模糊评价方法（精选十篇）
模糊评价方法 篇1
湖北工业大学朱传军副教授新著《基于模糊测度与模糊积分的房地产评价方法与应用》已由科学出版社2011年8月出版, 该书对我国城市房地产评价方法进行了开拓性的理论探讨和实证检验。与国内同类研究相比, 其具有以下特征:
1. 理论新颖。
房地产价格水平, 是由众多影响房地产价格的因素相互作用的结果, 或者说, 是这些因素交叉影响汇聚而成的。房地产市场近年来是一个饱受争议的领域, 而对其评价的理论研究尽管有很多, 但很难客观、科学地反映目前我国房地产市场的实际。同样, 对土地经济效益的评价也存在类似的问题。该著作通过整合国内外研究资源, 综合运用模糊测度与模糊积分理论、计算机算法等学科相关理论, 将数学模型引入研究的全过程, 采用实证研究与规范研究、定性分析和定量分析相结合的方法, 既分析了城市房地产市场价格影响的主要因素, 又给出了开发区土地利用经济效益评价的指标体系, 并在此基础上设计了土地利用非线性评价方法, 其所建立的分析框架和提出的观点对优化土地资源配置和国家经济宏观调控具有积极作用, 不失为公共管理理论在实践领域的探索创新。
2. 实践性强。
由于房地产市场运行在我国还处于探索阶段、缺乏统一理论体系和方法指导、运行模式不成熟、政策法规不配套, 在实践中暴露出诸多问题, 颇受争议。房地产市场运行规律亟待深入研究的问题集中表现为:房地产市场调控的宏微观理论基础与理论依据;土地经济效益对社会经济的影响的量化分析;城市土地节约集约利用与城市的可持续性发展关系分析;配套的法规条例的制订等。该著作在深度剖析国内、外部分多准则评价的理论基础与成功运作经验基础上, 针对城市房地产调控中出现的问题和开发区土地经济效益的评价方法, 围绕上述问题展开了系统研究, 为国家房地产调控和开发区土地经济效益分析的政策制定提供了科学依据, 从而具有重要的政策实践意义。
3. 内容丰富。
模糊评价方法 篇2
窝水库水质污染严重.为避免单指标评价结果不够准确,采用模糊可变综合评价方法,依据窝水库兰河断面2006年的水质资料,对窝水库的.水质进行了综合评价.结果显示:该水库水质为Ⅳ级.该方法使得水质评价结果更具稳定性和可靠性.
作 者：刘丹 胡娜 宫安 LIU Dan HU Na GONG An 作者单位：刘丹,LIU Dan(沈阳农业大学水利学院,辽宁,沈阳,110161)
胡娜,HU Na(大连市水利建筑设计院,辽宁,大连,116021)
宫安,GONG An(辽阳市水政监察支队,辽宁,辽阳,111000)
模糊评价方法 篇3
关键词：科研绩效 模糊综合评价 层次分析法 权重
在模糊数学的基础上进行模糊综合评价。应根据模糊关系合成的原理，将边界划得更清楚，将某些之前难定量的因素定量化，再综合评价的一种方法。在进行高校科研绩效综合评价时，需要考虑很多复杂现象以及很多因素，而且，在进行评价时会遇到很多的模糊现象和模糊概念。所以，在进行综合评价的过程中可以通过模糊综合评价的方法来定量化处理，进而清楚地了解校园环境处于哪一质量等级。但是，这种综合评价还是有一些不足之处，比如权重需要根据专家的知识和经验来确定，所以，本文采用层次分析法来确定各指标的权系数，这样能够更好的保证评价结果的合理性，使其更加与客观实际相吻合，通过这种方法不难进行定量表示，最终使评判结果达到更高的准确性，有助于推动高效合理的进行科研绩效评价。因此，本文在模糊综合评价的基础上进行了创新，提出了一种新的改进模型。
1 选择并构建高校科研绩效的多级模糊综合评价指标
1.1 评价指标体系的构建 指标体系的选择与构建是模糊综合评价法的关键，这必须以综合评价的目的为依据。对高校二级教学单位科研绩效评价，不仅仅关注他们整体完成情况，更主要的是对他们完成质量与影响进行评价。基于高校科研绩效的影响因素是多方面并复杂化，结合自然科学与社会科学存在异同性，结合无锡商业职业技术学院科研现状，我们选择科研项目、学术论文、学术著作、学术交流、专利、二级教学单位的教师科研完成率等六个方面作为一级评价指标以及19个二级科研绩效评价指标构成体系。所构成的科研绩效评价指标体系见表1。
1.2 指标权重求解
1.2.1 一级指标权重的计算。六个一级指标因子权重，在层次分析方法的指导下，我们求得指标权重。如果相互比较因素的重要性可以通过具有实际意义的比值来阐释，那么可以将这个值作为判断矩阵相应元素的值。运用公式S=（uij）p×p即可求得判断矩阵，构造判断矩阵S=（uij）p×p即：
通过R统计软件，我们可以得到λ■=6.00589 ，即判断矩阵S的最大特征根。我们可以根据公式 CI=■=■=0.001178 得到判断矩阵的一致性指标，从而进行一致性检验。
根据RI=1.24 （平均随机一致性指标），通过公式CR=■=■=0.00095<0.10 ，我们得到的是随机一致性比率。
其对应的特征向量，经归一化处理为：
A=（0.202，0.156，0.165，0.202，0.109，0.166）
1.2.2 计算二级指标权重。和上面所讲的原理一样，计算二级指标权重时，首先借助层次分析方法，分别对各个二级指标构造其各自的判断矩阵，再在R统计软件的协助下，根据相关的公式求得最大特征根，进行一致性检验。最终求的合理的权系数。
科研项目六个指标的权重，其特征向量经归一化处理为：（0.183，0.128，0.210，0.174，0.199，0.106）
学术论文指标的权重：（0.213，0.321，0.285，0.181）
专利指标的权重： （0.217，0.285，0.246，0.252）
学术交流的评价指标的权重：（0.474，0.526）
学术著作指标的权重：（0.429，0.571）
2 科研绩效的多级模糊综合评价
2.1 科研绩效的加权平均模糊合成综合评价 根据加权平均M（·，？茌）模糊合成算子，将A与R组合成之后，我们可以得到向量B。在进行模糊综合评价时，一般会选择取大取小的算法，但是这种算法有一弊端，如果涉及大量因素，分到每一因素上的权重也就很小了。模糊合成运算的另一个不足之处就是，容易丢失很多的信息，最终难以得到准确的结果，即模型失效。为了解决这些不足，我们选择了加权平均型的模糊合成算子。可由以下公式得到评价结果：
b■=■（a■·r■）=min1，■a■·r■，j=1，2，...，m
其中，用ai来表示第i 个评价指标的权重，用bi 来表示隶属于第j 等级的隶属度，用rij来表示第i个评价指标隶属于第j等级的隶属度。
2.2 多级模糊综合评价结果向量 将来源于无锡商业职业技术学院各二级教学单位统计数据代入建立的模型中，计算各级模糊综合评价的向量。科研项目的归一化后的综合评价向量（0.150，0.459，0.312，0.079）；学术论文的评价向量归一化得（0.084，0.226，0.499，0.197）；教师科研完成率评价向量（0.035，0.370，0.511，0.084）；专利评价向量归一化得（0.032，0.279，0.501，0.188）；学术交流的评价向量归一化得（0.027，0.300，0.496，0.177）；学术著作评价向量归一化得（0.020，0.231，0.457，0.292）；综合评价向量归一化得（0.057，0.318，0.458，0.167）。
2.3 各二级教学单位科研绩效评价指标值计算 针对科研绩效评价6个一级指标和19个二级指标体系。我们将无锡商业职业技术学院各二级教学单位划分自然科学群和社会科学群，然后根据二级指标分别对属于自然科学群和社会科学群的各二级教学单位进行一一对比，采用李克特量表的方法，利用语义学标度分为4个测量等级：好、良好、一般和差。根据学院实际需要，我们将评价的语义学标度进行四级量化，并依次赋值为80、70、60及50.这样我们就可以计算各二级教学单位在科研6个方面的和科研总体绩效综合评分值并进行排名。
3 结论
借助模糊数学来综合评价高校科研绩效的过程中，经常会有结果难分辨的情况出现。本文选择使用加权平均型进行评价，实际效果比较好。
在分析模糊综合评价结果的过程中，本文采用加权平均原则方法来分析结果，还在比较的基础上对多指标进行排序，收到了良好的效果。
对于权重的确定，现在不少还是由专家根据其经验得出的，涉及的主观因素比较多，最终使评判结果的准确性不高。本文在模糊综合评价中采用层次分析法来确定权重，其优点是逻辑性较强、实用性和系统性都比较好，能够准确地求得各评价指标的权系数。
基于层次分析法的模糊综合评价在高校科研绩效综合评价与排序研究中得以应用，这种模型的建立与实际情况是一致的，能够让高校充分利用其现有资源，并对这些资源进行优化整合，进而提高高校整体水平，应用前景广阔，具有良好的推广价值。
参考文献：
[1]彭博文，黄武.高校科研绩效评价指标体系构建探讨[J].四川：四川民族学院学报，2005（03）.
[2]郑德俊，高风华.高校人文社会科学科研绩效评价指标体系构建，湖北：科技进步与对策，2009（26-7）.
[3]候君，高校科研绩效评价方法的研究与系统设计[D].江苏：南京理工大学（2008）.
[4]谢峰，邹丽阳.普通高校校内科研项目绩效评价体系的构建研究[J].江苏：江苏技术师范学院学报，2010（12）.
员工满意度的模糊评价方法 篇4
一、员工满意度
员工满意度是一种主观感受, 它特指个体的人作为一名职业人的满意程度。员工对现在工作是否满意, 直接影响员工在工作中的情绪。虽然到现在还没有研究证实员工满意度和工作效率的正相关关系, 但是满意度对工作效率的影响是显而易见的。如果员工的满意度不高, 直接会导致员工工作中热情不高或是过分紧张, 进而会影响团队的情绪和战斗力, 最终影响的工作的效率和企业的利润。员工满意度的第二个重要的影响是员工离职率。高满意度的员工更倾向于为企业多做奉献, 而低满意度的员工则更倾向于离职。因此对企业来说, 提高员工的满意度, 对企业建立核心竞争力, 增强企业凝聚力有非常重要的作用。
但是对员工满意度的研究起步较晚, 研究成果也不太成熟。这主要是由于员工满意度主要是人的主观感受, 而人的感情又是非常复杂的, 具有很强的个性特征, 很难建立统一的标准。不同个人在不同的阶段影响其满意的因素也是不同的, 这就给研究造成了很大的困难。而且由于满意度是一种主观的感受, 经典数学理论在解决这个问题时就受到限制, 因此本文将模糊集合的概念引入员工满意度的研究, 以期对员工满意度的评价做出科学的评判。
二、员工满意度的构成
员工满意度因人而异、因阶段而异, 影响员工满意与否的因素是千差万别的, 但是也并不是无章可循。研究发现影响员工满意的因素主要分为五个方面:
第一部分:对工作本身的满意程度。其中包括:①工作合适度:主要包括工作是否适合自身, 能够符合自身的期望;对工作本身的兴趣;工作是否能够提供学习的机会;工作量是否合适等。②责权匹配度:表现在责任、权利是否明确和匹配。③工作挑战性:工作难度适中。④工作胜任度:表现在是否拥有胜任工作所需的知识、技能和能力。
第二部分:对工作回报的满意程度。其中包括:①工作认可度:是指在工作中获得应有的赞扬、认可和奖励。②工作成就感:工作能够给任职者带来成就感。③薪酬公平感:薪酬是否具备内部公平和外部公平。④培训和晋升机会:充分、公正的培训和晋升的机会。
第三部分:对工作环境的满意程度。其中包括:①工作空间:主要是指工作的硬环境。②工作时间:指合理的工作时数、休息时间、加班制度等。③工作配备:工作所必需的设备、仪器、资源等能够满足工作需要。④福利待遇:对福利计划、带薪假期的满意程度。
第四部分:对工作群体的满意程度。其中包括: (1) 合作和谐度:领导和同事的关系, 以及领导和同事对工作的支持度。 (2) 信息开放度:合作信息的沟通渠道顺畅, 有充分的沟通环节。
第五部分:对企业的满意程度。其中包括:①企业了解度:主要指对企业的认同感。②企业发展:对企业未来的前景有足够的信心。③组织参与感:能够参与企业决策的程度。
上述各方面的因素中包含了人的各方面主观感受, 它们之间并不是相互独立的, 而是互相影响、相互制约的。对某方面因素理解的程度也会影响到对其他因素的理解程度。
三、满意度模糊综合评价模型
把模糊集合概念引入员工满意度评价模型中, 对员工满意度建立一个多层次、多因素的评价系统, 建立步骤如下:
1.确定要评价的对象集。某企业员工满意度的评价对象集为公司所有员工: , 其中 , 代表公司的n名员工。
2. 确定各因素层次和各层次因素集。
指标体系采用两层划分, 使用二级模糊综合评价。其中 是第一级评价指标体系, 是第二级评价指标体系。
3. 建立评语集。
采用5级标度法, 设立模糊评判集:
4. 确定权重分配集。
权重集的建立可以采用Delphi法, 对各因素进行打分, 进而按照归一化的要求, 对各因素赋予权重。设Ui对U的权重为ai, 权重分配集为:对Ui的权重为aij, 权重分配集为:。 。
5. 确定模糊关系矩阵。
模糊综合评判从第二层次进行, 得到Uij对评语集V的隶属向量: , 其中 ;是调查中员工认为指标Uij属于Vh的人数;n为接受调查的员工数。可以得到评判矩阵为:
6. 综合评判过程
(1) 一级综合评判。 。即为Ui对V的隶属向量。
(2) 二级综合评判。显而易见, 评判隶属矩阵R= (B1, B2, ......, Bi) T, 可得B=A⊙R。B就是U对V的隶属向量, 也就是本次评判的结果。
四、应用举例
以一个以电子产品为主要产品的高科技小型企业为例。根据“2/8”原则, 只对该公司的关键岗位员工和领导层进行员工满意度调查。被调查员工总数为:n=50。该公司员工满意度评价体系如下图。
该公司员工满意度的指标体系共有22个, 其中对工作本身的满意程度、对工作回报的满意程度等5个属于第一层次因素, 其余工作适合度、责权匹配度等17个是第二层次因素。
在确定了指标评价体系以后, 采用Delphi法选择企业的若干高层领导、企业关键岗位上的若干技术人员和管理专家对各因素的权重给予打分, 确定各层次的权重。结果见下表:
根据员工对满意度评价结果, 可以求得第一层次员工满意度模糊评判矩阵。
根据B1=A1⊙R1, 求得第一级模糊综合评判集。 (⊙是模糊算子, 算法是先“∧”后“∨”)
可得第二级模糊评判矩阵:
根据最大隶属度原则, 该公司的员工满意度为不太满意。另外在分析各个子因素的得分, 可以得出对工作本身的满意程度和对工作群的满意程度属于一般的水平。对工作回报的满意程度和对工作背景的满意程度是不太满意。对企业的满意程度则是非常不满意。
五、结论
该公司的员工满意度总体来说不高, 主要集中在工作回报和企业的满意程度不高。针对这种情况, 我提出如下建议:
1. 加强公司企业文化方面的建设。
从前文的分析可以看出, 对公司的满意度是最低的。可见公司对员工的文化教育较为薄弱, 员工对企业的归属感不强。因此该公司应该把文化建设放到更重要的位置中。定期或不定期在员工中举办关于企业历史、企业发展和企业文化方面的讲座。
2. 完善公司的薪酬制度。
薪酬是影响员工工作的动机的一个非常重要的方面, 薪酬上的公平感是影响员工对工作回报满意度的最重要的一个方面。该公司应该积极征求员工意见, 对公司的薪酬进行调整, 增加薪酬的透明度、公平感。
3. 健全培训机制, 增加晋升的机会。
对于知识型的员工, 越来越多的人关注了自身得到的培训机会, 公司应当把培训视为企业发展的动力, 而不是企业的沉重负担, 这样不仅有利于提高员工的满意度, 还有利于增加企业利润。培训后的晋升机制也应当进行完善, 对于参加培训的员工, 给予适当形式的回报, 以防止培训后的离职现象。
4. 转变领导风格。
公司的领导要充分的信任员工, 敢于放权给员工, 并且善于放权给员工。对员工的成绩要给予及时的肯定和认可, 营造积极的工作氛围。
参考文献
[1]王文慧梅强, 企业员工满意度的评估模型与对策研究, 科技进步对策, 2002.11
[2]李守群, 你的员工满意吗?——试谈员工满意度测量的作法, 中国量, 2003.08
模糊评价方法 篇5
关键词：高校图书馆 绩效评价 模糊综合评价
绩效评价，又称绩效考核、员工考核，是衡量和评价员工在一定时期内的工作活动和工作成果与组织期望结果是否一致的过程。高校图书馆馆员绩效评价是对照统一的指标，采取一定的方法，对图书馆管理者和工作人员在一定时间内经营图书馆所取得的业绩和图书馆在一定时间内提供各种服务中所获得的效益进行评价的管理过程。高校图书馆馆员绩效评价的结果是确定员工晋升、薪酬福利、岗位轮换等人事决策的必要条件，同时也可以作为员工职业生涯发展规划与教育培训的客观依据。对馆员进行绩效评价的意义在于，通过制定有效、客观的考核标准来科学、动态地衡量馆员工作状况和效果，进一步激发馆员的工作积极性和创造性，提高馆员基本素质和工作效率，从而保证高校图书馆战略目标的实现。
一、目前高校图书馆馆员绩效评价中存在的主要问题
（一）绩效考核的定位存在模糊与偏差
考核定位的模糊主要表现在考核缺乏明确的目的，而考核定位的偏差则主要体现在片面地看待考核的管理目标，对考核目标的定位过于狭窄①。由于考核的结果是人员聘用、晋升、奖惩、职称评定的前提条件和重要依据，因此目前多数高校图书馆仅仅将绩效考核简单地定位成一种确定利益分配的方法和工具。这虽然对促进馆员的工作积极性起到一定作用，但势必会使馆员产生一种心理上的错觉，认为考核仅仅是为了发奖金、评先进，可以说是完全背离了管理者进行考评的初衷，也是对绩效管理工作的一种扭曲和误解。
（二）绩效考核指标的确定缺乏科学性
考核指标的科学确定是实现考核目标的基本前提，考核指标的选择是否全面、合理，会对绩效评价的结果产生巨大的影响。目前，在多数高校图书馆所制定的绩效评价指标体系中，仅仅局限于对德、能、勤、绩四个指标下面的若干个二级科目进行打分，然后根据分值的多少，单纯进行“优秀、良好、合格、不合格”的分级评价②，而很少从个人能力、服务质量、工作创新、学术科研等方面进行评价，绩效考核指标体系的主观性过强，考核指标缺乏针对性、明晰性和客观性。
（三）考核结果缺乏反馈沟通
绩效考核是一个持续的沟通过程，是领导者与馆员一起通过回顾和讨论考评的结果，发现馆员工作中出现的问题以及自身的不足，以便更好地改进工作并同时对考核方案进行调整和修改。应该说，整个绩效考核工作的核心环节就是沟通，沟通的效果将直接影响到绩效考核的效果。
（四）绩效评价方法使用不当
科学地选择评价方法、构建评估指标体系是高校图书馆馆员绩效评估的关键环节，也是确保得出准确评估结论的重要前提。目前常用的方法有KPI、平衡计分卡、360度绩效考核与评价法等。这些方法各具特色，也都有各自的适用性和局限性③。绩效评价方法选择的合适与否，将直接影响到绩效评价结果的准确性与客观性。因此对考核者使用和驾驭这些技术与方法的能力提出了很高的要求。
二、模糊综合评价方法的基本原理
模糊综合评价是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合评价的一种方法④。高校图书馆馆员绩效评价指标体系中的评价指标受众多因素影响，其中多数因素都具有模糊性或不确定性，采用经典数学方法难以处理。模糊评价方法正是处理这种不确定性问题的有效方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示⑤。
（一）建立评价对象因素集
对某一对象进行评价，若评价指标因素为n个，分别记为u1，u2，…，un，则构成了一个评价因素的有限集合U：
U＝{u1，u2，…，un}
（二）建立评价集
评价集是评价者对评价对象可能做出的各种总的评价结果所组成的集合，即将评语划分为m个等级，分别记为v1，v2，…，vm，则又构成了一个评语等级的有限集合V：
V＝{v1，v2，…，vm}
（三）确定权重
在因素集中，各评价因素的重要程度往往是不相同的。为了反映各因素的重要程度，对各个因素Ui应赋予相应的权数ai（i＝1，2，3，…n），由各权数组成因素集合U这一论域上的一个模糊集合A，即
A＝{a1，a2，…，an}，其中ai≥0,并满足。
（四）进行单因素模糊评价
设R是从U到V的模糊逻辑关系，即对单因素进行评价，令rij为从第i个评估因素对被评估对象给出的第j种等级评语，即（vi1，vi2，…，vim）是V上的一个模糊集合，表示从第j个评估因素对评估对象所作的单因素评价，由此确立一个单因素模糊评价矩阵R＝（rij)n*m，即
（i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m）
（五）模糊综合评价
设A为U中各元素的权重集合，即A＝{a1，a2，…，an}，设综合评价结果为B，则
三、建立高校图书馆馆员绩效评价指标体系
高校图书馆馆员绩效评价指标体系的建立，必须要综合考虑诸多因素的影响，分清主次，抓住主要指标，剔除次要指标。笔者结合国内高校图书馆绩效管理工作的实际情况，根据客观公正原则、可行性和实用性原则、模糊和精确相结合原则⑥，构建出高校图书馆馆员绩效评价指标体系的基本框架（见表1）。随后采用模糊综合评价方法，对哈尔滨工业大学（威海）图书馆工作人员的综合绩效进行了定量考核和评估。
（一）基本素质指标
基本素质指标建立的目的是评价馆员是否具备完成相应工作的基本素质，主要选定了道德修养、知识水平、心理素质和团队合作意识这4个子因素指标来考核。道德修养是指馆员在从事图书馆各项工作中所必须遵循的服务道德规范和准则；知识水平是指每个员工的基本学历、外语、计算机和语言表达的能力；心理素质是指馆员在工作和生活中表现出来的相对稳定的人格特征，如认知态度、情感特征、气质性格特点等；团队合作意识是指馆员为了实现组织的利益和目标而相互协作、尽心尽力的意愿和作风，并与他人建立起一种和谐的人际关系。
（二）业务能力指标
业务能力指标主要评价的是每个馆员完成其工作所应具备的专业技能、学习能力、管理能力和创新能力。专业技能是指图书馆员根据业务工作实践中积累起来的经验，有效运用这些经验和专业知识执行一定业务活动的能力；学习能力是指馆员学习新知识、掌握新技术，发现、分析和解决实际工作问题的能力；管理能力是指馆员对组织中的人或设备进行管理，提高组织效率的能力；创新能力是指提出创新性建议并将创新方案付诸实施的能力。
（三）工作行为指标
工作行为是指组织成员直接或间接影响组织绩效的行为模式。对工作行为的考核关注的是馆员的具体行为，包括工作作风、工作纪律、工作效率和工作积极性。通过对这些指标的评价，能够反映出馆员在组织中的实际工作状态、遵守组织规章制度的情况以及对工作的使命感、责任心和积极性。
（四）工作业绩指标
工作业绩是馆员通过合理行为取得的业绩状况或工作结果，体现了馆员在本岗位上对组织的贡献程度或在本组织中的相对价值，子因素指标主要选择了工作数量和质量、工作成果、学术论文发表、科研水平等。
四、模糊综合评价方法的实证分析
以哈尔滨工业大学（威海）校区图书馆年终绩效考核为例，运用模糊综合评价方法，从基本素质、业务能力、工作行为、工作业绩这四个方面对本馆两名工作人员（如王某、刘某）进行考核和评估，具体步骤如下：
a、建立评估对象集：F＝{王某f1，刘某f2}
b、建立总目标集U＝{基本素质u1，业务能力u2，工作行为u3，工作业绩u4}，子目标集u1＝（u11，u12，u13，u14），u2＝（u21，u22，u23，u24）， u3＝(u31，u32，u33，u34），u4＝（u41，u42，u43，u44）。
c、设评语等级V，V＝{优秀v1，良好v2，合格v3，不合格v4，较差v5}，为了便于理解和进行比较，可以进一步用百分制量化等级划分为优秀（100，86），良好（85，75），合格（74，60），不合格（59，41）和较差（40，0），取其中间值得出量化评价集G⑦：
G＝{93，80，67，50，20}
d、确定权重集A。选取本馆30名普通工作人员作为民主评议小组，并由馆长、副馆长和其它具有副高级职称以上的3名部门主任组成专家评估小组，确定权重集：
A＝（0.15，0.35，0.2，0.3）
A1＝（0.1，0.4，0.2，0.3）
A2＝（0.4，0.20，0.25，0.15）
A3＝（0.25，0.25，0.3，0.2）
A4＝（0.2，0.3，0.25，0.25）
e、设计评估调查表。评估调查表是出现在评估者面前的唯一书面材料，并且将作为馆员绩效评估的基本依据，通常可以参照表2的样式进行设计。
f、建立评价矩阵。由专家评估小组和民主评议小组，根据本文所构建的高校图书馆馆员绩效评价指标体系，对王某f1、刘某f2分别投票，最后得出两者的评价矩阵。
王某f1的评价矩阵如下所示：
刘某f2的评价矩阵如下所示：
由于已知权重集A，可进一步得出：
e、计算综合绩效，得出：
B王某＝（0.15，0.35，0.2，0.3）·R王某·G
＝（0.2103，0.2493，0.2410，0.1715，0.1280）
·G＝66.78
B刘某＝（0.15，0.35，0.2，0.3）·R刘某·G
＝（0.2158，0.2483，0.2285，0.1898，0.1178）
·G＝67.09
由最终结果可知，王某和刘某的综合绩效评价均属于合格，但刘某的综合绩效要高于王某的综合绩效，若在评优中应该优先考虑馆员刘某。
五、结束语
建立高校图书馆馆员绩效评价指标体系，是一项相当复杂、技术性强的系统工程，需要馆领导、各部门、馆员等多方面的支持和配合，并需要在馆内外建立起一系列的管理制度与之配套。除此之外，在绩效评价指标体系建立之后，绩效管理工作也并不意味终结，考核者应当建立及时有效的反馈沟通机制，进一步改进和完善绩效评价指标体系。只有通过积极探索、不断学习成功的绩效评价理论和实践方法，建立科学的绩效评价指标体系，才能使绩效评价的作用真正地显现出来，进而促进高校图书馆管理水平的提升，推动整个高校图书馆事业的发展。
参考文献：
①储冬红，姜鲲，陈丽华，喻萍萍．图书馆绩效考核存在的误区及对策[J]. 科技创业月刊，2010(2)：111—112
②崔梅芳. 图书馆绩效考核四大误区[J]．新世纪图书馆，2005（3）
③龙嘉陵. 完善图书馆绩效管理的思考[J]．贵图学刊，2010（3）：65—66
④隋佳，赵雪红．图书馆员绩效考核的模糊综合评价[J]. 现代情报，2010（4）：103—105
⑤陆康，刘慧，王圣元．基于模糊评价方法的高校图书馆绩效考核设计[J]．内蒙古科技与经济，2010（22）：153—154
⑥邱薇. 构建高校图书馆绩效考评指标体系的研究[J]. 情报杂志，2006(8)：135—137
⑦郝桂荣. 基于模糊评价判断的高校图书馆人力资源绩效评价体系[J]．现代情报，2010（3）：95—99
（赵龙刚，1982年生，黑龙江省哈尔滨市人，哈尔滨工业大学威海校区图书馆馆员。研究方向：高校图书馆馆员绩效评价。林洪进，1964年生，辽宁省大连市人，哈尔滨工业大学威海校区经济管理学院副教授。研究方向：企业管理）
模糊评价方法 篇6
目前,物流园区布局评价的方法主要有优缺点列举法、因素分析法、权值分析法等,这些评价方法都不同程度存在一定的主观性、随意性,特别是由于评价指标权重的分配过于简单,导致评价结果优劣难分。因此,为了获得更为有效的评价结果,我们应当采用定性和定量相结合的方法,建立评价模型,合理确定评价指标体系和指标权重,进行有效的可行性分析[1]。九华物流园区布局评价是一个典型的涉及到多因素的综合评价问题,由于各因素的影响程度是由人们的主观判断确定的,并且这种评价不可避免地带有结论上的模糊性[2]。因此,要提高评价的有效性,必须找到一种能够处理多因素、模糊性及主观判断等问题的评价方法。AHP-模糊评价方法正是基于这样情况提出的,它基于科学的数学原理和精确的数学计算,为物流园区系统布置的评价提供了依据。层次分析法[3](Analytic Hierarchy Process,AHP)是美国著名运筹学家匹兹堡大学教授I.LSaaty于20世纪70年代中期提出的一种将定性分析和定量分析相结合,定性问题定量化的实际决策方法。这个方法的基本思路是将一个复杂的问题分解成若干个组合因素,然后将这些因素按其支配关系,分组构成递阶层次结构,通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性,然后综合人的经验判断,以决定诸因素相对重要性的顺序和权重[4]。模糊集合的概念是由美国控制论专家扎德教授在1965年提出来的,从而开创了模糊数学这个崭新的分支。用模糊数学能够有效地解决行为信息不全、决策目标具有模糊性且难以量化的问题。
2 九华物流园区规划方案确定
根据九华物流园区所在区域城市规划和交通规划的要求,以及九华物流园区所在区域的特征,我们提出了九华物流园区总平面布局方案。九华物流园区[5,6]各个组成部分介绍如下:
2.1 物流作业区
九华物流园区主要的物流功能区域包括:仓储中心、配送中心、包装中心、流通加工中心、货运代理区、零担专线区、码头作业区、堆场等,其中仓储中心与其他各个功能区域的关联性程度较高,布置在中心区域。
2.2 办公服务区
由于主园区紧邻长潭西线和风光路,考虑到交通衔接因素,将综合办公大楼和主要的出口道路设置于风光路一侧,这样既方便主园区内车辆运行路线的组织,又方便了车辆的进出,并且也能避开长潭西线的交通繁忙情况。该区域与物流作业区域内的物流作业区相分离,形成相对安静的区域。该区域单独设置出入口,使出入该区域的人流、车流与园区的大量货车车流相分离,互不影响。办公大楼布置于园区西边,临近长潭高速,作为九华物流园区的标志性建筑,利用美观的建筑造型和临街而设的特点美化市容。
2.3 车辆服务区
车辆服务区主要位于九华物流园区主园区的西北侧。它既能够为车辆提供保修服务,又不会对园区内的交通造成影响。
2.4 园区出入口
园区设有东南西北4个出入口,它们非常方便车辆的进出,又能够实现园区内的车流与社会车流更好地衔接。
2.5 绿化
为创造较好的园区环境,在园区内部种植花草。我们在不影响园区物流作业与道路交通的前提下,尽可能增加园区的绿化面积。在园区的周边布置沿街绿化带与大型绿地,能够形成较好的街景,并起到美化城市的效果。
2.6 交通组织
园区四周设置环形车道,方便车辆进出物流园区。在园区内部东西向设置20m的交通大道,非常方便车辆的行驶;园区内部各个功能分区之间的10m宽的道路,便于功能区之间的搬运。在园区东、南、西、北设置大门,方便车辆和人员的出入。
2.7 预留场地
我们将近期及中期的预留面积布置在长潭西线西侧,预留面积规划为135.65亩。预留场地引导主园区向西北方向发展,该方向符合九华经济区发展的方向,有利于主园区与西园区的衔接。
3 九华物流园区规划方案评价
将AHP模型作为AHP-模糊综合评价的一部分,主要是为了将九华物流园区布局评价中的定性指标进行量化处理,以确定定性指标的权重。
3.1 建立园区的AHP模型层次结构
我们评价指标由环境保护、交通衔接、扩充弹性、内部组织结构合理性、景观匹配、生态协调6个指标体系,建立了如下所示的层次结构(见图1)。
3.2 建立比较判断矩阵
根据九分位比率表,采用成对比较法,建立判断矩阵。采用九分位比率是因为人们头脑中通常有个明显的等级,每两个等级之间各有一个中间状态(见表1)。
利用上述九分位比率表,请专家对物流园区系统布置的各项指标进行打分,并建立判断矩阵(见表2)。
3.3 对判断矩阵分别单排序并进行一致性检验
RI-随机一致性指标,其值为(见表3):
当CR<=0.1时判断矩阵的不一致性可以接受。
3.4 模糊综合评价
(1)确定评价指标集为A={A1,A2,A3,A4,A5,A6},分别表示环境保护、交通衔接、扩充弹性、内部组织结构合理性、景观匹配、生态协调方面。
(2)确定评价等级及其对应标准,确定评语集为V={V1,V2,V3,V4}={高效,良好,合格,不合格},给评语集的每个等级赋分,赋值后的评语集合为H=(95,80,65,50),并规定90分以上为高效,80~90分之间为良好,60~80分之间为合格,60分以下为不合格。
(3)确定层次指标的权重向量,由计算结果可知,评价指标的权向量为:W={0.04,0.24,0.16,0.4,0.10,0.06}。
(4)对单因素建立模糊综合评判矩阵。由5位专家对提出的布局方案进行评估,根据每个布置方案符合各指标程度的情况,由每个专家单独对指标层的每个指标进行等级打分。由于指标的模糊性,可以综合每个专家对该指标的打分次数,得出该指标属于某个评语等级的隶属度。我们取5位专家赞同该指标的评语等级的比重为隶属度,从而建立单因素模糊综合评价矩阵,计算结果如下:
(5)进行单因素评价Bi=W*R,i=1,2,…,6,
(6)计算综合评价值:E=B*H=87.08。
4 结论
园区靠近长潭西线和风光路的区域多为绿化地带,能够形成良好的风光带。具有标志性的办公大楼面向长潭西线,给外界很好的景观象征。根据AHP-模糊综合评价方法对九华物流园区规划方案进行评价,结果是能满足物流作业的顺利进行,在环保方面也能符合要求,能跟外界交通进行很好的衔接,也能形成具有特色的景观。
摘要：文章介绍了AHP-模糊综合评价方法,并利用这种方法对九华物流园区的布局进行了评价。通过确定各项评价指标的权重,再利用模糊评价法对评价结果进行定量计算,结果表明这种方法在评价九华物流园区布局的实例中具有科学性和可靠性。
关键词：AHP-模糊综合评价,九华物流园区,评价指标体系,布局
参考文献
[1]龙泉.AHP-模糊综合评价法在绩效评估中的应用研究[J].冶金经济与管理,2007(2):47-50.
[2]常大勇,张丽丽.经济管理中的模糊数学方法[M].北京:北京经济学院出版社,1995.
[3]胡刚,陈峻,等.基于层次分析法(AHP)和多指标决策的物流园区建设序列研究[J].公路交通科技,2003(2):159-162,166.
[4]苗壮.交通运输项目评价中的权重问题[J].公路交通科技,2001(5):111-113.
[5]李旭宏,毛海军.开发区专业物流园区规划[J].交通运输工程学报,2002(3):84-87.
[6]王战权,杨东援.物流园区规划初探[J].系统工程,2001(1):79-83.
模糊评价方法 篇7
1 高职院校高职教师绩效评价现状
我们国家对高职教师的绩效考核起步相对较晚, 不管在理论研究还是实践方面都存在很多的不足, 多数是沿用本科院校的标准, 以探索和借鉴相关经验为向导, 没有具体、合理的理论指导作为支撑。目前国内大多数高职教师绩效考核的方法, 主要是以学生评教为主线, 运用数学方法将考核指标简单量化, 最后用简单的数值计算对数据进行整合求得评教结果, 以此作为高职教师绩效考核的主要依据。这种考核办法的人为主观性比较大, 存在以下不足。
(1) 人工统计, 工作量大、效率低下。
(2) 单一考虑学生的评价因素, 缺乏对高职教师综合素质的定性考核。
(3) 使用同样的评价指标进行评价, 没有考虑教师的岗位、工作的差异和特点。
2 绩效评价方法选择
一名高职教师是否优秀本身就是一个模糊的概念, 涉及到很多定性化的指标, 它没有非常明确的界限, 也不存在绝对的肯定与否定, 通常用带有一定模糊性的评价指标来判定高职教师优秀与否, 但是, 评价指标具备一定的模糊性, 评价过程中不能单纯地用优秀和不优秀来区分, 因此很难直接用统计学的方法确定相应的评价结果。因此, 在绩效评价过程中采用模糊综合评价方法, 将非量化的指标利用模糊数学的原理转换为量化指标然后再加以衡量, 从而能够较为全面、科学、合理的对高职教师做出综合评价, 准确的反映出高职教师的工作状况。
3 绩效评价模型建立
用模糊变换的综合评价法对高职教师绩效进行评定, 具体过程是:将评价目标看成是由多种评价指标组成的模糊集合 (称为因素集U) , 再设定这些因素所能选取的评审等级, 组成评语的模糊集合 (称为评判集E) , 分别求出各单一因素对各个评价等级的归属程度 (称为模糊矩阵) , 然后根据各个因素在评价目标中的权重分配, 通过计算求出评价结果的量化值。
3.1 评价指标的设定
目前, 我国高职教师绩效评价指标内容基本涉及教学、科研、社会服务三个方面。评价指标体系的组成往往是建立在以上这三个方面中所涉及到的数个、甚至数十个评价指标之上。本文通过调研高职院校教学管理部门的经验和与专业高职教师开会研讨, 确定评价指标集U, U= (u1, u2, ..., un) 。构建了高职教师绩效评价指标, 如表1所示。
评价指标和权重在不同的学校可根据学校的具体情况进行相应的调整。
3.2 评价评语集的设定
确定评价集E, 采用等级方式E= (优秀, 良好, 中等, 及格, 不及格) 。
3.3 评价指标权重的设定
权重, 是指各评价指标在评价体系中的重要性, 即占的比重。考虑到操作简便、实用, 本文采用了德尔菲法来确定本评价系统中各指标的权重。其核心思想是根据专家的经验判断, 由专家直接对各个指标赋予相应的权重值。本文通过组织高职教师代表和负责高职教师管理工作的领导对各指标在高职教师绩效评定过程中的影响程度进行调查和讨论, 经过广泛征求意见, 得到如表1中所示的权重。对应的权重集为W={w1, w2, ……, wn}, 其中, 且。
3.4实例分析
假设评价小组由10名学生、5名督导、5名同事分别对该教师A的教学这一评价指标进行打分, 最终评价结果如表2所示。
按行归一化, 得到评价矩阵如表3所示。
同理, 可计算出科研水平、社会服务的评价结果B2、B3
利用加权平均模型运算M (·+) , 得到综合评价结果如下:
由以上分析, 按最大隶属度原则得到教师A的绩效评定等级为良好。
若评价过程中出现相同等级, 为了便于比较, 我们给定一个评价等级V= (90, 80, 70, 60, 50) , 通过计算使评价结果成为一个具体的量值。
4 高职教师绩效评价工作的对策和建议
我国的高职教师绩效评价制度在探索与完善过程中还而临很多的挑战和问题, 高职教师绩效评价活动应在正确的评价理念和原则指导下, 根据学校长远发展目标, 运用科学的方法对其工作数量和质量进行价值判断, 通过评价过程与结果反馈, 促进高职教师的工作产生更大的价值。
4.1 优化高职教师评价指标体系
建立一套科学全面的评价指标体系是高职教师绩效评价过程的重点和难点。评价指标的选择应该准确并且能够完整地反映高职教师工作, 要尽可能考虑高职教师个体的共异性, 以实现有效的通用可比性;评价主体应多元化, 从不同角度对高职教师的绩效做出描述与评价, 反映高职教师绩效的不同维度, 从根本上确保评价结果的可信度和有效性。
4.2 推进评价结果的反馈与运用
教师绩效评价过程不是一个简单的考量过程, 更强调绩效的实现过程及进一步的提升。高校应当建立评价反馈以及有效的申述机制, 为评价双方创造一个公开、通畅的沟通环境。这样, 一使广大高职教师通过绩效考评的反馈可以了解自己取得的成绩和存在的不足, 促进自我成长和自我提高;二为学校管理者对高职教师的有效管理提供了可靠的依据, 使得学校的管理者对高职教师的师德以及自身的素质、基本工作状况、教学能力以及效果等方面获得全面且准确的信息, 从而及时掌握高职教师个人及工作的发展情况, 促进学校管理体制的深化改革以及长期的发展需要。
摘要：随着教育的发展, 绩效评价不仅为高职院校的各项人事决策提供了依据, 同时也成为高职教师进行自我职业生涯发展规划与教育培训的客观依据。文章针对当前我国高职院校教师绩效评价过程中存在的不足, 设计了基于模糊综合评价方法的评价模型, 对提高评价结果的全面及有性效、实现学校可持续发展具有一定的现实意义。
关键词：绩效评价,模糊综合评价,评价模型
参考文献
[1]Kouresh Ardestani, Kevin Hoffman, Donald Xie.高效掌握ADO.NET C#编程篇[M].张哲峰, 译.北京:清华大学出版社, 2003.
[2]林勇.基于模糊综合评判的高校学生综合素质评价系统的研究与实现[D].成都:电子科技大学, 2008.
[3]张烨.基于模糊综合评价的高校学生资助系统的设计与实现[D].成都:西安电子科技大学, 2010.
[4]王丽平.高校教师工作绩效评价研究[J].太原师范学院学报:社会科学版, 2007 (5) .
[5]游晓欢, 陈兴明.国内外大学教师绩效评价现状研究述评[J].教学评论, 2010 (10) .
模糊评价方法 篇8
一、可变模糊道路安全评价方法
陈守煜教授在工程模糊集理论基础上, 创建了可变模糊集理论, 是对经典模糊集合论静态概念与理论的突破。可变模糊集理论的核心概念相对隶属度函数、相对差异函数、模糊可变集合等是描述事物量变、质变时的数学化语言和量化工具, 它使得工程领域中变化模型及模型参数思想得以实现, 增强了评价、决策以及预测等工作的可靠性。该理论已在水文水资源科学领域得到了成功应用和推广, 且收到了良好的效果, 已被证明是一种科学可靠的理论方法体系。
可变模糊道路安全评价方法步骤:
第一步:确定样本特征值矩阵。
设有n个待评价样本组成的样本集{X1, X2, …, Xn}, Xij为样本j的第i个指标值, 则待评价样本特征值矩阵可表示为
式中i=1, 2, …, m;j=1, 2, …, n;m为每个样本指标特征值的个数。
第二步:确定指标评价区间矩阵。
设样本的各评价指标按c个级别划分出评价区间, 并令级优于2级, 2级优于3级, …, c级最差, 则可得到指标评价区间矩阵
第三步:据Iab确定可变范围评价区间矩阵。
第四步:据矩阵Iab, 确定区间[aih, bih]中相对隶属度~A (xi j) h=1的点值矩阵M。
第五步:确定指标xij隶属于各个级别的相对隶属度矩阵。
将指标特征值xij与Mih进行比较, 若xij在Mih的左侧, 即xij<Mih, 则其相对隶属函数计算公式为
若xij在Mih的右侧, 即xij>Mih, 则其相对隶属函数计算公式为
从而可计算样本j指标i对各个级别的相对隶属度矩阵
第六步:确定可变模糊综合评价模型。
由下式计算样本j对级别h的综合相对隶属度
据参数的四种不同组合均可得到一个相应的非归一化综合相对隶属度矩阵
对式 (9) 进行归一化, 得到样本对级别的归一化综合相对隶属度矩阵
第七步:综合评价。
计算样本j的级别特征值向量
并据判断准则
对样本进行综合评价。
二、实例分析
(一) 实例计算
以某高校校车运行高速公路路段安全状况评价为例, 说明可变模糊方法在高校校车道路安全评价中的应用。评价指标有4个, 即亿车·km事故率, 亿车·km死亡率, 交通安全设施破损率, 100km黑点率, 各指标评价标准值见表1。通过这4个指标的确定, 可以较科学地评价出高校校车运行道路的安全状况。
由表2可知, 无论是变换模型, 或是变换权重, 样本的评价结果均为“属于3级”, 即该高校校车运行高速公路的安全评定等级为3级中等。
(二) 结果分析
利用可变模糊方法, 样本的评价结果与文献[3]、[4]的评价结果 (3级中等) 一致。但文献[3]的评价结果是在置信度为0.6条件下所确定的, 当置信度为其它值时则会出现不同的评价结果。而可变模糊方法, 得到的评价结果合理、稳定、可靠。因此, 推荐使用可变模糊方法对某高校校车运行高速公路的安全状况进行评价。
三、结语
模糊评价方法 篇9
酒店产品质量是指酒店产品 (硬件产品和软件产品) 适合和满足客人需要的程度, 适合、满足客人需要的程度越高, 说明质量水平也越高, 反之亦然。其产品质量的优劣高低直接影响到酒店的声誉、客源和经济效益, 因此一种能客观科学地评价一家酒店产品质量的方法至关重要。但是从已出版的书刊杂志和网上搜索的资料来看, 从硬件和软件两个方面综合地评判一家酒店整体产品质量的方法, 在国内外文献中尚未出现, 而与此有关的文献中几乎都是仅从“服务质量”这个角度进行评析。其次, 即便有的文献在质量分析中涉及到硬件或软件方面, 但几乎是以定性方法入手, 如果说与“量”有关的话, 也只是搜集客人投诉意见之后, 按各种投诉意见出现的频率高低排队, 采用ABC分析法找出存在的主要问题。透过简单的“量” (投诉意见次数占总投诉比例) 并不足以准确地对一家酒店总体产品质量做出客观评价, 因为不同细分市场 (即不同类型顾客) 对酒店问题的敏感性与认知度具有很大差别, 换言之, 有可能由于客人的认知偏差而掩盖了酒店产品质量的真实性。再次, 国家旅游局饭店评星机构颁发的评星文件 (如《旅游饭店星级的划分与评定》〈2003年版〉) , 对星级评定突出了服务设施的配套程度, 而对酒店产品质量以量化的评价存有局限性, 仅从设备维修保养、清洁卫生和服务质量三个方面来评分, 其方法是将三个方面分为优、良、中、差, 然后给予各档一定的分数 (量) 。虽然有定量评价, 但评价内容没有包括酒店产品的全部, 而且未体现各个方面评价在整个评价体系中的轻重之分。
基于以上情况, 本文提出酒店总体产品质量的评价体系, 以层次分析与模糊评判相结合的方法建立酒店产品质量评价模型, 并通过福州某五星级饭店运用该方法进行实例分析和探讨, 来论证这一评价模型的科学性和可行性。
二、评价步骤
1. 建立酒店产品质量评价指标体系
酒店产品质量的内容既有硬件方面, 也有软件方面。本文依据酒店产品质量的具体内容阐述, 确定影响评价对象的因素集U, 构造了如图1所示的指标体系。
2. 确定评价集V
评价集包含所有可能出现的对评价对象的评语, 设为V=[v1, v2, …, vk]。根据通用评估准则将酒店产品评价集定义为五级, 即v={等级五, 等级四, 等级三, 等级二, 等级一}。为便于理解和进行评价, 专家采用百分制{40分以下 (等级五) , 40-60分 (等级四) , 60-75 (等级三) , 75-90分 (等级二) , 90-100分 (等级一) }进行评价, 而顾客则按{很不满意, 不满意, 一般, 满意, 很满意}评价集进行评价。
3. 确定各指标的权重系数
指标权重表示指标在指标体系中的重要程度, 权重的确定是合理进行酒店产品质量评估的关键。层次分析法[5] (Analytic Hierarchy Process, 简称AHP) 是通过选择专家对各评价指标的相对重要性进行打分, 然后综合各专家的打分, 计算出各指标在整个指标体系中的权重。
(1) 构造判断矩阵 (正互反矩阵)
采用某种判别标度 (常用Saaty标度, 即1~9标度) , 对同层因素两两进行比较和量化, 得出判断矩阵C。
(2) 相对重要度计算
即求C的最大特征向量及最大特征根即为系统的权重向量, 其计算公式为:
(3) 一致性检验
给出一致性指标: , 由于随着n的增加判断误差就会增加, 因此判断一致性时应当考虑到n的影响, 使用随机性一致性比值 为平均随机一致性指标 (见表2) 。
当C.R.<0.1时, 判断矩阵的一致性是可以接受的;如果CR≥0.1, 则说明判断矩阵没有较好的一致性, 应重新考虑并调整两两比较判断矩阵, 直到具有满意的一致性。
4. 模糊评价
(1) 单因素模糊评价
单因素模糊评价是为了确定评价因素集U中每一个因素指标在评价集中的隶属度, 建立一个从U到V的模糊关系, 从而导出隶属度矩阵 , 其中, rij表示因素ui对评语vj的隶属度。在确定评价因素对评价集隶属度rij时, 为了更加客观、合理, 可以请若干专家为评价组, 对每一个因素进行评价, 从而减少“多数人说了算”的影响, 使这种主观估计更具有客观性。
设评价集V=[v1, v2, …, vk]对于评价因素ui有vij个vj评语, j=1, 2, …, k, 则ui对于评语集的隶属度向量ri={ri1, ri2, …, rik},
(2) 一级模糊综合评价
所谓一级模糊综合评价是指按一类中的各因素进行综合评价。其计算公式为
其中, o为模糊合成算子。通常应用较多的是 算子, 即先取小再取大运算, 其中
但这种方法当因素比较多时, 对每一因素的加权值必然很小, 会导致评价结果不理想。因此, 为综合考虑各评价因素的影响且保留单因素评价的全部信息, 对模糊合成算子o采 算子, 即
(3) 二级及多级模糊综合评价
二级及多级模糊综合评价是在一级模糊综合评价的基础之上, 使用模糊矩阵合成将一级模糊综合评价所得到的评价结果向量经过归一化处理后合成矩阵R, 作为因素集U到评价集V的隶属度矩阵, 再根据公式 (4) 计算评价向量。由此逐级往上评判即构成二级乃至多级综合评价的一般模型。
5. 评价结果
利用多级模糊综合评判得到的最终向量B对评价结果做出判定, 常用的判定准则有最大隶属度原则和加权平均原则。
三、应用实例
在本文的案例中, 我们按前面构建的体系指标采取神秘客调查 (专家暗访) 和发放问卷的方法对福州市某五星级酒店进行了产品质量评价。
1. 问卷调查及数据收集
在问卷调查过程中, 共向酒店住客 (住店时间为2天及2天以上) 发放问卷366份, 收回128份, 有效卷112份, 其数据统计情况见表4。
2. 利用AHP法确定Ui中的k个因素的权重系数
同理, 我们可算出其它权重向量, 具体见表4。
3. 模糊评价结果及分析
(1) 顾客评价结果
对顾客评价情况采取算子进行计算, 则有
归一化得:B= (0.0826, 0.1333, 0.1781, 0.2105, 0.3955)
根据评价集, 按照隶属度最大原则, 该酒店产品质量为等级一。
(2) 专家评分结果
对专家评价情况采取 算子进行计算, 则得B=90.03722, 该酒店产品质量为等级一。
(3) 评价结果分析
一是酒店产品质量体系的各指标权重是按酒店管理权威专家经过日常的大量观察和调查后得出的相对重要度进行计算得出的, 是一种定性与定量分析相结合的确定权重系数的分析方法, 具有较强的科学性和合理性。
二是从运用AHP法计算权重的结果看, 酒店产品质量中, 设施环境是基础, 服务质量是核心, 员工素质和管理水平是保证, 硬件水平在酒店产品质量有着非常重要的作用, 这与其他文献中阐述的过分强调服务质量影响顾客的满意程度说法有所不同。
三是无论是顾客的满意度评价, 还是专家的专业评分, 结果均显示该酒店处处将顾客视为酒店关注的中心, 同时十分关注顾客的核心利益, 如布草干净舒适度U133、服务的主动性U221、清洁卫生U231和安全措施U232等指标得分都比较高。通过计算得出该酒店产品质量为“等级一”的结果, 这与酒店评星部门对该五星级酒店年审复核合格情况相符, 说明结果比较客观。
四、结论及应用前景
本文中酒店产品质量评价指标体系是从顾客角度出发设定的, 并采用了层次结构分析, 对每一层因素应用模糊综合评判的方法进行评价, 综合考虑了各种因素的影响, 减少了评价过程中的主观性和偏颇性, 保证了评价的可靠性和准确性。其层次结构的划分、评价指标的确定以及各指标的权重系数, 还可以根据评价的侧重点进行一定的调整、细化, 使其更加科学、合理。而且这种方法运作步骤、评判规则简单明确, 因此, 在实践中具有较强的可操作性和较高的应用价值。作为一家酒店运用该方法, 可以对目前酒店产品质量状况进行静态分析, 并结合其他方法如问题树法来分析存在问题的原因和通过PDCA法 (计划、执行、检查、处理) 来解决问题;还可以对不同时期评判结果进行动态的质量变化分析, 为酒店管理决策层改进硬件、提升软件等方面提供决策依据。作为行业管理机构 (如各地旅游局) 或行业组织 (如酒店协会) , 通过这种方法得出的结果可以了解到市场对酒店的客观评价, 还可以通过此方法得出同类同档次酒店的评判结果进行横向比较, 排出产品质量的高低名次或评出标杆单位。
参考文献
[1]陈文生:酒店督导管理10讲, 福建人民出版社, 2006, 76～78, 153～158
[2]邹益民:酒店整体管理原理与实务, 清华大学出版社, 2004, 127
[3]高中文宋伟伟:一种基于AHP的教学质量评估方法, 信息技术, 2006年第12期, 47～49
[4]朱沆汪纯孝:饭店服务质量管理重点分析, 系统工程理论方法应用, 1999年第8卷第2期, 60～65
[5]齐欢王小平:系统建模与仿真, 清华大学出版社, 2004, 33～40
模糊评价方法 篇10
关键词：智慧社区；评价研究；模糊综合评价
自从2009年IBM公司提出了智慧城市的理念，国际上涌起了城市“智慧化”的浪潮，2014年八部委联合发布的《关于印发促进智慧城市健康发展的指导意见的通知》中指出城市管理精细化的建设目标，而智慧社区在城市建设中处于一个相对合适的实践空间，在保障和改善民生服务、创新社会管理中具有举足轻重的地位，现有的研究从社区治理[1]、服务体系[2]、建设与运行模式[3]的角度来研究智慧社区。笔者借鉴北京市智慧社区指导标准的定义[4]，阐述智慧社区的概念是：利用物联网、互联网、云计算、数据仓库、移动互联网等新一代信息技术，将社区居民通过无处不在的感知器联接起来，以实现社区内信息资源共享最大化，从而发现知识，创新服务模式，实现对社区居民生活要素的数字化、网络化、智能化、互动化和协同化。为了能准确地把握智慧社区，本文构建智慧社区指标体系进行评价研究，并结合实例进行分析，根据评价结果提出推动智慧社区更好发展的建议。
1 智慧社区评价指标体系
1.1 智慧社区评价指标的选取
2013年国家住建部发布的《智慧社区建设指南（试行）》（下称《指南》）提出了一个完整详细的评估体系，它涉及了六个领域，87个底层指标，同时也指出了每个底层指标的评价标准。由于《指南》中评价结构繁杂，在实际评价工作中不易操作，本文在其基础上将相近指标融合一起形成一个新的智慧社区评价指标体系。
1.2 智慧社区评价指标体系的构建
根据智慧城市社区指标的选取，构建一个层次指标体系，见表1。
2 AHP-模糊综合评价法
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它是一种针对多元素影响的决策做出定性与定量结合的方法。本文采用的AHP法与模糊综合评判法相结合的方法来评测智慧社区，具体步骤是：①模糊评价指标的确定，将指标按层级分布整理；②根据评价对象的性质设置评语集，本文中所有评价指标的评语集设置为5个评语元素的集合；③运用AHP法来确定指标的权重，将二级指标按上层层次关系划分为4个矩阵，通过计算这4个矩阵和1个一级矩阵中每一行的特征向量W，使用特征向量做归一化作为指标权重；④对矩阵进行一致性检验，当偏差一致性指标与平均一致性指标的比值小于0.1，则接受判断矩阵的一致性；⑤对指标进行模糊综合评价，将评价矩阵R和权重集A通过模糊算子M（
3 智慧社区实例评价过程
3.1 数据收集 本文的实证研究选取湘潭市的“智慧九华”园区作为研究对象。2014年国家住建部和科技部联合发布第三批国家智慧城市试点名单，湘潭九华经济开发区入选名单，园区实施了“智慧九华”工程成功通过国家验收，其智慧社区的建设也惠及了九华居民的衣食住行，渗透到了社区服务中多处环节上。针对指标判断矩阵，笔者通过德尔菲方法将一级指标与二级指标分层进行两两比较，建立9分比例标度的判断矩阵，本次调研中共发放612份问卷，回收306份，最终有效问卷283份，将统计数据与问卷结果综合起来提交给专家，通过德尔菲法最终确定客观的因素集对评价集的隶属程度。
3.2 数据处理 对智慧九华的数据收据完成后，接下来需要针对判断矩阵计算权重集，并通过权重集对智慧九华指标单因素隶属程度的数据进行模糊计算。第一步，计算指标判断矩阵的特征向量，并做一致性检验，一级指标U1～U4判断矩阵A、二级指标U11～U43的4个判断矩阵A1、A2、A3、A4的特征向量计算结果如下：
WA=（0.072，0.159，0.317，0.351）；WA1=（0.641，0.359）； WA2=（0.352，0.296，0.176，0.176）；WA3=（0.637，0.258，0.105）；WA4=（0.163，
0.297，0.54）。
它们的随机一致性比率计算结果分别为：0.037、0、0.057、0.037、0.01，各值均小于0.1，因此我们承认判断矩阵之间有非常好的适应度，从而接受特征向量值作为智慧九华评价指标的权重值。
4 智慧社区建设与发展建议
本文借鉴了已有研究的智慧社区内涵，构建了一个智慧社区评价指标体系，运用AHP-模糊综合评价法，基于智慧社区实例进行评价研究。研究结果发现当前智慧社区建设发展良好，基本上充分考虑到了国家指南的指标要求，并结合本地特色满足了居民智慧化的需求。然而，现有的智慧社区建设过于的依赖于政府的干预，注意力过多的集中到了物联网、云计算、互联通讯等信息技术的部署上，淡化了智慧社区以人为本的内在意义，在下阶段的智慧社区建设发展中应该更多的关注到居民参与上来，让智慧社区更好地为社区群众服务。
参考文献：
[1]宋煜.社区治理视角下的智慧社区的理论与实践研究[J].电子政务，2015，06：83-90.
[2]郑从卓，顾德道，高光耀.我国智慧社区服务体系构建的对策研究[J].科技管理研究，2013，09：53-56.
[3]吴胜武，朱召法，吴汉元，段永华.“智”聚“慧”生——海曙区智慧社区建设与运行模式初探[J]. 城市发展研究，2013，06：145-147.
[4]北京市社会办，北京市经信委，北京市民政局.北京市智慧社区指导标准（试行）[Z].2013.
相关文章：
模糊风险综合评价法02-10
可变模糊评价法02-10
灰色模糊评价方法02-10
模糊评价02-10
模糊层次综合评价方法02-10
AHP模糊综合评价02-10
层次模糊评价02-10
二级模糊综合评价模型02-10
美学模糊评价法论文02-10
导游风采大赛评分细则02-10
