郝海霞，武 梅

（晋中学院数学学院，山西晋中030619）

高校是科研成果产出的重要基地.科研的能力是反映一所高校综合实力的重要指标.现有的评价高校科研能力的方法大多存在繁琐、滞后等缺点，如何快速准确地评价高校科研能力成为一个亟待解决的问题［1］.评价科研能力的智能方法有Hopfield网络、BP网络，本文用自组织特征映射网络（Self-Organizing Feature Map，SOM）对其进行分类评价，同时也弥补了上面两种网络的不足之处.

1 高校科研能力的评价指标

高校科研能力的影响因素有很多，本文以较为重要的11个因素作为评价指标［2］.这11个因素分为静态因素和动态因素.

静态因素是高校开展科研活动的基础，我们考虑有5个方面：

X1：科研的相关队伍.它是主要的人力因素.

X2：科研的有关基地，是外力因素，包括实验用的仪器设备、设施等.

X3：科研的参考资料及载体，比如图书情报资料等.

X4：科研的可使用经费，它是科研的主要财力因素.

X5：科研的相关管理，是保证科研活动能够顺利进行的前提条件.

动态因素有6个方面：

X6：处理信息的能力.它指的是高校接收信息、分析信息、加工处理信息的速度和方法.

X7：积累、储备和应用各种旧知识和新知识的能力.

X8:知识、方法、技术的创新能力.创新是科技发展的第一动力，没有创新就没有发展.

X9：知识的释放能力.科研需要深入的钻研、探索和创新，创造出新理论新技术，这些本身就是一个知识释放的过程.

X10：自适应的调节能力.高校要学会适应和调节学校内部……