基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用

基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用（17篇）

1.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇一

基于AHP和模糊数学的煤矿瓦斯爆炸危险性评价及应用

煤矿瓦斯爆炸事故的频繁发生,使人们不得不思考如何有效防止瓦斯爆炸.为有效防止瓦斯爆炸事故,必须先对煤矿瓦斯爆炸危险性进行评价.用层次分析法确定评价指标的`权重,建立模糊评价模型对某矿瓦斯爆炸危险性进行评价,评价结果表明该方法具有较强的实用性.

作 者：宋士学 曹庆贵 林乐顺 SONG Shi-xue CAO Qing-gui LIN Le-shun  作者单位：宋士学,曹庆贵,SONG Shi-xue,CAO Qing-gui(山东科技大学资源与环境工程学院,山东,泰安,271019)

林乐顺,LIN Le-shun(山东省滕州监狱,山东,滕州,277521)

刊 名：工业安全与环保  PKU英文刊名：INDUSTRIAL SAFETY AND ENVIRONMENTAL PROTECTION 年，卷(期)：2006 32(6) 分类号：X9 关键词：瓦斯爆炸   层次分析法   模糊数学   评价  

2.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇二

供应链合作伙伴的选择是一个复杂的过程。本文通过利用模糊层次分析 (AHP) 法对供应链合作伙伴进行综合评价, 并进行了实例认证。通过建立供应链合作伙伴的综合评价指标体系, 对单项指标采用专家评判法, 采用递推算法给出目标层对评语的隶属度, 最后引入打分法, 给出供应链合作伙伴的综合评价值, 由数值的大小给出优劣评定, 这是对模糊性、相对性指标评价的一种可靠而有效的方法。

一、模糊综合评价模型的建立

层次分析法 (Analytic Hierarchy Process简称AHP) 是美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初期提出的, 是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。在1977年, Saaty教授又提出了在AHP法中引入模糊判断的概念。

该方法自1982年被介绍到我国以来, 迅速地在我国社会、经济各个领域内, 如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价等, 得到了广泛的重视和应用。现通过对合供应链合作伙伴进行分析和研究, 运用模糊AHP法对其进行综合评价, 并建立模糊综合评价模型:

1. 确立多层结构评价指标体系。

建立以评估对象的各主要影响因素为元素的集合, 记为:

式中:为A中的一个指标子集。

各指标子集下面还有指标子子集, 如指标子集, 其下面还有指标子子集。

对于因素众多的复杂系统, 应视具体情况按因素的属性确定因素集合的层次结构。本文通过对供应链合作伙伴的分析和研究, 并参照钱彦, 韩杰, 赵庆祯等人的研究, 结合企业的实际情况, 建立多层次合作伙伴的综合评价指标体系, 如图所示。

2. 确立相应的评价指标权重集。

根据各影响指标的重要程度, 对各指标赋予相应的权值, 组成评价指标权重集合, 记为:

鉴于本文的多层次结构问题, 采用层次分析法, 即采用1—9比率标度, 通过两两比较建立判断矩阵来确定。

3. 建立评价等级集。

建立评价等级集W={w1, w2, …, wn｝, wi (i=1, 2, …, n) 表示为对不同评价等级的隶属度, 本文采用比较精确的评语, 如“极好、非常好、很好、较好、一般、较差、很差、非常差、极差”的九级评语。具体评价方式应该根据具体场合和具体情况确定。

4. 进行单指标模糊评判。

通过供应链专家对供应链合作伙伴的熟悉程度, 每个专家根据对单个指标进行评判, 最后建立指标

论域和评语论域之间的模糊关系矩阵为:

式中:rij为A中指标ai对应于S中评价等级wi的隶属关系。

5. 进行模糊综合评价。

把所有的单指标进行综合, 考虑多层次指标条件下的权数分配, 进行模糊综合评价模型为:D=S•R=[d1, d2, …, dn]

式中:di为综合考虑所有因素影响时, 被评判对象对评价等级集中第j个元素的隶属度。

最终按照最大隶属度原则, 确定被评判对象所对应的评价等级。

二、实例分析

根据以上步骤, 结合供应链合作伙伴的实际情况, 我们对其进行综合评价。

1. 建立综合评价指标体系。

本文所建立的综合评价指标体系, 如图所示。

2. 确定各个指标的权重。

每个指标的权重可以采用AHP法求得, 即采用1—9比率标度, 对因素集中的元素进行两两比较, 得到判断矩阵后运用和积法进行归一化。

AHP方法的计算步骤如下:

(1) 构造判断矩阵;

(2) 计算判断矩阵最大特征值 () 及相对应的特征向量;

(3) 检验排序的一致性。判断矩阵的一致性指标: , 其中m时判断矩阵的阶数。平均随机一致性指标RI随判断矩阵的阶数而变化。

一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI的比值, 称为一致性比率, 记为: 用一致性比率CR检验判断矩阵的一致性。当CR越小时, 判断矩阵的一致性越好。一般认为, 当CR≤0.1时, 判断矩阵符合满意的一致性标准。

通过以上步骤, 我们给出各个指标的权重。各个因素通过一致性检验得到的权重值:S= (0.5967, 0.2208, 0.1089, 0.0736) ;s1= (0.7007, 0.2021, 0.0972) , s2= (0.3483, 0.2152, 0.1675, 0.1184, 0.0854, 0.0652) , s3= (0.4763, 0.2559, 0.1522, 0.1156) , s4= (0.5067, 0.1869, 0.1869, 0.1194) 。

3. 建立评价等级集。

对供应链合作伙伴的评价可以分为九个等级:极好、非常好、很好、较好、一般、较差、很差、非常差、极差, 那么评价等级集为:={极好, 非常好, 很好, 较好, 一般, 较差, 很差, 非常差, 极差}。当然也可以根据具体情况采用比这个评语集更精确的评判集。在采用上述评判集的情况下, 用以上评语集进行量化, 给出分数集F=[100, 90, 80, 60, 50, 40, 30, 20, 0]。

4. 建立单指标评判矩阵。

供应链合作伙伴的评价是一个复杂的过程, 其各项指标也是相当复杂的。本文通过供应链专家进行打分法来确定单指标评价矩阵。令 (其中n为专家人数, 为因素被评为wi的次数。

5. 进行模糊综合评价。根据模糊综合评价模型, 对供应链合作伙伴综合评价指标体系的各个层次由下到上逐层进行计算。

第1层:在第2层的基础上, 由D=S·R可得:

同时, 为充分利用综合评价带来的较多信息, 对各评语得分进行加权平均, 得出总分, 即供应链合作伙伴的综合得分为:

即该供应链合作伙伴的分数值为76.98, 为较好。

三、结束语

本文通过对供应链合作伙伴进行了综合评价, 运用了模糊数学方法和层次分析法, 能够从各个层面对供应链合作伙伴进行分析, 并取得了合作伙伴的综合度量值, 有效的解决了多指标的模糊性和相关性问题, 对供应链合作伙伴的评价具有一定的实际意义。

参考文献

[1]吴付祥党双平等:模糊AHP法在预警机对抗系统效能评估中的应用.舰船电子对抗, 2008年4月第31卷第2期.

[2]王力刘家琦:梯形模糊AHP及其在卫星方案优选中的应用.哈尔滨工业大学学报, 2002年6月第34卷第3期

[3]钱彦:供应链管理信息化的评价方法研究.硕士学位论文, 2005年12月

[4]韩杰赵庆祯:供应链合作伙伴选择的指标体系和方法研究.信息技术与信息化, 2006年第3期

3.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇三

关键词　科技人力资源　竞争力评价　动态模糊评价法

0　引言

科技人力资源指的是实际从事或有潜力从事系统性科学和技术知识的产生、促进、传播和应用活动的人力资源。我国的科技人力资源包括科技活动人员、专业技术人员、研究与试验（R&D）人员等三类。①

科技人力资源竞争力是指科技人力资源自身拥有的综合竞争力，包括规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新和科技环境支撑等。②科技人力资源综合竞争力与区域科技创新、经济发展和综合实力密切相关，其综合竞争力强弱直接关系着一个地区的整体经济发展和社会进步。所以如何正确评价科技人力资源的竞争力，直接关系到能否将科技人力资源优化配置以及充分利用，从而促进经济的发展和社会的进步。

1　科技人力资源竞争力评价方法的选择要求

科技人力资源竞争力评价方法虽然有很多，但对其的选择并不是主观随意的。在选择评价方法过程中，应遵循一定的原则，包括一般原则与特殊原则（特定评价对象对评价方法的特殊要求）。评价方法选择的一般原则包括：科学性原则、③系统性原则、可比性原则、④可行性原则等。由于科技人力资源自身的复杂性与发展性，科技人力资源竞争力的评价方法的选择除了要考虑以上一般原则外，还有其自身的特殊要求。

1.1　综合性

由于科技人力资源竞争力涉及到规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新、科技环境支撑等多种因素，因此在对其进行评价时，一方面要全面、系统地而不能孤立地单从某一个方面对科技人力资源竞争力进行评价；另一方面要尽量地多考虑与之相关联的一切因素，做到综合分析，统筹兼顾。只有这样，才能完整、准确地去评价一个国家或地区的科技人力资源竞争力的强弱。

1.2　模糊性

在对科技人力资源竞争力进行定性分析过程中，会遇到具有很强不明确性的概念，比如科技环境支撑的好与坏、创新能力的高与低等。其中“好”与“坏”之间没有截然的分界线，这就涉及到了评价数据的模糊性。因此，科技人力资源的竞争力的评价涉及到多因素的综合评价问题，而且影响科技人力资源的竞争力的因素大多具有模糊性，其影响程度一般也是由人们的主观判断决定的，一般的评价方法无法处理，必须采用模糊评价法才能较好地解决多因素、模糊性及主观判断等问题。

1.3　定性与定量方法相结合

一般地，在评价一个地区的科技人力资源的竞争力时，以量化指标为主，通过定量的数据来表达，全面可靠的数据可为评价提供实证基础，我们可据此结果设计出反馈机制来帮助控制和决策。因此，科技人力资源竞争力定量分析十分重要。

1.4　动态性

科技人力资源竞争力评价应该制定科学的评价周期，定期进行评价。评价时不但要进行结果评价，而且要注重过程评价；不但要对工作现状进行评价，而且要对发展趋势进行评价；不但要评价工作状态，而且要评价工作绩效。并在评价过程中还要根据影响因素的变化实时调整评价方法，因此，科技人力资源竞争力评价活动应该是一个动态过程，所选择的评价方法需要在动态变化中分析，在动态变化中评价。

2　现有科技人力资源竞争力评价方法评析

2.1　人工神经网络评价法

人工神经网络方法是一种模拟人脑神经元结构，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。人工神经网络是自适应和可以训练，它有自学习能力，如果它的输出不满足期望结果，网络可以不断调整，整个修正过程可以通过训练算法来实现。⑤对于科技人力资源竞争力的定量分析较为有利，但存在难于精确分析神经网络中科技人力资源竞争力的各项性能指标以及体系结构的通用性差的缺点。⑥

2.2　主成分分析法

主成分分析法是一种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法。主成分分析法能找到表现原始数据阵最重要的变量的组合；能有效地直观反映样本之间的关系；能从最大的几个主成分的得分来近似反映原始的数据阵的信息。但是，对于人力资源竞争力的评价来说，由于主成分分析都依赖于原始变量，也只能反映原始变量的信息，而造成一定的困难，可行性和可操作性较差。而且如果评价指标选取的原始变量都本质上独立，那么降维就可能失败；还有，由于原始变量不同，因子的选取不同，排序可以很不一样，这就容易造成评价结果失真和不一致。⑦

2.3　灰色关联评价方法

灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，来衡量因素间关联程度的一种方法。它的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之则越小。⑧但是由于该方法在规范性和关联性以及正负相关性上存在一些不足，依旧不是科技人力资源竞争力评价的合适方法。

2.4　层次分析法

层次分析法，是实现思维过程主观判断规范化、数量化的基本方法，为了对较为复杂的问题做出正确的认识以及最终的决策，往往将所涉及决策的相关因素分成目标准则方案等多个层次。⑨虽然层次分析法在人的定性判断起重要作用的、对决策结果难于直接准确计量的情况下具有重要的价值，但在科技人力资源竞争力的评价中涉及很多诸如科技投入、科技人员总数等定量指标，这一点层次分析法不能准确地反映，另外层次分析法中人的主观因素的干扰也不能客观地反映竞争力的强弱。

2.5　模糊综合评价

模糊综合评价法是一种根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。⑩它对科技人力资源竞争力的优劣程度用优、良、差等模糊概念来描述，对评价指标中诸如创新创业氛围、信任度等模糊的、难以量化的问题能较好地反映，但它的缺点是在科技人力资源竞争力各评价指标的权值分配上，由于专家和工作人员价值观、感情亲疏等人为因素，不能更客观、准确地反映各指标实际的重要程度，此外对被评对象给出唯一的评价值，不能反映其动态变化的过程。豘

3　基于AHP（层次分析）的动态模糊评价法

鉴于以上评价方法都存在这样或那样的不足，本文在结合上述方法的优点基础之上提出一种新的评价方法——基于层析分析（The　analytic　hierarchy　process，简称AHP）的动态模糊评价法。

基于AHP的动态模糊综合评判理论是对传统模糊综合评判理论的改进，不仅考虑了评价过程中的模糊性，也融入了动态性；而层次分析法能够较为客观、准确地分配各评价指标的权值，豙弥补了人为因素过于主观的不足。该方法使定性评价转化为定量评价，使评价结果具有可比性和可操作性。其可行性表现在以下几个方面：

（1）满足科技人力资源竞争力的评价指标具有层次性的特征。一般来说根据不同的需要划分为二级或三级指标，通过对每一层指标的分析最终得出竞争力的强弱。如韩伯棠在《中国科技人力资源评价指标体系构建方法研究》豛一文中制定了二级评价指标，在科研投入、环境支撑、科技创新和储备人才四个方面又下设了子指标，构成评价体系。

（2）适应了科技人力资源竞争力具有模糊性的特征。模糊性主要指客观事物差异的中间过渡中的不分明性。豜对科技人力资源竞争力的评价需要用优、良、差等这些模糊概念来描述。

（3）具有科技人力资源竞争力具有动态性的特征。例如，随着某一地区科技投入增多，人才的引进，其科技人力资源的竞争力就会逐步增强，由于传统的模糊关系矩阵只是静态地显示了因素论域对评判等级论域的隶属关系，模糊关系矩阵与权重系数集一旦确定，也就决定了评判结果的惟一性，豝因而这一动态性的变化传统的模糊评价就不能体现。采用基于AHP（层次分析）的动态模糊评价法恰好弥补了这一不足。

4　结语

4.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇四

模糊综合评判法在信息技术对传统产业贡献的综合效果评价中的应用

根据全面性、可测性、客观性、层次性以及定量分析与定性分析相结合的`原则,经过调查研究和专家讨论,建立评价信息技术对传统产业贡献的综合效果的指标体系,并对模糊综合评判法在其评价中的应用问题进行了研究.

作 者：孙红 孙锐 Sun Hong Sun Rui 作者单位：北京航空航天大学管理学院804,北京,100083刊 名：航空学报 ISTIC EI PKU英文刊名：ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA年，卷(期)：“”(5)分类号：V268.7关键词：模糊综合评判 信息技术 传统产业

5.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇五

中层管理者是企业的中坚力量,在企业所有管理者中处在重要 和关键地位。因而, 中层干部考核是人力资源管理中的重要环节, 它 可以及时地发现问题并完成企业的人力资源的优选与替换。

1中层管理者绩效考评的难点与维度 1.1中层管理者绩效考评的难点 我国企业中层管理者绩效考评目前存在诸多问题,除了没有建 立科学的绩效考评体系之外, 中层管理人员绩效考评本身具有的难 点也是一个重要的客观原因, 难点主要表现在: 1.1.1绩效难以表现 中层管理者以完成部门管理任务为主要 工作内容。他们的工作结果大多要通过下属或相关人员的努力间接 体现出来, 能直接量化并以结果表现出来的工作绩效相对较少, 即使 有也不能完全反映出中层管理人员的综合绩效,这是由管理人员的 工作性质和内容决定的。这种现象在企业职能部门经理的工作中表

现更加明显。因而, 中层管理者的绩效大都是间接绩效, 绩效隐藏而 难以直接、即时表现出来, 能观察到的绩效不明显。

1.1.2绩效难以控制 中层管理者处于高层和基层主管之间的 一个特殊位置上, 工作环境极为复杂。不但要参与高层管理者的决 策制定, 还要指导基层人员工作, 处理部门内部事务, 同时还要配合

同级部门工作, 有的还要代表企业与客户沟通, 处理外部事务。因此, 中层管理者工作绩效受到多方面因素的影响, 自己难以完全控制。1.1.3绩效难以衡量 正是由于中层管理者的绩效难以表现、难 以比较和难以控制的特点, 在客观上致使中层管理者绩效难以衡量, 考评十分困难。同时,目前在国内外还没有一套比较成熟的中层管 理者绩效考评理论与技术方法。由于中层管理者绩效难以客观可靠 的衡量, 部分企业自然也就不重视中层管理者绩效考评, 致使其实际 绩效得不到及时、客观地反馈, 绩效水平难以得到有效提高。

中层管理者绩效考评中存在种种难点,企业对中层管理者的绩 效考评也就缺乏激励性, 不利于企业中层管理队伍的培养。

1.2中层管理者绩效考评的维度

对中层管理者进行绩效考评,也就是要明确中层管理者绩效考 评的维度。明确了考评的维度, 才能有针对性的设计考评指标, 也便 于考评者和被考评者对工作绩效的理解。从企业需求角度看,我们 可以把中层管理人员绩效考评维度化为两个基本的方面:任务绩效 和非任务绩效。因此中层管理者绩效考评的维度可以从以下三个方 面进行划分: 1.2.1部门目标绩效 部门目标绩效体现了中层管理者负责部 门的整体工作目标的整体工作目标完成情况, 一般以结果形式具体 体现。企业要实现总体战略目标, 就必须要先把目标分解到企业的 各个部门, 而中层管理者的特殊地位, 决定了他们必须为部门目标完 成情况负责。这是企业对他们的基本任务要求,明确了中层管理者 的努力方面和需要达到的目标, 中层管理者只有完成了这个任务, 才

能保证企业总体目标的实现。部门目标结果直接体现了中层管理者 对企业目标的贡献程度。因此, 部门目标绩效是中层管理者工作绩效 的一个重要方面, 应该作为绩效考评维度的一个重要方面。

中层管理 者的部门目标绩效可以从本部门职责分解、部门目标的实现、部门业 务的开拓创新能力等方面进行考评。

1.2.2管理任务绩效 人是组织中最活跃的因素, 如何有效管理 下属员工, 维护部门工作的正常运行, 并带领他们完成部门目标是企 业对管理者的一项非常重要的任务要求,这也是企业赋予管理者管 理权力的最主要原因。结果必须由行为活动来产生,管理任务绩效 体现的是中层管理者为完成管理任务、实现企业目标所必须表现出 的行为状况。在这一纬度, 我们主要从管理者的职能角度来考评, 以 体现中层管理者的间接绩效水平。由于管理任务是中层管理者相对 较容易控制的,因此把管理任务绩效单独作为工作绩效的一个维度 也是符合客观公平性的。管理任务绩效可以从组织协调能力、重大 突发问题的处理能力、管理者的人格魅力四方面进行具体的考评。

1.2.3自发行为绩效 自发行为是指中层管理者为了更好的完 成企业规定的工作任务而自发表现出来的个人行为特征,这种行为 特征不是企业必须要求却又是高绩效中层管理者必须具有的,自发 行为主要体现在中层管理者在与相关部门与员工工作接触中的自发 行为状况。自发行为虽然是非规定性任务, 但是它能对任务绩效产生 重大直接影响, 因此我们把自发行为绩效定义为非任务绩效, 反映了

中层管理者工作绩效的特色。

自发行为绩效可以从对新知识的学习、加强部门之间的沟通配合、提高工作主动性等方面进行考评。

2模糊评价法的应用 2.1模糊评价法的原理

模糊评价法又称模糊判断, 是在建立各级数学模型的基础上, 运 用扎德法则作模糊矩阵乘法, 然后, 根据 “ 最大隶属度原则 ” 给出综合 评价结论。在模糊综合判断时, 所需用的主要数据是各个指标的权重

因数和指标的评定等级。

作为一般情况考虑, 模糊综合判断可分为以 下 4步。第一 :给出评价的因素集 F={f1, f2, … , fn};

第二 :给出评语集 E={e1, e2, … , en};

第三 :根据评语集给出评估表, 获取模糊信息, 建立 模糊矩阵;第四 :得出评定结果 [2]。

2.2安徽路港工程有限公司实例

本文以安徽路港工程有限公司职能部门领导作为企业中层干部 绩效考核的实例, 通过企业人力资源部和相关专家给出的考核权重, 对路港工程有限公司现有的中层管理队伍进行考核,使得该公司的 中层管理队伍能更好的适应企业未来的发展。

2.2.1给出评价的因素集 F={f1, f2, … , fn}设 F 为对企业中层 干部绩效评价的因素集,由 F1部门目标绩效;F2管理任务绩效;F3自发行为绩效。即 F={F1, F2, F3}。

而 F1, F2, F3又由若干个因素组成。因此, 对各个指标的评价就 是对其因素集的评价。

—— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

— 作者简介 :吴子稳(1956-, 男, 安徽庐江人, 副教授, 研究方向为战略管理、人力资源管理;储剑琪(1981-, 男, 安徽安庆人, 硕士研究生。模糊评价法在企业中层干部绩效考核中的应用

Application of Fuzzy Evaluation Method in Enterprise Middle-level Performance Evaluation 吴子稳 Wu Ziwen;储剑琪 Chu Jianqi;井伟 Jing Wei(合肥工业大学管理学院, 合肥 230009

(School of Management , Hefei University of Technology , Hefei 230009, China 摘要 :中层管理人员是企业的核心人才, 本文运用模糊评价法对企业中层管理者进行了比较系统的分析, 从而完善企业中层管理队伍, 更好

地适应企业的发展。

Abstract :The middle-level managers are core talents in an enterprise.This paper made a relatively systemstic analysis using fuzzy evaluation to middle-level managers to improve the corporate middle-management team, to adapt well to the development of enterprises.关键词 :管理;指标体系;模糊综合评价 Key words :management;indicators;fuzzy comprehensive evaluation 中图分类号 :C931 文献标识码 :A 文章编号 :1006-4311(2010 02-0057-02 ·57· 价值工程 0引言

电力生产的特点及其在国民经济中的基础地位决定了安全生产 在电力企业中的积极性。当前,我国经济社会正处于高速发展的大 好时期, 对电力需求十分迫切。与此同时, 我国电力工业体制正处在 改革的关键时期,电力企业生产安全显得尤为重要。它既是改革能 否顺利进行的重要条件, 也是检验改革成效的一个重要标志。

1市场经济下加强电力企业安全生产的重要意义 电力企业是公用事业, 随着经济的发展, 社会对电力供应的依赖

性越来越强, 电力企业安全生产的重要性越来越突出, 安全可靠供电 直接关系到国民经济的发展和社会的正常生活秩序。电力企业的安 全生产, 对促进电力企业良性循环, 努力构筑和谐用电环境更有着积 极的作用和意义。

1.1电力作为国民经济发展的基础产业, 已与经济社会发展、人 民生活改善、构建和谐社会等息息相关,涉及整个社会的发展和稳 定, 电力企业安全生产的重要作用和意义日益凸显。

1.2安全生产是电力企业最根本的效益所在,它是电力企业生 存和发展的基石, 关系到国家的财产安全、人民生活利益和电力职工 的安康, 影响着电力企业员工的切身利益和企业本身的内外形象。

—— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — 作者简介 :张涛(1980-, 男, 山东东营人, 东营区供电公司。加强电力企业安全生产管理对策建议

Countermeasure and Suggestion for Strengthening Safe Production Management of Electricity Enterprise 张涛 Zhang Tao(东营区供电公司, 东营 257061(Dongying District Electricity Commpany , Dongying 257061, China 摘要 :电力企业安全生产是一项复杂的系统工作, 涉及的范围广泛, 电力企业的安全管理关系着国家能源安全可靠、经济持续发展和人民生

活起居等问题。文章分析了电力企业安全生产管理的重要意义和原则, 并提出了相关对策和建议。

Abstract:The safe production of electricity is a complex system.It involves a widespread scope.It has the relationship with the national energy security, sustained economical development and daily life of people and so on.This paper analyzed the meaning and the principle of safe production management in electricity enterprise.It also proposed the countermeasure and the suggestion.关键词 :电力企业;安全生产;原则;对策 Key words:electricity enterprise;safe production;principle;countermeasure 中图分类号 :F425 文献标识码 :A 文章编号 :1006-4311(2010 02-0058-02 2.2.2给出评语集 E={e1, e2, e3}令 E 为评定集。

即 E={很好, 一 般, 较差 }。其具体模拟结果见表 1。2.2.3给出评价项目的模糊矩阵和约定的权数

(见表 1 对物流发展因素指标进行评价 : W f1= 〔 0.580.360.06〕 R 1=0.750.150.100.800.100.100.650.250.1!“ 02.2.4给出评定结果 S 1=Wf1·R 1=〔 0.580.360.06〕 0.750.150.100.800.100.100.650.250.1!” 0=〔 0.760.140.10〕 将计算结果归一化得 S 1=〔 0.760.140.10〕。由计算结果可知, 在物流因素评价体系中, 交通指标体系适合为 0.76, 一般为 0.14, 不 适合为

0.10。所以, 按照隶属度最大的原则可以判断出, 安徽路港工 程有限公司部门绩效目标能很好的实现。同理可知, S 2= 〔 0.680.220.10〕 说明安徽路港工程有限公司管 理任务绩效目标能很好的实现。S 3=〔 0.720.220.06〕 说明安徽路港 工程有限公司自发行为绩效目标能很好的实现。

把上述所得的单因素评价矩阵综合起来, 可以得到 F 与 S 之间 的模糊评价矩阵为: R=0.760.140.100.680.220.10 0.720.220.0!“ 6根据国家人力资源制度的规定,把人力资源考核中的部门绩效 目标、管理任务绩效目标、自发行为绩效目标的权数定为 0.52、0.28、0.20[3]。W F =〔 0.520.280.20〕 所以:S=W F ·R= 〔 0.520.280.20〕 ·0.760.140.100.680.220.100.720.220.0!” 6 =〔 0.730.170.10〕 根据最大隶属度原则说明安徽路港工程有限公司目前的中层管理队 伍适合企业的发展需要。3结束语 通过分析上表中的各指标所占权重,能够更加正确客观地分析

中层干部绩效的关键指标所在,从而按关键指标进行排序或加权, 再加以适当分析,即可看出企业中层管理干部队伍的优劣。中层管

理干部考核是人力资源管理中的重要环节,它可以及时地发现问题 并完成企业中层管理干部人力资源的优选与替换。参考文献 :

[1]韩永江.1AHP 在人力资源招聘中的应用分析 [J].当代财经 ,2007,(2:67-75.[2]巩艳芬 , 等.1人力资源评价指标体系与模糊判断 [J].大庆石油学报 , 2003,(4:96-98.[3]欧阳斐 , 周永生 ,1层次分析法与模糊评价在企业中层管理人员评测中 的应用 [J].科技经济市场 ,2007,(9 :48-501.注:此表格内数据由路港公司及相关专家给出。

表 1安徽路港公司中层干部绩效考核指标及具体数值

二级指标 权重 三级指标 权重 部门目标 绩效 0.52部门目标的实现 本部门职责分解 部门业务开拓创新 0.58 0.360.06 0.750.800.650.150.100.250.100.100.10管理任务 绩效

0.28组织协调能力 管理者的人格魅力 0.43 0.320.25 0.650.700.700.250.200.200.100.100.10自发行为 绩效

6.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇六

应用DTOPSIS法对2002年国家黄淮海鲜食甜玉米品种区域试验(一组)的13个参试品种12个性状进行了综合评价,评价结果与各品种的实际表现十分一致,比单纯用产量对参试品种进行评价更具有科学性.该方法具有计算简便,结论明确等优点,可作为甜玉米品种区试验中对参试品种进行综合评价的一种有效方法.

作 者：苏天增 侯乐新 Su Tian-zeng HOU Le-xin 作者单位：苏天增,Su Tian-zeng(商丘师范学院,生命科学系,河南,商丘,476000)

侯乐新,HOU Le-xin(商丘市睢阳区农科所,河南,商丘,476100)

7.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇七

地下水水质评价是地下水资源评价的一项十分重要的内容, 其主要任务是根据地下水主要物质成分和水质标准, 分析地下水水质的时空分布状况, 为地下水资源的开发利用规划和管理提供科学依据[1]。近几十年来, 国内外专家、学者进行了大量研究, 提出了多种水质评价的方法, 如模糊综合评价法, 灰色系统法, 模型法, 理论法[2,3], 取得了良好的效果。其中尤其是熵权理论在确定权重的应用, 有效地避免了传统权重确定中的主观因素的影响, 具有很好的应用前途和潜力[4]。本文通过案例, 引入了信息熵权理论确定权重, 并且与模糊综合法相结合进行地下水水质评价, 最后将评价结果与传统模糊综合评价结果作对比, 从而得到的评价结果比传统模糊综合评价法得出的结果更能反映区域地下水水质状况。

1 基于熵权的模糊综合评价法

1.1模糊综合评价法基本原理

模糊综合评价法就是根据所给的实测值和评价标准, 应用模糊变换原理和最大隶属度原则, 同时考虑与指标相关因素对事物作出评价的方法[5]。

1.2模糊综合评价步骤

1.2.1建立水质评价因子集合和水质因子评价集

选取影响水质的污染物作为评价因子, 建立评价因子集合:U{u1, u2, un}且根据地下水水质评价等级, 建立评价集:V { Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ }。

1.2.2确定各指标的隶属度, 建立模糊关系矩阵

水质评价标准中, 将水质指标评价等级分为5 等。5 个级别中相对于每个评价因子都有一个隶属度, 各级水质隶属度函数如下:

Ⅰ级地下水水质隶属度函数为:

Ⅱ-Ⅳ级地下水水质隶属度函数为:

Ⅴ级地下水水质隶属度函数为:

式中:xi为第i种评价指标的实测值;ai, j为第i种评价指标的j级水质标准值;ri, j为xi对应级别为j级水质的隶属度。

由以上隶属度函数可以建立一个i5 的模糊关系评价矩阵R 。

1.2.3利用熵值法确定评价指标的权重

熵权法是一种可以用于多对象, 多指标的综合评价法, 其评价结果主要依据客观资料, 几乎不受主观因素的影响, 可以在很大程度上避免人为因素的干扰。在信息论中, 熵是系统元序程度的度量, 因此, 可以用熵来确定权重[6]。熵权法计算步骤如下:

构建原始数据矩阵

将原始数据构成为m个评价对象, n个评价指标形成的mn矩阵, 即:

将原始数据矩阵做归一化处理

越小越优指标的归一化公式为:

式中:yij为第i个B地区相对于第j个指标的隶属度, maxxjminxj为指标中的最大值与最小值。

计算各指标的熵值

根据熵的定义, 在有n个评价指标, m个评价对象的问题中, 第i个指标的熵的定义为:m

式中:, 显然当fi0时, lnfi无意义, 因此需要对fi的计算加以修正, 定义为:

求取各指标的熵权

在确定了第i个指标的熵之后, 便可以得到第i个指标的熵权定义, 即:

1.2.4模糊综合判定模型

权重向量W与模糊关系矩阵R根据模糊变换原理, 经过复合运算W oR得到评价指标的最大隶属度B 。本文选择“ M (•, +) ——加权平均型”的相乘相

加法, 此方法根据权重大小均衡兼顾总体因素, 充分利用了全部数据所提供的信息。计算公式为:

bnWiRi, Bmax (b1, b2bn) 。

2 实例应用

为便于评价结果的比较, 选用文献[7]中的实测数据作为算例, 见表1。并且根据国家地下水质量标准 (GB/T14848-93) 的规定, 将水质级别划分为5 级, 分级指标见表2。

2.1建立模糊关系矩阵

以曹庄水样为例, 由公式 (1) (2) (3) 得模糊关系矩阵:

2.2利用熵权法确定指标权重

由 (4) 可构建原始数据矩阵为:

由公式 (5) 可将原始数据做归一化得:

由公式 (6) 确定的总硬度, 溶解性固体, 锰, 硝酸盐, 亚硝酸盐, 氨氮各指标的熵值为:

0.9823, 0.9882, 0.9846, 0.9882, 0.9855, 0.9886。

根据公式 (7) 求得各指标的熵权为:0.2143, 0.1429, 0.1864, 0.1429, 0.1755, 0.1380, 由此可求得曹庄水样模糊评价结果为:

bwR1 (0, 0.3161, 0.4719, 0.0365, 0.1755) , 同理可以得出其他地区的模糊综合评价结果, 见表3。另外采用了综合评价法对各地监测点进行了评价, 2 种方法评价结果对比见表4。

3 分析与讨论

从评价结果中可以看出, 7 个地区地下水样中水质级别为Ⅱ的有1 个, 占水样总数的14.3%, 地下水样中水质级别为Ⅲ的有5 个, 占水样总数的71.4%, 地下水样中水质级别为Ⅴ的有1 个, 占水样总数的14.3%, 由此可以得出, 各取水点的水质大部分满足国家标准规定的生活饮用水水质标准, 但一些取水点的污染相当严重, 因小河赵紧靠县城, 西边有盐场, 北边有蓝光电厂等, 所以地下水污染很是严重。

与综合评价法进行比较 (表4) 表明, 模糊综合评价法与模糊熵权评价法得到的结果基本一致, 但是结合实际的情况模糊熵权评价法比模糊综合评价法更为准确一些。

4 结语

通过对河南省叶县7个具有代表性的监测点进行基于熵权的地下水水质评价的模糊综合评价分析可以看出, 各取水点的水质大部分满足国家标准规定的生活饮用水水质标准。同时本文引入了熵值理论, 避免了权重系数确定的人为主观性, 与传统的模糊综合法相比较, 基于{熵权的模糊综合评价法的评价结果差别不大, 且更为反映实际情况, 在避免主观影响的同时, 能够更好地反映地下水水质特征, 因此熵值法确定权重系数可以应用到地下水水质评价中。

摘要：模糊综合评价法是地下水水质评价的方法之一, 在地下水水质模糊综合评价中, 权重占有重要的地位, 本文在传统模糊综合评价法的基础上, 采用熵值法确定权重系数, 避免了权重确定的人为主观性, 通过案例, 基于熵权的模糊综合评价法与传统综合评价法在地下水水质评价中结果相似, 且更为反映实际情况, 在避免主观影响的同时, 能够更好地反映地下水水质特征, 因此熵值法确定权重系数可以应用到地下水水质评价中。

关键词：模糊综合评价,地下水,水质评价,熵

参考文献

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[6]邹志红, 孙靖南, 任广平.模糊评价因子的熵权法及其在水质评价中的应用[J].环境科学学报, 2005 (4) :552-556.

8.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇八

关键词：农产品；品牌竞争力；评价指标体系；层次分析法

中图分类号： F323.7文献标志码： A文章编号：1002-1302（2014）06-0483-04

收稿日期：2013-09-24

作者简介：黄晓慧（1988—），女，山东莱阳人，硕士研究生，主要从事农林经济管理研究。E-mail：997753789@qq.com。

通信作者：崔茂森，教授，硕士研究生导师，研究方向为现代农业理论与实践。E-mail：luotong_101@163.com。目前，中国已经进入品牌竞争和品牌经济时代。2012年全国80多种主要消费品的市场销售中，销量前10位品牌市场占有率平均为68.66%。其中，家电类消费品的市场集中度最高，销量前10位品牌市场占有率平均为83.99%；在日化、日用品类消费品市场，销量前10位品牌市场占有率平均为77.84%；食品类市场销量前10位品牌市场占有率平均为72.68%；文化办公用品类销量前10位品牌市场份额平均为64.71%[1]。可以看出目前不管哪个行业品牌的集中度都很高，消费者更愿意选择具有品牌竞争力的产品。Interbrand 每年发布的全球品牌价值排行榜中国品牌却榜上无名，表明我国各种产品的品牌竞争力亟需提高。

本研究将通过品牌竞争力内涵、来源及机理分析，构建客观、合理的评价指标体系，结合品牌竞争力本身的特点，利用合理的方法作出评估。利用此评价方法，企业可以对自身品牌竞争力有一个客观的认识，并依此做出合理的定位，才能够有效推动自身品牌的发展。通过对自身品牌竞争力的合理评估，使其真实全面了解自身品牌发展现状和存在问题，以便合理规划农产品的品牌发展战略，及时调整品牌营销策略，从而提升品牌的市场竞争能力[2]。本研究选取蒙牛、伊利、光明3家企业进行实证分析，蒙牛、伊利、光明都是上市公司，资料数据容易获得；企业知名度高，容易進行市场调研；都是乳制品企业，易于相互之间比较。

1农产品品牌竞争力构成要素及机理分析

1.1农产品品牌竞争力的内涵

我国已经进入品牌竞争时代，对品牌的认识逐步加深。目前，国内外对品牌的认识有标志论、认知论、关系论、契约论、生态论等，对品牌的认识越来越全面。

菲利普·科特勒认为品牌在本质上代表着卖者对交付给买者的产品特征、利益和服务的一贯承诺。品牌的本质是企业与消费者之间的无形契约。契约的一方是企业，另一方是顾客，企业以对产品或服务质量作出商业承诺为内容，消费者以向企业支付“品牌溢价”为砝码，他们之间形成了一种“对等的”市场交换关系[3]。这种契约的深入就形成了品牌竞争力。

农产品品牌竞争力是该品牌农产品较其他农产品市场影响力大、市场占有率高、附加值高的深层次原因[4]。农产品品牌是品牌在农产品的延伸，是农产品经营者与消费者沟通的桥梁，能加强消费者对农产品企业及其产品产地和质量的识别程度，体现出企业信誉及其对消费者承诺。农产品品牌竞争力是指企业整合自身所具有的内外部资源，充分考虑到消费者心理，对品牌进行定位、传播、运作与管理，建立消费者喜爱的良好品牌形象，得到消费者认同，刺激消费者购买行为，最终形成品牌忠诚。

1.2农产品品牌竞争力来源要素分析

从企业层面、消费者层面分析农产品品牌竞争力的来源。

企业层面包括产品、企业实力、管理和运营能力、技术创新、物流能力、服务水平、分销渠道、人力资本和企业家、企业文化等，企业充分利用自身的实力进行资源整合，对品牌进行定位，创建品牌，对品牌进行运作、管理、传播，使品牌文化、品牌个性、品牌形象到达消费者、吸引消费者，满足消费者的需求，从而刺激购买行为。

消费者层面，企业的一系列行为是否具有价值最终还是体现在消费者身上，农产品被消费者接受和认可，才有意义。农产品品牌竞争力最终体现在消费者对农产品品牌形成的品牌知名度、联想度、美誉度、忠诚度。

1.3农产品品牌竞争力构成机理

农产品品牌指企业对自身所拥有的实力、规模、各种资源进行整合利用，生产消费者需要的农产品，创建满足消费者心理的农产品品牌，使品牌文化、品牌个性、品牌形象满足消费者的功能价值和情感价值，能在消费者心中形成品牌差异，被消费者接受，形成品牌忠诚，在市场上形成品牌竞争力[5]。

得到消费者认可的农产品品牌反过来也能激励企业更加努力维护自己的品牌，企业80%的利润是有20%忠诚的顾客提供，这样为了维持品牌忠诚度，企业会更加努力保留企业忠实的顾客群体。整合自身资源使其具有独特的竞争优势，是别的企业无法比拟与超越的。

品牌核心驱动力——顾客价值。品牌竞争力不是由企业家、经济学家而是由消费者来评价，只有对消费者有价值，得到消费者的认可，农产品才有市场，才有竞争力，企业才有存在的价值。

2农产品品牌竞争力指标体系构建

2.1农产品品牌竞争力评价指标体系分析

消费者的消费行为经历了3个阶段：量的消费阶段、质的消费阶段、感性消费阶段。

根据消费者的消费行为，品牌也可分为3个层次：（1）性能层：它是指企业产品能够满足使用者的基本需求，包括功能、实用性利益价值、质量价值，这是对消费量的满足；（2）形象层：它强调为特定消费者提供特定的需要和期望值，包括心理价值、个人提升、角色定位，可以看作是对消费者质的满足；（3）情感层：实质是指附加值，指消费者获取某种感觉或情感状态的价值[6]。

nlc202309020325

企业的实力、技术、管理能力最终会体现在产品质量、服务以及对品牌进行运作，所反映出来的品牌形象、品牌个性及品牌文化。企业所有资源整合能力需要落实到消费者身上，需要建立符合顾客价值的品牌，使品牌更具竞争力，这样消费者就会产生购买行为，企业就会获得更多的超额利润。

构筑科学合理的农产品品牌竞争力指标体系，并将各指标体系有机地整合，不仅可以有效反映品牌竞争力的大小及运作状态，还有助于品牌管理。品牌竞争力是经过整合的一个综合能力，根据农产品品牌竞争力的来源及构成机理确定评价指标。

农产品品牌竞争力A=（品牌性能价值U1、品牌形象价值U2、品牌情感价值U3）；品牌性能价值U1=（X11感知质量、X12感知服务、X13感知功用）；品牌形象价值U2=（X21企业形象、X22品牌个性、X23品牌文化）；品牌情感价值U3=（X31品牌知名度、X32品牌美誉度、X33品牌联想度、X34品牌忠诚度）。

2.2確定指标权重

本研究品牌竞争力各层指标权重采用层次分析法（AHP）来确定。层次分析法是由美国运筹学家萨蒂于20世纪70年代提出的一种系统分析方法，基本思想是把复杂问题分解为若干层次，在最低层次通过两两对比得出各因素的权重，通过由低到高的层层分析计算，最后计算出各指标对总目标的权数。层次分析法是一种综合定性与定量分析，决策的实质是对比较结果构成的判断矩阵进行一致性检验。该方法的步骤：（1）构造各层次判断矩阵；（2）层次单排序；（3）层次总排序；（4）一致性检验，若检验系数符合要求，则进行步骤5，若未能通过一致性检验，转步骤（1），重新构造判断矩阵；（5）归一化处理得出权重向量。一致性检验的公式：CI=（λmax-n）/（n-1）。式中：λmax=1/n[∑（AW）i/Wi]（随机性、一致性比值：CR=CI/RI，其中RI为平均一致性指标[7]。表1一致性检验表

阶数12345678910RI0.000.000.580.901.121.241.321.411.451.49

这里采用的是“两两比较法”。来对同层因素之间对上层某因素重要性进行评价。“两两比较法”是每次在n个属性中只对2个属性进行比较，并设定对i和j 2个因素进行重要程度比较时作如下约定：极为重要记为9，重要得多记为7，重要记为5，稍重要记为3，一样重要记为1，稍次要记为1/3，次要记为1/5，次要得多记为1/7，极为次要记为1/9。

根据品牌竞争力的评价指标体系图，通过市场调研，设计了调查问卷，各个指标的隶属度通过调查问卷获得，本次调查问卷共发放500份，实收问卷413份，有效率达82.6%[9]。根据问卷统计，得出以下评价矩阵：

通过上面的计算，从两方面可以看出品牌竞争力强弱。蒙牛品牌竞争力隶属于V1的隶属度为51%，V2的隶属度为34%，相加为0.85>0.5，所以综合判定该品牌竞争力较强。伊利品牌竞争力隶属于V1的隶属度为46%，V2的隶属度为33%，相加为0.79>0.5，所以综合判定该品牌竞争力较强。光明品牌竞争力隶属于V1的隶属度为32%，V2的隶属度为35%，相加为0.67>0.5，综合判定该品牌竞争力较强。品牌竞争力大小排序：蒙牛>伊利>光明。

蒙牛、伊利、光明评判得分都在80分以上，说明具有较好的品牌竞争力。这3家企业是比较知名的企业，品牌竞争力较强，进行实证分析得出经验可以供我国农产品企业借鉴，以利提升我国农产品品牌整体的竞争力。

3结论

主要依照菲利普·科特勒的品牌内涵，从契约论的角度分析品牌竞争力的内涵。品牌竞争力最终体现在消费者价值和企业自身利益。两方面是互为促进，企业必须尽快培养出影响顾客价值的品牌竞争力。

企业可以从以下几方面加强农产品品质。

3.1重视农产品质量

农产品质量安全问题是重中之重，因为牛奶是人们的生活必需品，牛奶含有人体所需要的钙，必须保证牛奶的质量安全及营养。最近，我国乳业频繁出现质量问题，不重视质量的代价也是惨痛的，“三鹿”就是很好的例子，质量问题必须引起重视。食品质量安全问题消费者最重视，2012年，食品与饮料行业连连发生的质量问题，让整体品牌价值较上年大跌69%。雨润和双汇双双跌出2013年的排行榜，蒙牛仍留在榜上（第41位），品牌价值再度下滑18%，可见质量对品牌价值的重要程度。重视食品安全问题，才能重塑消费者信心，修复品牌忠诚度。农产品品牌是以农产品为载体的，农产品必须有过硬的质量。目前，我国已进入中等收入阶段，城乡居民对食品的消费将从生存型消费加速向健康型、享受型消费转变，消费者更加注重农产品的安全、风味、营养。绿色、健康、环保、有机食品将成为发展趋势。

3.2高顾客忠诚度

品牌忠诚度也非常重要，企业拥有忠实的消费者才能拥有市场。企业必须整合各方面优势，进行品牌运作，使品牌具有个性，建立良好的品牌形象，以消费者需求为中心。

3.2.1加强社会责任感随着社会发展和人们总体素质提高，企业不应只是以盈利为目的，而需要具有社会责任，保护好环境，还需要帮助社会，做善事，如赞助灾区等。能增加消费者认知和联想，提升企业自身品牌的内涵和形象，可有效提高企业的经营业绩，促进品牌竞争力。

3.2.2品牌文化通过建立一种清晰的品牌定位，在品牌定位的基础上，利用各种内外部传播途径形成受众对品牌在精神上的高度认同，形成一种文化氛围，通过这种文化氛围形成很强的客户忠诚度。这种忠诚度是将物质与精神高度合一的境界，人物合一是对品牌文化的总结，代表了某些人群的生活方式、价值观和个性，魅力就在于它不仅仅提供给顾客产品或服务，而且可帮助顾客去实现他们的梦想。

参考文献：

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（上接479页）

愿可以有表达的渠道和反馈的方式。也要考虑农村空心化现实、农民积极性不高、表达机制不完善等问题，通过完善“用脚投票”、评议干部机制、政务公开等制度，鼓励农民参与政府决策的制定，使农民不仅可以监督政府行为，还能获得农村发展必备的公共产品。

3.4改革现行的官员绩效评估制度

绩效评估制度是官员行为的方向标。绩效评估改革的内容包括考核指标、评估主体、评估方法。农村地区经济发展缓慢，财政困难，农民收入较低，发展经济压倒一切的思想深深植入当地政府官员的头脑，带来了一系列问题。改革现行考核官员的指标体系，特别要处理好发展经济与地方公共产品提供之间的权重分配，只有这样，才能改变公共产品提供错位和缺位现象。另外，评估主体应改变过去由上级考评为主的方式，建立以农民为主的多元评估体系；评估方法要从经验、“拍脑袋”转变为科学的定量分析，只有这样，才能促使政府提供农民真正需要的公共产品。

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9.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇九

秩和比法在水质富营养化综合评价中的应用 作者：唐芳 孙爱峰

来源：《科技创新导报》2012年第22期

疚难≡褡芰住⒒柩趿俊⑼该鞫取⒆艿蜕锪孔魑兰鬯矢谎跹趸闹副?利用基于秩和比的可信区间法对我国青海湖、武汉东湖、杭州西湖、安徽巢湖和云南滇池水质富营养化程度进行综合评价,结果表明5个湖泊水质富营养化程度的排序为杭州西湖>武汉东湖>安徽巢湖>云南滇池>青海湖,水质富营养化问题与人类活动密切相关;多重比较表明,青海湖与云南滇池,武汉东湖与杭州西湖、安徽巢湖,安徽巢湖与云南滇池两两之间的差异无统计学意义(P>0.05)外,其他湖泊两两之间的差异均有统计学意义(P

10.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十

基于主成分分析的原水水质模糊综合评价

摘要：以西安市某地表水厂原水水质监测资料为研究对象,采用主成分分析法筛选出化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮和总磷为主要评价因子,通过模糊评价法对原水水质状况进行了评价.结果表明:该地表水厂原水水质为Ⅰ类,水质状况良好,但总氮略有超标,可能成为未来影响水厂处理工艺的主要因素;污染物浓度超标加权法过度强调了某一水质因子的作用,忽视了其他水质指标信息,不适用于考虑总体因素的`水质评价;折减系数法充分考虑了水质状况与水厂工艺的净水能力,使得评价结果更为客观,在地表水厂原水水质评价中具有较好的应用效果.作 者：韩晓刚 黄廷林 陈秀珍 作者单位：西安建筑科技大学,环境与市政工程学院,陕西,西安,710055期 刊：人民黄河 PKU Journal：YELLOW RIVER年，卷(期)：,32(9)分类号：X824关键词：原水 水质评价 主成分分析 模糊评价 权重

11.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十一

关键词：评价系统；层次分析法；模糊综合评价法

中图分类号：TP315 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2015）09-0079-04

毕业论文是高等院校学生为完成学业在教师指导下运用所学知识，就所学专业某一现象或问题进行系统研究后对成果加以系统表述形成的具备一定理论和实践价值的学术文本。它是我国高等院校教学计划中重要的实践环节，是培养大学生基本科研和实践工作能力的重要手段。近年来，随着教育教学改革的深入，毕业论文评价工作越来越受各院校和教育界学者重视。笔者对国内研究的检索表明：1998年至2014年，研究论文数量呈明显上升趋势。[1]然而，与外语专业毕业论文评价有关的论文仅有两篇，简要谈及了英语专业毕业论文的重要性及评价原则。加强毕业论文评价工作的科学化是我国《高等学校英语专业英语教学大纲》的要求，也是国际高教质量保障体系的发展趋势。鉴于此，笔者拟从该项工作的现状出发，基于其特征设计一套科学的综合评价体系，希望推动该项工作的科学性、标准化和公正性。

一、我国高等院校外语专业毕业论文评价工作的现状与不足

1.调查发现

笔者对国内30所各层次外语专业院系[2]的毕业论文评价工作进行调查后发现：

（1）大多数院系都采用了科学的工作流程：指导教师评阅—交叉审阅—答辩评审—综合评分。

（2）大多数院系都采用百分制量化评价方式。

（3）总体上，学校层次越高，工作过程也越科学越严谨。

此外，现代信息技术在该项工作中得到了良好应用，大大提高了工作效率，顺应了当代社会对低碳环保的追求。

2.缺陷和不足

（1）忽视评价工作的模糊性

标准的笼统性和评价的主观模糊性导致作为主观决策过程的毕业论文评价本质上不能做到精确量化，但绝大多数高校均要求参评教师给出精确分数，这与评价工作的模糊性相背。

（2）评价维度不全面、指标不完善、权重分配过于主观

虽然多数院系采用了多元评价，涉及语言表达、论证过程、格式规范、答辩表现等，但诸如选题价值、外文资料翻译、开题答辩、工作态度等与论文质量密切相关的指标都未涵盖。评价成绩主要由指导教师、交叉审阅教师和答辩小组评分等三或两部分成绩按主观比例如4：3：3构成，甚至仅由指导教师或答辩小组判定论文成绩。

（3）缺乏过度主观评价防控设计

评价工作固有的主观性加上师生之间因种种原因产生的人情关系容易导致教师对评价对象作出过度评价，导致评价结果失去公正性。遗憾的是没有院系在评价步骤中加入针对此缺陷的防控设计。

二、外语专业毕业论文评价工作的基本特点、原则与方法选择

1.基本特点

（1）主观模糊性

毕业论文评价工作本质上属于主观决策过程，它要求评价主体对评价对象作出尽量客观公正的评价，但评价标准及过程固有的模糊性导致评价主体无法作出精确的量化评价。此外，作为群组决策，不同评价主体的心理标准难免存在差异，加重了评价的主观模糊性。

（2）系统综合性、指标及权重差异性

评价工作是一项综合的系统工程，必须尽可能涵盖各相关评价维度。就某一维度来讲，指标设计也必须具备科学性、差异性和明确性，方可让评价主体有章可循。此外，各指标贡献率并不相同，必须尽可能赋予合理权重。

（3）评价结果量化要求

尽管评价工作具有不可避免的模糊性，但为了确定毕业论文的优秀率和合格率，绝大多数院系均要求为评价对象打出百分制分数。因此，在进行系统设计时必须将模糊定性操作转化为精确的定量操作。

（4）严肃性和公正性

毕业论文评价是对学生四年学业能力的终极评定，不仅关乎学生能否获得毕业证和学位证等切身利益，而且对我国高等教育质量监控与发展也有重要影响，必须确保严肃性和公正性。

2.基本原则

（1）专业性原则

外语专业毕业论文不同于理工科论文，如表达符号为外语、更注重逻辑推理与系统建构等。其评价体系构建必须考虑专业特殊性来设计评价指标并为其分配合理权重。

（2）静态与动态评价相结合

毕业论文写作是一个阶段性动态过程，评价体系既要涉及对论文的静态评价还应包括对工作过程的动态监控性评价，即做到静态与动态评价相结合。

（3）公平公正原则

鉴于评价工作的主观模糊性及评价主体可能作出的过度主观性评价。评价步骤设计必须想方设法减少种种主观随意性，尽最大努力保证评价结果严肃公正。

（4）可操作性原则

指标设计必须具备可测性、精细性和完整性，避免不必要的要素交叉。同时，具备经济可操作性和信息化优势，以充分发挥现代信息技术的效率优势和绿色环保等特性。

3.方法选择

据此，笔者整合了层次分析法和模糊综合评价法来设计外语专业毕业论文评价体系，并加入了过度主观评价防控设计。层次分析法（AHP）是美国著名运筹学家塞蒂于上世纪70年代创立的一种定性和定量分析相结合的决策方法。该方法充分利用专家级决策人员的丰富经验和精准判断力根据问题性质和决策目标将问题分解为不同的结构要素，并按照要素间隶属关系和相互作用将因素按不同层次聚合为一个递阶模型，从而将决策问题归结为指标层对目标层的相对权重值定量化。模糊综合评价法（FCE）是一种基于模糊数学的综合评价方法。该方法根据模糊数学的隶属度理论，整合主观逻辑分析与客观精确运算把定性评价转化为定量评价，从而对受多种因素制约的现象做出评价。前者能有效避免毕业论文评价体系设计不够全面、指标权重分配过于主观的缺陷；后者可以将主观模糊评价转化为量化评价。整合两种方法系统性强和结果明晰等特点可有效解决外语专业毕业论文评价过程中存在的问题。

三、外语专业毕业论文评价系统的步骤设计

1.建立评价递阶模型

该模型由目标层、准则层和指标层组成。目标层是对评价对象题的概述，准则层是隶属于目标层的具体描述，指标层则是各准则层下属的细化评价内容。

2.建立专家判断矩阵并检验其随机一致性

（1）根据递阶模型相邻层次间的隶属关系，请K位行业专家依据两两比较法对各层指标的重要性比较标度进行打分，构造出判断矩阵。设矩阵有i个元素，则判断矩阵为Pk（1）。

（2）检验各矩阵的随机一致性。由于判断矩阵易受个体认知模糊性及评价系统复杂性的影响，必须对各矩阵的随机一致性进行检验。计算过程如下：首先计算各矩阵的最大特征值λmax。鉴于该计算过程比较繁琐，此处建议直接在Matlab7.1中输入各矩阵Pk后，调用最大特征值计算函数max（eig（Pk））即可获得各矩阵的最大特征值；计算各矩阵的一致性指标CI=（λmax-n）/（n-1）；查询平均随机一致性指标对应的RI值，计算各矩阵的随机一致性指标CR=CI/RI。当n=1或2时，判断矩阵具有完全一致性；当n>2时，若CR<0.1，则判断矩阵具有满意的一致性，否则必须重建判断矩阵，直至满足条件。

（3）计算各指标权重。计算指标权重的方法有和积法、最小对数二乘法等方法。合积法计算过程如下：归一化各矩阵[1]，将归化矩阵按行相加[2]后再次进行归一化处理[3]，计算各个专家的权重[4]，组成专家权重矩阵后将之归一化[5]，然后计算各指标的最终权重[6]。

3.设定模糊评语集及对应评语分值向量集

设评语等级集E={e1， e2， …， eh}， h为评语等级子集的个数。与E相对应，令评语分值向量集F=[f1， f2， …， fh]。

4.构造模糊评价矩阵并检验其离散程度

请R位评价主体按递阶模型为评价对象打分构造出各指标的模糊评价矩阵Ri（2），由于评价结果可能受评价主体特定情感因素的影响，因此必须检验Ri的离散程度。令E={5， 4， 3， 2， 1}。依次计算R位评价主体对各指标评价结果的离散系数CVi（i=1， 2， …， n）[7]及其平均值AVG（CVi）。经过计算，在评价主体少于10人时，若AVG（CVi）>0.15，则说明各评价主体对该指标层的评价存在不公正极值。计算各分值与均值之间的标准差，标准差最大者即为极值，更换该评价主体重新评价，直至评价结果满足要求。

5.计算各准则层的评价结果向量

若模糊评价矩阵Ri通过离散程度检验则将之归一化后计算评价对象在各准则层的评价结果向量Ai[8]。

6.计算评价对象的最终模糊评价结果

综合各准则层的评价结果向量Ai，建立针对目标层的模糊评价矩阵A（3），然后利用准则层的权重矩阵计算评价对象的最终模糊评价结果G[9]。结合不同评语分值向量集F计算评价对象的最终精确得分S[10]。本段提到的矩阵和计算公式如表1所示。

四、应用实例

1.构建评价递阶模型

根据层次分析法原理，笔者整合了国内已有毕业论文评价体系研究成果和校内外专家和专任教师的意见，构建出如下外语专业毕业论文综合评价递阶模型，如表2所示。

2.建立专家判断矩阵并检验其随机一致性

请校内外8位专家和教师对各层指标打分构造出判断矩阵，因篇幅所限，笔者仅对准则层U5对应的矩阵Pk=8为例演示计算过程，如表3所示。

运用Matlab7.1计算各判断矩阵的最大特征值，依次为{3.0092， 3， 3， 3.0092， 3.0092， 3， 3.0037， 3}。计算P1的一致性指标CI=（3.009200-3）/2=0.0046，各专家矩阵的λmax依次为{0.0046， 0， 0， 0.0046， 0.0046， 0， 0.0019， 0}；据公式CR=CI/RI，各专家判断矩阵的随机一致性指标值依次为{0.0079， 0， 0， 0.0079， 0.0079， 0， 0.0032， 0}，均小于0.1，通过检验。

3.计算各指标的最终权重

本节以第一位专家的判断矩阵为例演示计算过程。首先归一化P1；按行相加得M1=[0.2678 1.7608 0.9713]T；再次归一化得1=[0.0893 0.5869 0.3238]T。其他各专家的打分归化矩阵依次为：2=[0.1111 0.2222 0.6667]T、3=[0.1667 0.1667 0.6667]T、4=[0.1638 0.2973 0.5390]T、5=[0.1066 0.1935 0.6999]T、6=[0.1000 0.3000 0.6000]T、7=[0.1299 0.1381 0.732]T、8=[0.1429 0.1429 0.7143]T。计算第一位专家最终权重W1=1/（1+10×CR1）=1/（1+10×0.007931）=0.9265；其他专家的最终权重依次为{1， 1， 0.9265， 0.9265， 1， 0.9691}；归一化各专家权重组成矩阵k=[0.1196 0.1291 0.1291 0.1196 0.1196 0.1291 0.1251 0.1291]T；计算U5各指标的权重值为：W1=k*k=[0.126441， 0.253472， 0.620088]。其他指标的计算结果请见表2。

4.模糊评价过程示例

下面说明运用该递阶模型对某位英语专业学生毕业论文进行模糊评价的过程。因篇幅所限，此处以准则层U1为例演示计算过程。

（1）设定模糊评语集和对应评语向量集为：V={e1， e2， e3， e4， e5}={优，良，中，合格，差}，F=[f1， f2， f3， f4， f5]=[5， 4， 3， 2， 1]（五分制）或[100， 85， 70， 60， 40]（百分制）。

（2）由3位老师对U1各指标按V打分，构造出隶属度矩阵R1；计算该矩阵离散程度AVG（CVi）=0.0787<0.15，通过检验，说明评价小组没有给出极值。

[11]

（3）归一化矩阵R1，计算该论文在准则层U1下的评价结果为：

A1=WT

1×R1=[0.3223， 0.2239， 0.2749， 0.0977， 0.0308， 0.0505]T×R1=[0.2858， 0.4563， 0.2579， 0， 0]

A1可解读为：所有评价主体认为准则层U1为优的概率为28.58%、良为45.63%、中为25.79%、及格和差的概率为0%。其他各层评价结果依次为：A2=[0， 0.6667， 0.3333， 0， 0]； A3=[0.1751， 0.4075， 0.4174， 0， 0]； A4=[0.0327， 0.2925， 0.6748， 0， 0]； A5=[0.0845， 0.5822， 0， 0， 0]。

（4）构造总目标下模糊关系矩阵A，利用准则层权重计算最终模糊评价结果G。

[12]

结合不同评语分值向量集F计算评价对象的等级分或百分制分数：

S=GT×FT=[0.1336， 0.4144， 0.4373， 0， 0]T×[5， 4， 3， 2， 1]T=3.637133≈3.64；S∈[3.5， 4.5）。

S=GT×FT=[0.1336， 0.4144， 0.4373， 0， 0]T×[100， 85， 70， 60， 40]T=79.187≈79.2。

必须指出，运用本法求得的论文最低分为1或40，即本法对质量更差的论文不具备区分度，但这并不影响其适用性，不达标的论文必须退回修改，对学位证发放不会产生决定性影响。

五、结束语

本文从我国高等院校外语专业毕业论文评价工作的现状出发，讨论了该项工作的基本特征和工作原则，在整合AHP和FCE优势的基础上，设计了一种具备良好操作性的评价体系。该体系能有效地解决该项工作中存在的问题，调动学生毕业论文写作的积极性，进一步提高该项工作的科学性、标准化和公正性。此外，鉴于本系统计算过程的数学规律性极强，可以设计基于大型数据库的网络系统，实现全部计算过程的自动化，更好地提高工作效率，为创建节约型社会贡献一份力量。

参考文献：

[1]高等学校外语专业教学指导委员会英语组编.高等学校英语专业英语教学大纲[M].北京：外语教学与研究出版社，2000.

[2]Saaty T L. Decision making with the analytic hierarchy process [J].Int.J.Services Sciences 2008（1）： 83-98.

[3]姜鹏远等.基于AHP和群体决策的土地定级因素权重的确定[J].测绘科学技术学报，2009（1）： 72-75.

[4]池源，李升峰.基于改良模糊综合评价法的城市湖泊水环境质量分析[J].华中师范大学学报（自然科学版），2013（1）：124-128.

12.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十二

本文提出一种基于属性层次模型法 (AHM) 的模糊综合评价法, 对各单位指挥自动化信息网安全风险进行综合评估, 是利用多指标综合指数的理论及方法, 将所选择的有代表性的若干个指标综合成一个指数, 从而对信息网的安全风险状况做出综合的评价, 通过评估模型、标准、算法对该单位的信息安全进行全面评估, 生成评估报告, 提出整改建议, 并反馈给评估对象, 使得指挥自动化信息网最终达到一定的安全级别。

2 指标体系建立

根据信息网实际, 结合相关管理规定及各单位所处地理环境, 我们对产生安全风险的原因和与安全密切相关的资产情况进行了分析比对, 设立了:网络架构因素、网络设备安全因素、系统应用安全因素、安全管理因素4类共20项指标。

我们针对20项指标进行量化处理。得出了部分单位的指挥自动化信息网组合数据, 见表2.1。

3 属性层次模型法 (AHM)

由于层次分析法 (AHP) 在处理问题时需对判断矩阵进行一致性检验, 要进行大量的计算, 所以我们利用AHM方法进行权重分析测试, 其步骤类似AHP法。我们以A单位为例。

第一步:建立模型

我们利用图2.1做为评价模型。

第二步:构造属性判断矩阵和相对属性权

以目标G为准则的AHM属性判断矩阵及属性权WA (β=2) 可由G层的AHP判断矩阵及定义给出:

下层对中间准则层的AHM属性判断矩阵及相对属性权分别如以下所示。

T2、T3、T4层AHM属性判断矩阵及相对属性权类同表3.2。

第三步:合成权重的计算

根据上述计算的数据, 得到合成权重。

4 模糊综合评价法

模糊综合评价法是属于基于运筹学及其他数学方法的评价方法之一。它是应用模糊关系合成的特性, 从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法, 它把被评价事物的变化区间作出划分, 又对事物属于各个等级的程度作出分析, 使得描述更加深入和客观。

第一步:确定因素集

为了方便比较, 我们利用AHP确立的层次模型, 如图2.1所示。

第二步:确定权重集

根据我们对层次分析法 (AHP) 与属性层次模型法 (AHM) 的比较, 我们采用AHM法所确立的权重集进行后续计算。

第一层模糊权重集为:

A= (0.3, 0.185, 0.081, 0.434) ;

第二层模糊权重集为:

第三步:确定评语集

根据应用实际, 我们将指挥自动化信息网的安全风险评价指标分为5个等级:V={极好, 很好, 较好, 略好, 一般}。因为, 网络有其特殊性, 安全风险等级要求相对较高, 所以我们忽略了比“一般”还差的风险程度, 可认为某单位如果风险程度比“一般”还差, 将不允许其接入三级网。

第四步:确定模糊综合评价矩阵

我们请安全风险评估组20位成员, 根据划分的5个等级分别对各单位指挥自动化信息网安全风险的20个指标进行评价, 以A单位为例, 其评价结果统计如下表所示。

评估组成员评价后, 分别计算出各因素的隶属度。以X1为例, 20名评估成员中有1名认为是“极好”, 3名认为是“很好”, 12名认为是“较好”, 3名认为是“略好”, 1名认为是“一般”。则X1在“极好”级的隶属度为1/20;“很好”级的隶属度为3/20;“较好”级的隶属度为3/5;“略好”级的隶属度为3/20;“一般”级的隶属度为1/20。则对X1的评价为:

同理, 可得到X2…X20。

第五步:模糊综合评价

从最低层开始进行评价。评价算法依据综合评价模型B=A°R来进行。我们采用“乘与和算子”, 就是普通的矩阵乘法。

利用归一化公式处理后得:

利用B1′, B2′, B3′, B4′构建基于评价因素集G= (T1, T2, T3, T4) 的综合评价矩阵:B=A°R, 归一化处理后得B′。

第六步:计算该单位系统总得分F

根据安全级别的对应分数和归一化处理结果B′计算出A单位指挥自动化信息网安全风险等级总分为:

根据F分值判定该单位安全状况的级别为“较好”。由模糊综合评价的结果可针对该单位的实际情况, 提出有针对的安全对策措施来提高A单位的信息网安全管理水平。

模糊综合评价法可以全面考虑影响信息网安全的各种因素, 将定性和定量的分析有机地结合起来, 既能够充分体现评价因素和评价过程的模糊性, 又尽量减少个人主观臆断所带来的弊端, 更符合客观实际, 因此, 评价结果更可信、可靠。

5 评估结果及分析

在确定基于属性层次模型的模糊综合评价法进行指挥自动化信息网安全风险评估后, 我们可以从对A单位数据的计算过程及结果给A单位的信息网提出较详尽的安全风险评估报告。例如:从属性层次模型 (AHM) 所以计算出的合成权重 (如表3.3) 可分析如下:从属性层次模型 (AHM) 所以计算出的合成权重可判断, 就指挥自动化信息化而言, 安全风险等级受“安全管理因素 (43.4%) ”及“网络架构因素 (30.0%) ”的重要性明显要高于“网络设备安全因素 (18.5%) ”和“系统应用安全因素8.1%”;在“网络架构因素”T1中, 最重要的是“网络拓扑”, 占网络架构因素权重的34.2%, 接下来分别是“路由协议 (28%) ”、“流量分析 (18.9%) ”、“安全事件紧急响应 (13.4%) ”及“安全审计制度和实施情况 (5.4%) ”;从整个评价体系的合成权重看, 某单位的指挥自动化信息网的安全等级跟“中心领导监督重视程度”、“管理制度建立及执行”及“网络拓扑”的设计是密不可分的, 分别占总的安全风险体系权重的13.3%、10.4%及10.3%。

当然需要指出的是, 所有的评价体系的重要性只是相对而言的, 权重较低的并不是不重要, 只是相对其他指标影响力或者说破坏力较小些。总体而言, 上述所得到的指挥自动化信息化安全风险评价体系, 是符合当前信息网安全现状的。同时, 根据权重及A单位的具体数据, 我们也可分析出各指标在实际评估中的贡献价值及需要改进的指标。

参考文献

[1]王晖, 陈丽, 陈垦等.多指标综合评价方法及权重系数的选择.广东药学院学报, 2007, 23 (5) :583~587

[2]Christopher J.Alberts, Audrey J.Dorofee.OC-TAVE (Operationally Critical Threat, Asset and Vulnera-bility Evaluation Framework) Criteria, Version2.0.CMU/SEI-2001-TR-016, Dec.2001

[3]程乾生.属性层次模型AHM—一种新的无结构决策方法.北京大学信息科学系研究报告, 1997

[4]胡伟, 李铁克, 崔建双.基于模糊层次分析法的信息安全风险评估.网络安全技术与应用, 2005, 8:32~34

13.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十三

基于组合权重的灰色关联法在火电企业安全性评价中的应用

摘要：为了对火电企业安全性进行有效的评价,根据火电企业生产的特点,提出了火电企业安全性评价的指标体系.采用AHP和熵权组合赋权的.方法,在一定程度上克服了主观权重对评价结果的影响,提高了评价精度.将灰色关联理论运用到火电企业安全性评价中,对影响火电企业安全性的危险因素进行定量分析,依据各评价指标关联度的大小对影响程度进行辨别.最后对某发电集团下属两家火电厂进行实例计算.结果表明,此方法易于计算,评价精度达到预期精度要求,具有很好的推广能力.作 者：孙薇 孟鑫成 SUN Wei MENG Xin-cheng 作者单位：华北电力大学经济管理学院,河北,保定,071003期 刊：电力学报 Journal：JOURNAL OF ELECTRIC POWER年，卷(期)：,25(1)分类号：X913关键词：AHP 熵权 组合权重 灰色关联度 火电企业安全性

14.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十四

基于模糊综合评判法的山东省水资源缺水性评价

通过查阅文献与数据分析,获得了山东省水资源的基础信息及其特点,从中选取了缺水性评价指标,构建了指标体系,并运用改进的模糊综合评判模型对其进行了评价.结果显示,山东省水资源严重紧缺,其中社会经济指标对缺水程度的`贡献率最大.建议在今后水资源的优化配置研究中,应着重注意社会经济发展对水资源需求的影响.

作 者：杜剑 韩美 程美家 DU Jian HAN Mei CHENG Mei-jia 作者单位：山东师范大学,人口・资源与环境学院,山东,济南,250014刊 名：资源开发与市场英文刊名：RESOURCE DEVELOPMENT & MARKET年，卷(期)：25(9)分类号：P964关键词：水资源 缺水 模糊综合评判

15.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十五

一、模糊综合评价法模式

模糊综合评价 (FCE) 的计算前提条件之一是确定各个评价指标的权重, 也就是权向量, 它一般由决策者直接指定。其基本过程是:首先从直接填写的权向量创建评测问卷, 然后将评测问卷分发给各个分发评测问卷, 专家评测完成后收回问卷, 最后导入数据并计算得到评价结果。

某航天企业档案工作评价采用评分制, 评价内容包括组织管理、设施设备、基础业务建设、档案信息化建设、开发利用等五个部分。根据实际情况, 具体评价指标见 (表1) 。

二、具体的评价步骤

档案工作评价体系中的各个指标很难用定量分析的方法求出具体值, 况且不同单位的档案工作评价体系其指标有不同的侧重, 因而对档案工作体系的评价一般采用定性和定量相结合的模糊综合评价法。下面说明模糊综合评价法的具体步骤。

(一) 生成评测问卷。独立地使用模糊综合评价过程创建生成评测问卷时需要指定权向量和评价等级信息。

在yaahp软件的快速功能界面的“模糊综合评价”功能分类下能够看到“创建评测表”功能按钮。

点击“创建评测表”, 打开生成评测表设定窗口, 该窗口中的各个输入项鼠标悬停后会有提示信息。各输入项说明如下:1.Sheet名称:生成评测表所在的Excel Sheet的名称文本;2.评测表标题文本:评测表上方的标题文本;3.说明文本:评测表的说明文本, 显示在输入数据表格的上方;4.编辑评价等级:为各个评价指标打分时的可选评价等级文本;5.权向量:即模糊综合评价的权向量参数, 制定各个评价指标的权重。各个权向量之和必须等于1才能继续。填写各个输入项后, 点击“确定”并指定保存文件位置即可生成评测问卷。

(二) 专家填写评测问卷。将生成的评测表分发给专家后, 专家用Excel打开该文件即可填写数据, 可编辑项在Excel中以淡绿色单元格显示。各个评价指标的得分通过下拉框来输入, 下拉框中的内容即生成评测表所设定的评价等级。

(三) 导入评测问卷和保存数据文件。点击软件快速功能界面“模糊综合评价”功能区的“导入”, 在打开的窗口中选择准备导入的评测问卷, 即可完成导入。

点击左上方的“保存”按钮将当前的模糊综合评价数据保存到.fce文件中, 随后使用软件快速功能界面“模糊综合评价”功能区的“打开”功能直接载入之前保存的数据。

(四) 查看模糊综合评价结果和报告。打开.fce文件或导入数据后, 显示模糊综合评价数据查看界面。在此界面通过点选左侧的评测对象查看专家评测数据。

点击上方的“评价结果”标签, 切换到评测结果查看界面。左侧表格中显示各评测对象的综合评价得分, 中部的表格中显示各个指标的得分明细。

点击左上方的“报告”按钮, 选择报告文件保存位置后即可生成当前数据的报告。

三、结论

由此来看, 该航天企业2013年档案工作综合评价值为2.5, 其综合评价等级为“A级”。采用相同的处理方法对该航天企业2014年的档案工作进行评价, 在得出综合评价等级以后, 计算其综合评价值为2.68, 其综合评价等级与2013年也为“A级”。同一综合评价等级中2014年综合评价值较高, 其档案工作被认为是比较好的。

据2013年档案工作评价得分, 除了项目1 (7) 档案工作管理体系和网络建设, 2 (1) 档案库房、阅览室、办公室实行“三分开”, 3 (6) 对永久、长期保存的档案开展异质备份, 4 (4) 保证归档电子文件的完整性、真实性并实时或定期归档, 5 (1) 档案编研工作, 5 (2) 档案编研成果获奖情况, 5 (3) 开展档案管理方面的研究, 5 (5) 编制了档案利用实例分别得1分属C级;2 (3) 档案库房采取了“八防”措施, 4 (3) 开展档案目录数据库建设和全文数据库建设, 健全网上查询功能与程序分别得2分属B级外, 其余项目均得3分属A级。而据2014年档案工作评价得分, 除了项目2 (1) 、5 (1) 、5 (2) 、5 (3) 、5 (5) 分别得1分属C级, 4 (3) 、4 (4) 分别得2分属B级外, 其余项目均得3分属A级。相比2013年, 该航天企业的档案工作在档案工作管理体系和网络建设, 档案库房采取了“八防”措施, 对永久、长期保存的档案开展异质备份, 保证归档电子文件的完整性、真实性并实时或定期归档四方面指标内容得分较高, 2014年这四个指标内容被认为是比较好的。

参考文献

[1]吴加琪.发展性档案工作评价理念及其运行机制[J].浙江档案, 2014 (03) :5-7.

16.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十六

指数评价法在黑龙江干流水质评价中的应用

本文用指数评价法对黑龙江中游黑河段上马厂和卡伦山两个国家水质监测断面十年的水质数据进行研究,阐明了该方法的.计算过程,结果表明,黑龙江干流水体质量良好.

作 者：刘颖 周艳军 张羽 王化鑫 作者单位：松辽委黑龙江水文水资源勘测局,黑龙江,黑河,164300刊 名：东北水利水电英文刊名：WATER RESOURCES & HYDROPOWER OF NORTHEAST CHINA年，卷(期)：26(2)分类号：X824关键词：指数评价法 水质评价 黑龙江

17.基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用 篇十七

目前在环境质量评价中应用较多的模糊综合评判模型属于“主因素突出型”综合评价(一般采用M(∧,∨)中,“∨取大”、“∧取小”算子),在评判中只强调了数据中最大值、最小值的作用,会导致宝贵的中间信息的严重损失,易使评价结果分级不清甚至背离实际情况,影响评判结果的准确性[7],熵权法是一种有效的解决这一缺点的方法[8,9]。本文将信息论中的熵权理论引入大气环境质量评价中,建立基于熵权的大气环境质量模糊综合评价模型,并应用该模型对泰州地区大气环境质量进行评价。

1 基于熵权的模糊综合评价模型

1.1 建立隶属度函数

隶属度函数描述了污染物的含量与各污染等级之间的相关程度,模糊综合评价中常用的隶属度函数包括降半阶隶属度函数、高斯隶属度函数、三角隶属度函数等。本文采用降半阶隶属度函数,通过隶属度函数计算出各评价参数对各级评价标准的隶属度。

首先选取具有代表性的大气环境质量参数作为评价参数,建立评价参数集合:U={u1,u2,…,un},式中n为评价参数的个数。参照《环境空气质量标准》(GB3095-1996)中的浓度限值(见表1)建立评价集:V={v1,v2,…,vm},式中为评价标准的级数。

则第i个评价参数对第j级评价标准的隶属度函数γij表示如下:

一级:

$r{}_{i1}=\{\begin{array}{l}1x{}_i\le v{}_{il}\\ (x{}_i-v{}_{i2})/(v{}_{i1}-v{}_{i2})v{}_{i1}＜x{}_i＜v{}_{i2}\\ 0x{}_i\ge v{}_{i2}\end{array}(1)$

二级:

$r{}_{i2}=\{\begin{array}{l}0x{}_i\le v{}_{i1},x{}_i\ge v{}_{i3}\\ (x{}_i-v{}_{i1}/(v{}_{i2}-v{}_{i1})v{}_{i1}＜x{}_i＜v{}_{i2}\\ (x{}_i-v{}_{i3}/(v{}_{i2}-v{}_{i3})v{}_{i2}＜x{}_i＜v{}_{i3}\end{array}(2)$

三级:

$r{}_{i3}=\{\begin{array}{l}0x{}_i\le v{}_{i2}\\ (x{}_i-v{}_{i2})/(v{}_{i3}-v{}_{i2})v{}_{i2}＜x{}_i＜v{}_{i3}\\ 1x{}_i\ge v{}_{i3}\end{array}(3)$

式中:xi为第i个评价参数的实测值,vij为第i个评价参数在第j级评价标准规定的浓度限值(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。

1.2 建立单因素评价矩阵

根据各评价指标的实测值和各级评价标准规定的浓度限值计算隶属度函数rij,建立m×n的单因素评价矩阵R:

$R=\left(\begin{array}{l}r{}_{11}r{}_{12}\cdots r{}_{1n}\\ r{}_{21}r{}_{22}\cdots r{}_{2n}\\ ⋮⋮⋮⋮\\ r{}_{m1}r{}_{m2}\cdots r{}_{mn}\end{array}\right)$

1.3 熵权法确定权重

在确定评价参数的权重时,如采用AHP法之类的主观权重确定方法,会造成评价结论可能由于人的主观因素而形成偏差。熵权法确定权重就是在客观的条件下由各评价指标的实测值构成的判断矩阵来确定权重的方法,引用信息熵评价所获系统的有序度与效用,避免了各因子权重的主观性。其计算步骤如下:

(1)假定被评价对象有m个,每个被评价对象的评价指标有n个,构建判断矩阵:

R=(xij)mn(i=1,2,…,n; j=1,2,…,m)

(2)将判断矩阵R进行归一化,得到归一化矩阵B,B的元素为:

其中对大者为优的收益性指标而言,有:

$b{}_{ij}=\frac{x{}_{ij}-x{}_{\min }}{x{}_{\max }-x{}_{\min }}(4)$

而对小者为优的成本性指标而言,有:

$b{}_{ij}=\frac{x{}_{\max }-x{}_{\text{i}\text{j}}}{x{}_{\max }-x{}_{\min }}(5)$

式(5)中:xmax、xmin分别为同一评价指标下不同事物中最满意者或最不满意者(越大越满意或越小越满意)。

(3)根据熵的概念可定义m个评价事物n个评价指标的熵为:

${\rm H}{}_i=-({\displaystyle \sum _{j=1}^{m}f}{}_{ij}\ln f{}_{ij})/\ln m(i=1,2,\cdots ,n$; j=1,2,…,m) (6)

式中$f{}_{ij}=\frac{b{}_{ij}}{{\displaystyle \sum _1^{m}b}{}_{ij}}$。显然当fij=0时,lnfij无意义,因此对fij=0的计算加以修正,将其定义为:

$f{}_{ij}=\frac{1+b{}_{ij}}{{\displaystyle \sum _j^m(}1+b{}_{ij})}(7)$

(4)计算评价指标的熵权wi和权重W:

W=(wi)1×n

$w{}_i=\frac{1-{\rm H}{}_i}{n-{\displaystyle \sum _{i=1}^n{\rm H}}{}_i}$, 且满足${\displaystyle \sum _{i=1}^{n}w}{}_i=1(8)$

1.4 综合评价

由权重矩阵与单因素评价矩阵进行模糊矩阵运算,即可得到模糊综合评价矩阵,由模糊综合评价矩阵进行综合评价。模糊矩阵运算的运算方法有2种,一种是“I(交)和∪(并)算子”,另一种是“ g(乘号)和∪(并)算子”,考虑到后一种运算方法对所有因素依权重大小均衡兼顾,适用于各评价因素起作用的情况,本文选择“g(乘号)和∪(并)算子”。

B=WgRk=(b1,b2,…,bm) (9)

式中:$b{}_j={\displaystyle \sum _{i=1}^{n}w}{}_i\cdot r{}_{ij},(i=1,2,\cdots ,n$; j=1,2,…,m)。最大的bj所在的级别就决定了评价对象的大气环境质量所处的级别。

2 泰州市大气环境质量模糊综合评价

根据泰州市环境监测站2009年大气环境质量监测结果,选取监测站、莲花、高港和市区4个监测点的SO2、NO2、PM10三个污染因子的年平均浓度(见表2)为评价对象,采用本文建立的基于熵权的大气环境质量模糊综合评价模型进行评价。

2.1 建立单因素评价矩阵

将各监测点评价指标实测浓度值代入隶属度函数式(1)～式(3),即得到各监测点单因素评价矩阵分别为R1、R2、R3、R4。

2.2 确立权重

根据式(5)～式(8)采用熵权法来计算各评价参数的权重,构成权重矩阵为:

W=(0.424,0.153,0.424)

2.3 综合评价

依据式(9)可得到模糊综合评价矩阵:B1:B4

B1=WgR1=(0.516,0.484,0);

B2=WgR2=(0.488,0.512,0);

B3=WgR3=(0.439,0.510,0.051);

B4=WgR4=(0.467,0.533,0)

根据最大隶属度原则,取最大值对应评判集中的级别为模糊综合评价结果,则2009年泰州市各监测点的大气环境质量评价结果见表3所示。

2.4 结果分析

(1)从泰州市大气环境质量模糊综合评价结果来看,4个监测点的空气环境质量均能达到二级,与城市大气环境现状基本相符。

(2)对3种污染因子的权重值计算结果可知,2009年PM10和SO2所占权重最大,对大气环境起主导作用,为主要污染物。

(3)对模糊综合评价和单因子评价的结果(见表3)进行对比分析可知,单因子评价判定级别明显劣于模糊综合评价级别。原因是单因子评价将最差因子的评价结果作为最终评价结果,虽然体现出极强的从严性,但也掩盖了一些有效信息[10]。本文建立的基于熵权的模糊综合评价法充分考虑了各个污染因素对于大气环境的贡献,评价结果更符合大气环境的实际状况。

3 结 论

本文将熵权理论与模糊综合评价法相结合,建立了基于熵权的大气环境质量模糊综合评价模型,应用该模型对大气环境质量进行评价,既可以客观的反映各污染因子共同作用下的大气环境状况,又能反映主要污染因子和评价对象的隶属程度。将模型应用于泰州市2009年大气环境质量评价,并与单因子评价方法进行了对比,表明本文建立的模糊综合评价方法评价结果更为细腻,评价结论更符合实际情况。

摘要：将熵权理论与模糊综合评价法相结合,建立了基于熵权的大气环境质量模糊综合评价模型,并应用该模型对泰州地区大气环境质量进行评价,与单因子评价结论进行对比分析,结果表明模糊综合评价法评价结果更为细腻,评价结论更符合实际情况。

关键词：熵权,模糊综合评价,大气环境质量评价,泰州

参考文献

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