高校科研能力很早就被研究学者开始分析和探索。早于1983 年中国科学院的宋化民认为科研能力由科研管理者的基本业务素养及其对科研工作的组织管理水平、科技人员的数量与质量、科研经费能力、仪器设备能力、科技书刊和情报资料能力、学术积累与技术储备六个要素构成。1998 年蔡吉庆和程理民提出以评估作为现代科学管理手段，包括科研的人员投入、科研经费投入、课题与学术交流、研究成果与水平、科技成果推广应用、科研基础条件和科研管理。2001 年贺天伟对应用研究、基础研究和技术开发研究进行绩效表现形式的分析，初步建立了包括发表论文、科技著作、承担项目、成果鉴定、获奖成果、获得专利、创造价值、培养人才等在内的科研绩效定量评价指标体系。2003 年刘兵等人建立了一套完整的高校科研能力定量评估体系，进而提出了数据规一化的评价模型，采用最优组合赋权模型对各指标进行赋权，最后给出了评估系统的计算机实现流程。2005 年，张守华、童桦等在高校科研核心竞争力评价中应用模糊综合评价法，主要考虑学术论文、科研课题、知识产权、学术著作、管理能力五个指标。同年武汉大学的邱均平采用层次分析法，构建了科研竞争力评价体系，主要包括投入、产出、效益三个方面，投入指标包括：人力、经费、R&D 基地和项目；产出指标包括：收录论文数、论文质量、获奖情况和成果应用；效率指标包括：千元产出率和人均千元产出率。陆伟锋针对教学型高校教学科研工作构建了流率基本入树 SD 模型，以某教学型高校为研究案例，对该模型进行了系统反馈基模分析和不同管理策略的仿真分析。2014年谭雷[1]等通过构建高校人才科研能力评价指标、设计联合聚类分析和关联分析算法的数据挖掘方法，对高校人才科研能力进行了数据挖掘分析。所提方法能够很好地反映算例中某高校人才队伍学缘关系、骨干人才横向项目开发能力和科研能力差异化等主要问题。2011年杨杰等[2] 建立了基于 Hopfield神经网络理论的高校科研能力评价的数学模型。模型评价指标离散化，作为神经网络的输入，高校科研能力水平作为神经网络输出，通过神经网络的自学能力建立输入和输出间的映射关系模型，并通过 MATLAB 神经网络工具箱对高校科研能力进行仿真实验。