斯模型進行了修改，將高等教育因素納入到模型中，提出了一類改進的教育進步貢獻率測算模型。在搜集整理的我國 2000-2014 年的高等教育統(tǒng)計數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，使用新模型進行了測算，得出了高等教育對中西部十九省對經(jīng)濟增長貢獻率。 最后， 在以上實證分析的基礎(chǔ)上， 結(jié)合測算結(jié)果對中西部省份高等教育存在的問題，提出了一些切合實際的建議。 關(guān) 鍵 詞：模糊軟聚類算法；GA-CFO-CFM 算法；柯布-道