模糊评价（精选十篇）
模糊评价 篇1
关键词：水质,模糊数学,评价
湿地生物在充足的水分条件下得以正常生长, 其种类繁多, 构成一个丰富完整的生态系统。因此, 对湿地水环境质量进行监测和评价尤为重要[1]。水中各种污染因子关系复杂, 具有明显的随机性和模糊性[2]。该文提出用模糊数学方法中的隶属度描述评价等级, 确定各种污染因子的权重, 进而定性地得到水质类别, 最终为生产、生活用水提供技术依据。
1 研究方法与数据处理
目前, 水质的评价方法主要有综合评价指数法、模糊数学模式评价法、灰色评价法、物元分析法、人工神经网络 (ANNs) 评价法和地理信息系统 (GIS) [3]。潘峰等[4]将模糊综合评价应用到水环境质量综合评价的研究中, 通过建立因子集、评价集、隶属函数和权重集, 实现对各水体样本的质量等级综合评判和排序。在水环境质量综合评价中, 涉及到大量的复杂现象和多种因素的相互作用, 也存在大量的模糊现象和模糊概念。因此, 在综合评价时, 常用模糊综合评价的方法进行定量化处理, 评价出水体的质量等级[5,6]。该文根据某一湖泊水体水质评价特点, 建立模糊数学模型, 根据模糊数学最大隶属度原则[7]判定水样的等级。
1.1 模糊综合评判的基本原理
模糊数学综合评价过程一般归纳为以下几个步骤[8]:找出因素集, 给出评价矩阵, 确定评估函数, 计算评判指标。
1.2 数据来源
根据某一地面水质3个监测点位 (1#、2#、3#) 水质监测数据, 经过统计与整理后作为评价的基本资料。
1.3 参数选择
以溶解氧 (DO) 、五日生化需氧量 (BOD5) 、化学需氧量 (COD) 、氨氮、氟化物、硫化物、高锰酸盐指数、总磷、汞、石油10项指标作为评价因子, 即U={DO, BOD5, COD, 氨氮, 氟化物, 硫化物, 高锰酸盐指数, 总磷, 汞, 石油类}。
1.4 评价标准的确定[9]
采用我国《地表水环境质量标准 (GB3838—2002) 》[10], 分级标准:Ⅰ级主要适用于源头水、国家自然保护区;Ⅱ级标准主要适用于集中式生活饮用水、地表水源地一级保护区、珍稀水生生物栖息地、鱼虾类产卵场、仔稚幼鱼的索饵场等;Ⅲ级标准主要适用于集中式生活饮用水地表水源地二级保护区、鱼虾类越冬场、洄游通道、水产养殖区等渔业水域及游泳区;Ⅳ级标准主要适用于一般工业用水及人体非直接接触的娱乐用水区;Ⅴ级标准主要适用于农业用水区及一般景观要求水域。因此, 评价集V={Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ}。
1.5 计算各参数的隶属度, 建立模糊关系矩阵 (R)
取因子集U={DO, BOD5, COD, 氨氮, 氟化物, 硫化物, 高锰酸盐指数, 总磷, 汞, 石油类}, 评价集V={Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ}, 用实测浓度值分别计算不同级别水的隶属度 (r) 。以1#监测点中的氨氮为例, 其实测浓度为0.585 mg/L, 介于Ⅱ级和Ⅲ级之间。根据公式可得氨氮对各级水质的隶属度。
求出隶属5个级别的隶属度分别为:r1=0, r2=0.83, r3=0.17, r4=0, r5=0。
同理可得1#监测点其他9项指标5个级别的隶属度, 建立模糊关系矩阵 (R) 。再计算2#、3#监测点10项指标5个级别的隶属度, 建立模糊关系矩阵 (R) 。
1#监测点模糊关系矩阵:
2#监测点的模糊关系矩阵:
3#监测点的模糊关系矩阵:
1.6 计算各参数的权重, 建立模糊权重集 (A)
1.6.1 各单项参数权重值的确定。仍以1#监测点氨氮为例:
同法可求得其他9项参数的权重值。
1.6.2 各单项参数权重的确定。根据公式, 可得:
同理可计算出1#监测点其他9个单项参数的权重, 并组成一个1*10的权重集:A= (0.005, 0.012, 0.009, 0.002, 0.068, 0.0003, 0.003, 0.003, 0.897, 0.003) 。根据以上步骤, 可计算其他2个监测点各单项参数的权重。
1.7 评价结果分析[11]
通过计算, 得出1#、2#、3#各断面各单项参数的权重, 结果见表1。
根据公式可得1#监测断面的综合评价向量, 将权重集
(mg/L)
注:Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级水的DO标准值均大于或等于表中数值;而Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级水的BOD5、COD、氨氮、氟化物、硫化物、高锰酸盐指数、总磷、汞、石油类污染项目的标准值均小于或等于表中数值。
(A) 和单因素模糊矩阵 (R) 复合, 可得1#监测点的综合评价向量 (B) 。
因此, 1#监测点的评价结果:对Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级水的隶属度依次是0.000 6、0.006、0.008、0.001、0, 可见对Ⅲ级水的隶属度最大。根据模糊综合评价的最大隶属度原则, 可知1#监测点为Ⅲ级水。同理可得2#监测点的评价结果:对Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级水的隶属度依次是0.000 3、0.001、0.000 6、0.004、0.002, 可见对Ⅳ级水的隶属度最大。根据模糊综合评价的最大隶属度原则, 可知2#监测点为Ⅳ级水。3#监测点的评价结果:对Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级水的隶属度依次是0.001、0.006、0.002、0.007、0.005, 可见对Ⅳ级水的隶属度最大。根据模糊综合评价的最大隶属度原则, 可知3#监测点为Ⅳ级水。
2 结论与讨论
2.1 结论
此地面水水质基本处于Ⅳ级地面水标准, 其主要污染物为有机污染物和重金属, 其中COD、氟化物和汞等指标所占权重较大, 对水质整体状况的贡献比较大。
2.2 讨论
此地面水各水质监测点的水质基本都属于《地表水环境质量标准 (GB3838—2002) 》Ⅳ级地面水标准, 只有1#监测点为Ⅲ级水质, 可见此地面水水体受到了严重污染。根据各监测指标所占权重判断, 主要污染物为有机污染物和重金属。通过分析讨论发现, 主要污染物大部分来源于附近的化工厂、洗煤厂、机械制造厂等, 加之随着旅游业的不断发展, 旅游配套的服务、客房、饭店和游客排泻物对此水体也造成污染。
通过此次的研究, 发现此地面水水体治理需要进一步加强, 需要加大对所排放有机污染物的监测与治理, 且周围的工厂也需引进先进的设备, 从原始排放源做起, 做好预防与治理工作, 进一步完善区域配套设施。
参考文献
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模糊综合评价方法的改进 篇2
作者：熊德国 鲜学福 Author：
作者单位：重庆大学,西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室,重庆,400044
期 刊：重庆大学学报(自然科学版) ISTICEIPKU Journal： JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，
模糊评价 篇3
关键词 教师评价；多级模糊综合评价；指标
中图分类号：G645 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2015）16-0032-04
Abstract This paper illustrates by the case of Sichuan University for Nationalities， extracts teaching evaluation factor in their teaching evaluation index system with multi-level fuzzy comprehensive evaluation method， analyzes teaching evaluation indicators， model and carrying it out and combining the qualitative description and analysis， and establishes evaluation index system. It evaluates the status of appraisal from a number of factors to reduce the error that subjective evaluation of teaching the traditional factors will ensure the fairness on the evaluation results.
Key words teacher evaluation； multilevel fuzzy comprehensive evaluation； indicators
学生评教是高校教学质量监控的重要环节，对促进教师成长、提高学校教学质量有着重要的作用。现有的教师评价模型有三类：学生打分评教法、层次分析评教法以及模糊综合评价评教法。学生打分法易操作，但准确性不高，主观性强[1]；采用层次分析法的计算量大，需要判断矩阵的最大特征和矩阵的阶数是否相等，需要检验判断矩阵是否具有一致性，而且当判断矩阵不一致时需要通过若干次的调整、检验才能具有一致性，数据量和操作都比较复杂[2]。采用模糊综合评价法建模可以将一些边界模糊、不容易量化的因素量化，将定性分析和定量分析相结合，对被评价事物隶属等级状况进行综合性的评价，是一种比较适合的教学评价方法[3]。
1 多级模糊综合评教模型建立——以四川民族学院为例
四川民族学院地处边远贫困民族地区，区域经济及地理位置等因素在一定程度上影响学校的发展。其作为新建民族本科院校，欲在当前教育改革背景下实现跨越式发展，须积极探寻符合自身实际的改革与发展路径，突出办学特色，提高办学质量。学生评教作为高校教学质量监控的重要环节、提高教学质量的重要保障，其科学性、公正性至关重要。文中采用模糊综合评价法，对四川民族学院现有的评教指标进行建模分析，以期为其他评价提供范例。
教师评价因素——以四川民族学院为例 四川民族学院教师评价体系中，一级指标包括教学内容、教学水平、教学效果和教学态度，所占的分数分别为30分、30分、25分和15分；二级指标包括观点正确、层次清晰、信息量适度等。具体指标和单个指标的总分如表1所示。
将四川民族学院评教的一级指标和二级指标进行定义，其中一级指标用C={C1，C2...Cn}集合表示，二级指标用Ci={Ci1，Ci2...Cij}集合表示，根据单项指标的总分数，得到各个指标的权重，设定衡量尺度包括“非常满意”“比较满意”“满意”“不满意”“非常不满意”这五个等级，表示为S={S1，S2...Sn}，建立四川民族学院教师评价指标体系，如表2所示。
满意度分成非常满意、比较满意、满意、不满意、非常不满意这五个等级，再设定这五个等级相对应的分值为90分、80分、70分、60分、50分。
2 多级模糊综合教师评价模型实施
选取四川民族学院中100名学生，采用表1的各项指标，用问卷调查的方式对一名教师的同一课程进行打分评价，将结果用单因素评判矩阵表示，其中教学内容关系矩阵为R1、教学水平为R2、教学效果为R3、教学态度为R4。
因为A值结果求和不为1，对A进行规整处理，并将最后分数换算成满分为100分所占的分数。由公式（8）和公式（9）得到：
通过多级模糊综合法得出100名学生给该教师打的分数v′为91.7分。为了说明该方法具有较强的客观性，让参与实验的100名学生根据表1的评价方法，采用打分法对该教师进行打分，将总分除以学生人数，最后该教师所得分数为90.3分。假设欲将该教师最后得分提高1分，采用学生打分法只要每个学生在原有的基础上增加1分即可；而采用多级模糊综合评价法，学生在原有的基础上任意增加1分是达不到效果的，因为该方法中每个指标所占的权重不同，而且要通过多级模糊运算，可见比打分法具有较强的客观性。
3 结论
本文将四川民族学院现有的评教体系通过多级模糊评价法进行建模并实施，用指标作为影响因子，建立评判指标和衡量尺度等级的关系矩阵，采用综合模糊评价法对一直指标和关系矩阵进行模糊评判，根据评判结果，再进行二级评判，最后对结果进行规整，换成百分制，得到实验教师最后综合得分是91.7分。同时用打分法进行对比实验，让参与实验的100名学生根据原有的评教方法，对该教师进行打分，最后算出平均分为90.3分。这种方法操作简单，但是主观性强，公正性得不到保证。采用综合模糊评价法进行建模处理的方式，将定性描述和定量分析相结合，减小了因主观因素带来的误差，评价结果更加全面、客观，从而保证评价的公正性，以达到保障教学质量的效果。
参考文献
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[2]叶珍.基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用[D].广州：华南理工大学，2010.
基于模糊综合评价对机械水质的评价 篇4
关键词：水质评价,神经网络,模糊综合评价模型
引言
随着科技的发展和社会的进步, 机械已经几乎取代了手工, 随之而来的是空气污染、水污染和土壤污染。社会发展不能走先发展后治理的道路, 必须将机械生产中的污染治理好, 其中较为主要的是水处理。在处理之前需要对所有的污染得到一个较为准确的评价, 才能够采取相应的治理措施。模糊综合评价是一种良好的评价模型, 但是常常在确定权重上, 主观性比较强烈。本文主要提出了一种确定指标权重的新方法, 结合实例, 得到的改进模糊综合评价比较良好。
1 机械工厂附近水质的模糊综合评价
模糊综合评价法是一种以模糊数学为基础的综合评标方法。对于模糊综合评价向量, 即综合隶属度, 可用如下公式:
其中, A为输入, 代表参加评价因子的权重经归一化处理得到的一个1×n阶矩阵;R为模糊变换装置, 是通过单因素评判得到的隶属度向量, 是一个n×m阶的模糊关系矩阵;B为输出, 代表综合评判结果, 是一个1×m阶矩阵。
1.1 选取影响因素
对不同类型机械工厂水质周围进行数据采集, 并加以统计、比较以及主要成分提取。利用不同机械工厂附件的水质特点以及检测数据, 有选择性地选取因素对水质等级进行评价分析。根据对不同机械工厂的水质选择, 结合已有的水质评价标准, 本文选取以下几个主要因素:
在各机械工厂周围共设置6个采样点, 对各个采样点针对上述5个影响因素进行统一采样。
1.2 建立评价标准
根据《地表水环境质量标准》 (GB3838-2002) 要求, 结合工厂周围水质采集数据, 将所需的评价标准分为5个等级, 建立水质评价等级集合:F={I, II, III, IV, V}。
1.2.1 建立模糊评价矩阵R
确定每一个评价因子隶属于不同评价等级的隶属度, 就是不同因素在不同等级下的评分。通常对于不同水的用途特征, 利用隶属函数求得隶属度。
中线性隶属函数为:
式中, xi为第i个评价因子的实际测量值, xij为第i个评价因子所对应的第j等级的标准评价值。通过已有的隶属度函数求出每个单项指标对于各级标准的隶属度, 对于n个评价因素与m个等级的隶属度关系, 建立单因素评判矩阵R
选取采集点1为例, 根据已有的各个影响因素的隶属函数以及采集所得数值, 求出各影响因素对于各等级水的隶属度, 形成模糊矩阵1R。
1.2.2 建立评价因子的权重矩阵A
在模糊综合评判中应考虑各个指标之间高低有所不同, 这些影响因素在总的水质污染中的贡献率不同, 需要对每个参与评价的因子赋予不同的权重。在以往的权重确定的过程中, 往往很大程度上人为因素影响程度过大, 且很多时候会造成离差太大。很多时候, 确定的初始权重会随着影响因素的改变会变得不适用, 考虑到对于水质的多因素分析涉及到多个方面, 必须建立权重的学习机制, 而人工神经网络自身具有很强的自组织、自适应的能力, 因此采用人工神经网络作为确立各项影响因素的基本方法。
1.2.3 模糊综合评价
根据模糊综合评价原理, 可以得出采集点处的综合隶属度:
上式计算可以得出, B的值为[0.3260 0.0820 0.1582 0.0938 0.3500]
2 结论
水污染是一项很严重的问题, 处理好水污染必须对水质进行合理的评价。本文主要利用模糊综合评价, 在确定权重时候加入神经网络确定权重法, 很好地对水质进行了评价, 为水质进行SBR, MBR, 氧化沟等等工艺处理提供了良好的依据。
参考文献
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模糊评价 篇5
【关键词】煤矿；安全文化；安全评价；层次分析法；模糊综合评价法
2015年，我国煤矿百万吨死亡率为0.157，再创历史新低，十年内我国的煤矿百万吨死亡率下降到原来的1/20。然而，与世界发达国家相比，仍差距较大。以美国为例，作为世界第二大产煤国，煤矿年死亡人数30人左右，百万吨死亡率长期控制在0.1以下，特别近几年来，其百万吨死亡率降到了0.03。因此，“软”的安全管理水平成为制约我国煤炭安全的最重要的因素。
一、国内煤矿安全文化研究现状
我国安全文化建设取得了较好的成效：在建设方面，出现了具有社会主义市场经济条件下的企业安全文化模式；在传播方面，出现了全民安全文化，决策层的安全文化，管理层的安全文化和员工层的安全文化；在理论创新发展方面，很多的新理论和新成果已经渗透到安全文化的器物层次、制度层次、精神智能层次和价值规范层次，2008年，资深教授郝占刚应用了一种基于DEA的评价模型，为大型煤矿企业提供了一种比较准确复杂的的评价系统。
二、建立煤矿安全文化评价指标体系
结合国内外研究现状及煤矿安全管理的实践经验，可以从人、机、环、管4个方面分别建立评价的一级指标，一级指标之下又分别有以下12个二级指标：
三、模糊综合评价法建立模型
1.层次分析法
层次分析法是将决策问题按总目标、各层次目标、评价准则直至具体备选方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一级的各指标的优先权重，最后再加权和的方法求得对总目标的最终权重，此最优权重者即为最后结果。
2.综合评价得到结果
对二级指标做完单因素评价后，要对一级指标做综合因素评价，用各一级指标对应的二级指标的评判结果左乘以一级指标的權重，即可以达到最后的评价结果。即
四、实例应用
由于应用模糊综合评价法和层次分析法模型评价煤矿企业安全文化需要进行问卷调查，为了增加权重计算的权威性，选取了30位安全工程专业的专家和煤矿一线通风、安全管理者进行了访问调查，前后总共发问卷30份，收回30份。经过一次性检验，合格问卷30份，共同构成了独立完整的评判矩阵。
1.初级评判
（1）对环境的安全文化指标进行评价
对环境的安全文化打分构成的模糊矩阵：
五、结论
该煤矿安全文化的综合得分为74.02，等级为三级，安全文化需要发展。可以从以下两个方面进行改善：1.重点抓管理，首先建立专业性的管理机构，建立健全的管理制度，必要的话，可以引进国外先进的管理模式。除此之外，更重要的是聘请专业的、高水平的安全管理人员，加强企业各方面的安全管理，并且制定必要的奖罚制度，提高员工积极性。2.在环境方面，重点改善作业场所安全环境，严格执行国家和行业标准，有效控制影响员工生理、心理的作业环境，进而改善作业环境。
参考文献：
模糊评价 篇6
建设工程承包商为了在激烈的市场竞争中取胜, 必须在投标前分析影响投标报价的各种风险因素。由于对投标报价风险因素的评价具有模糊性, 所以, 对其进行风险评价的过程和评价结果也就不可避免地具有模糊性。本文运用模糊综合评价法, 对承包商在投标报价过程中可能遇到的各种风险因素进行评价, 为最终的投标报价提供依据。
1 模糊综合评价法的基本原理
模糊综合评价法 (Fuzzy Comprehensive Evaluation) 是将模糊数学应用于判别事物和系统优劣领域的方法, 根据给出的评价指标标准和实测值, 经过模糊变换后, 对事物或系统作出综合评价。其基本思路是:综合考虑所有风险因素的影响程度, 并设置权重区别各因素的重要性, 通过构建数学模型, 推算出风险的各种可能性程度, 其中可能性程度值高者为风险水平的最终确定值。
2 模糊综合评价法进行投标风险评判的理论基础
模糊综合评价法运用于投标报价风险因素分析中, 分为以下6个步骤。
2.1 选定评价因素, 构成评价因素集
评价因素集是影响评价对象的各种因素所组成的一个普通集合。通常用大写字母U表示, 即:U={U1, U2, U3, …, Um}, 各元素Ui (i=1, 2, 3, …m) 代表各影响因素, 可以是模糊的, 也可以是非模糊的, 但它们对因素集U的关系, 要么是Ui⊂U (i=1, 2, 3, …m) , 要么是Ui⊄U (i=1, 2, 3, …m) , 二者必居且仅居其一。本文根据建设工程项目投标报价的实际情况, 选择了项目因素、环境因素、投标企业因素和业主资信因素四大指标作为分目标, 并设置了16个具体指标, 构成了建设工程项目投标报价风险分析的评价指标体系。设上述四大指标作为分目标构成的评价指标集合为:
U={U1, U2, U3, U4} (1)
2.2 根据评价的目标要求划分等级, 建立评价集
评价集是专家利用自己的经验和知识, 对项目因素对象可能作出的各种总的评判结果所组成的集合, 一般用大写字母V表示, 即:
V={V1, V2, V3, …Vn} (2)
其中, 各元素Vi (i=1, 2, 3, …, n) 代表各种可能的总评判结果。模糊综合评价的最终结果就是要在综合考虑所有影响因素的基础上, 从评价集中得出相应的评价结果。
2.3 根据各风险因素影响程度, 建立其相应的权重集
权重集反映了因素集中各因素不同的重要程度, 一般应对各个因素Ui (i=1, 2, 3, …, m) 赋予—相应的权数ai (i=1, 2, 3, …, m) , 这些权数所组成的集合A={a1, a2, a3, …, am}称为因素权重集, 简称权重集。通常各权数ai (i=1, 2, 3, …m) 应满足归一性和非负性两个条件, 即:
undefined (3)
可将权数视为Ui (i=1, 2, 3, …, m) 对“重要性”的隶属度。各个权数由人们根据实际需要主观确定, 也可以按确定隶属度的方法加以确定, 本文采用主观调查的方法确定。
2.4 对各风险因素进行独立评价, 建立模糊关系矩阵
建立从U到V的模糊关系R, 即对单因素进行模糊评价。通常采取专家评审打分的方法建立模糊关系矩阵R (rij) 。由若干名专家对各因素rij进行评价:
undefined (4)
得到模糊关系矩阵R:
undefined
(5)
2.5 运用模糊数学运算方法, 进行模糊综合评价
单因素模糊评价只反映一个因素对评价对象的影响, 但要综合考虑所有因素的影响, 还需要进行模糊综合评价。从单因素模糊关系矩阵R可以看出, R的第i行反映了第i个因素影响评价对象取各个评价因素的程度;R的j列, 则反映了所有因素影响评价对象取第j个评价因素的程度。因此, 可用每列因素之和来反映所有因素的综合影响。但是, 这样做并未考虑各因素的重要程度。如果对 (5) 式中各项加以相应权数ai (i=1, 2, 3, …, m) , 则就能反映所有因素的综合影响。因此, 模糊综合评价可表示为:
B=A·R (6)
权重集A可被视为一行m列的模糊矩阵, (6) 式可按模糊矩阵乘法进行运算, 即:
undefined
(7)
B称为模糊综合评价集, 称为模糊综合评价指标, 简称评价指标。bj的含义是:综合考虑所有因素的影响时, 评价对象对评价集中各因素的隶属度。模糊综合评价集B也是评价集V上的模糊子集。
2.6 评价指标的处理
得到评价指标bj={b1, b2, b3, …, bn}之后, 可根据以下几种方法来确定评价对象的具体结果。具体方法有最大隶属度法、加权平均法、模糊分析分布法。
3 模糊综合评判法在投标报价中的实例分析
以下结合笔者在山西建工集团参与的一个投标工程实例, 来进行投标报价的风险评价实证分析。该工程总建筑面积12 000 m2, 为办公建筑, 参与投标的有4家单位。下面对其投标报价风险因素进行模糊综合评价。
(1) 建立的指标体系, 如图1所示。
(2) 将投标报价风险程度分为5个等级:V={高风险、较高风险、一般风险、较低风险、低风险}, 因此, 上述5个评价等级构成评价集:V={V1, V2, V3, V4, V5}。
(3) 建立权重集。评价因素的权重是表征因素相对重要性大小的量值, 权重值的合理与否将直接影响综合评价的结果。确定权重的方法很多, 如专家估计法、层次分析法 (AHP) 等, 可根据系统的复杂程度和实际工作需要进行选择。本模型评价系统相对比较简单, 邀请了9位专家对风险进行估计, 在综合这些专家意见的基础上, 本模型的权重确定为:
U= (0.581, 0.114, 0.255, 0.050) ;
U1= (0.224, 0.308, 0.108, 0.074) ;
U2= (0.157, 0.035, 0.224, 0.074) ;
U3= (0.035, 0.108, 0.308, 0.051) ;
U4= (0.626, 0.043, 0.252, 0.079) 。
(4) 建立模糊关系矩阵。建立模糊风险因素评价表, 其中9位评审专家的评价结果如表1所示。
本算例共有9位评审专家参与评价, 统计后得到各个指标的统计概率, 并得到评价矩阵R1:
根据模糊数学模型:B1=A1·R1, 得:
B1= (0.224, 0.308, 0.108, 0.074) ·
同理, 可以进行以下各风险的评价, 可求得:
B2= (0.133, 0.083, 0.104, 0.213, 0.149)
B3= (0.132, 0.335, 0, 0.017, 0.023)
B4=0.126, 0.585, 0.078, 0.014, 0.328)
(5) 进行模糊综合评价。
B= (0.581, 0.114, 0.255, 0.050) ·
undefined
= (0.221, 0.354, 0.110, 0.121, 0.194) (10)
综合评价的结果表明, 对于此工程的投标报价风险, 属于评价集中V={高风险、较高风险、一般风险、较低风险、低风险}的隶属度分别为:22.1 %, 35.4 %, 11.0 %, 12.1 %和19.4 %。根据最大隶属度原则, 该项目投标风险为较高。另外, 结果中表明高风险和较高风险之和的风险概率为57.5 %, 越过50 %, 所以, 可以得出该工程投标报价的风险较高, 对此应引起注意。
参考文献
模糊评价 篇7
关键词：土地整理,绩效评价,模糊数学评价模型
开展土地开发整理工作,是人类社会经济水平发展到一定阶段的产物,也是我国在耕地资源有限的现实情况下,土地利用战略的必然选择。自1998年以来,我国实施了大量的土地开发整理项目,但对于土地开发整理项目效果和影响的研究还比较有限,缺乏深入细致的分析和论证,使得土地开发整理绩效评价成为土地开发整理研究的重要课题。
1 土地整理绩效评价的内涵
土地整理绩效评价是指在土地整理项目实施后的一段时间内,为衡量项目的真实效益,指导后期项目的顺利开展,对项目综合效益进行的科学分析和评价活动[1]。土地整理绩效评价是针对土地整理活动对整理区域的贡献和效果,进行土地整理项目绩效评价,是土地整理项目后评价的核心内容,是从效益方面对所实施的土地整理项目的评价,其目的在于考核项目是否实现了预期的效益并衡量效益的大小。
土地整理应追求经济、社会、生态环境的统一,做到生态上平衡,经济上有效,社会上可行和可接受[2],因此土地整理项目实现的效益可以分为经济效益、社会效益、生态环境效益3个方面。土地整理项目的综合效益是经济效益、社会效益和生态效益组成的有机整体,三者相互联系、相互制约,共同构成土地整理项目绩效的评价内容[3]。
经济效益是对土地进行资金、劳动、技术等的投入所获得的效益,表现为土地整理后产量增加、投入产出率提高等;社会效益指对社会环境系统的影响和产生的宏观社会效应,即土地整理为实现农村经济发展、缩小城乡差别等所做出的贡献与影响程度;生态效益是土地整理对区域内的水资源、土壤、植被、生物等产生诸多直接或间接、有利或有害的影响,要求在保护和改善生态环境的前提下进行开发整理,避免造成新的生态破坏[4]。
2 土地整理绩效评价的指标体系构建
合理选取评价指标,科学构建评价体系是土地整理绩效评价工作的基础,是客观评价和反映土地整理工作绩效好坏的重要前提。土地整理是诸多因素相互作用的过程,构建一套能够客观、准确、全面并定量化反映土地整理绩效的评价指标体系,应充分考虑地区经济和社会发展的特点,遵循系统与层次相结合、动态与静态相结合、定性与定量相结合、可操作性与区域特点相结合的原则。
依据土地整理绩效评价指标选取的原则,根据实地调查结果并结合当地国土、农业、水利、环保等方面专家的意见,从经济、社会、生态3个方面选取相关指标建立项目区土地整理综合效益评价指标体系,该体系由目标层A、准则层B和指标层C构成(见表1)。
3 土地整理模糊数学评价模型的应用
模糊数学评价的原理是先把要评判的同一类事物的多种因素,按其属性分成若干类因素进行综合评判[5]。甘肃省武都区角弓镇土地整理项目作为评价对象,项目区位于角弓镇,项目区分为“角弓街片”“白草坝片”和“肖坝子片”3个片区。项目区“角弓街片”位于N33°32′51″～33°34′10″、E104°38′03″～104°39′14″,东至村庄,西、南至白龙江,北至212国道。“白草坝片”片区位于N33°31′52″～33°32′11″、E104°39′28″～104°39′57″,东至大桥,南至白龙江,西、北至村庄。“肖坝子片”位于N33°34′46″～33°35′09″、E104°36′56″～104°37′10″。项目区内实有土地面积173.3 hm2,实际建设规模173.3 hm2。该项目主要建设内容分为4个部分,包括增加有效耕地面积、提高耕地质量、优化土地利用结构和提高土地利用效率及改善农业生产条件。基于模糊数学评价的原理,结合项目区实际,在土地整理工作中构建评价模型。
3.1 评价指标权重的确定
指标的权重是某评价指标对于评价对象相对重要程度的一种衡量。该研究采用层次分析法,利用多位专家的经验判断结合适当的数学模型进一步运算确定权重。由于土地整理工程系统中的复杂性、不可逆性和模糊性,与普通精确的数学模型相比,以熟悉土地整理工作的专家的综合意见进行因素判断反而比较可靠[7]。具体步骤是:对土地整理综合效益评价进行量化研究,在建立项目区土地整理效益评价指标体系的基础上,根据专家意见,按照1～9的标度确定各个指标间相对性,建立两两成对比较的判断矩阵,然后利用和积法计算矩阵的最大特征向量,并进行一致性检验,以此来确定各评价指标的权重。
3.2 模糊综合评价
模糊综合评价法是以模糊集合论为理论基础,应用模糊关系合成原理将模糊、不易定量的因素或指标定量化进行综合评价的一种方法。它是一种应用非常广泛并且有效的模糊数学方法,通过影响某事物的各个因素的综合考虑,对该事物的优劣做出科学的评价[6,7]。土地整理工程是一个复杂系统,其效益评价涉及经济、社会、生态等多个效益目标因素,为了全面正确地评价其综合效益,就需要考虑多方面的指标,该文结合土地整理工程的实际要求,综合专家意见,将层次分析法与模糊决策评价方法有机结合,建立多层次模糊综合评价模型来评价土地整理的各项效益,并利用模糊变换原理和最大隶属原则,考虑与土地整理效益相关的各因素,从而得出比较客观的土地整理效益评价结果。将多层次模糊综合评价应用于土地整理项目绩效评价既能够通过单级模糊综合评价对评价指标体系中的定性指标的等级(优、良、中、差)进行定量化的评判,又能够通过二级和多级模糊综合对多层次、多种类指标进行综合评价,能有效地适用于不同性质、类别和规模的土地整理项目绩效综合评价,得到项目综合效益的客观结果。
模糊综合评价具体过程:(1)建立评价因素集合,即指标集undefined;(2)建立评价等级标准集合undefined。(3)构建评价矩阵(隶属度矩阵),由于U中各因素有不同的侧重,需要对每个因素赋予不同的权重,它可表示为U上的一个模糊子集即权重集合undefined,并且规定∑ai=1,ai≥0,它反应各指标的重要程度。鉴于目前国内对土地整理绩效评定缺乏统一的标准,依靠相关各领域专家组的经验,综合各评价指标的评价结果,对项目的成功度做出定性结论的成功度评价法。将项目区各指标整理前后的状况分成优、良、中、差4个等级,由10位相关各领域的专家进行评判(见表8),然后将特征向量U构成模糊关系矩阵R与模糊子集进行模糊复合运算。采用“·”和“+”模糊算子,记为模型M(·,+)。设复合运算的结果为C,则C中的元素为:undefined。(4)式中a·b=ab,是乘积算子(代数积);a+b=(a+b)∧1,是闭合加法算子(代数和);∑表示对k个数在“+”下求和。
对于经济效益有:U1=(u1,u2,u3…,un),权重为A1=(0.500,0.250,0.250),单因素评判矩阵为:
结合各指标隶属度矩阵,建立经济效益的模糊综合评价模型为:Bi= AiM(·,+)Ri;B1=A1M(·,+)R1=(0.300,0.400,0.225,0.075),根据隶属度最大原则,在计算结果中0.4为最大值,相对应的经济效益为良。同理,社会效益和生态效益为:A2=(0.356,0.325,0.194,0.125);
B2=A2M(·,+)R2=(0.512,0.312,0.140,0.040);B3=A3M(·,+)R3=(0.493,0.344,0.146,0.020)
根据隶属度最大原则,社会效益和生态效益分别为:0.512和0.493,相对应的整理效益为优。
对于土地整理综合效益评价综合权重为:
A=(0.539,0.164,0.297)
B=A M(·,+)B=A M(·,+)(B1,B2,B3)T
即:
undefined
根据隶属度最大原则,其中0.440为最大值,相对应的土地整理效益为良。
由定量计算可知,该项目的社会效益和生态效益都属优级,经济效益属于良,综合效益评价结果为良,相对于成本而言,项目实施达到了与预期的目的和效益,评价结果与项目实际状况相符。
4 结论与讨论
通过建立模糊数学模型评价土地整理的具体效果,从而判断该土地整理项目的实施是否成功,为土地整理效益评价提供了一个新思路,但受到项目特点及个别指标不宜量化的制约,该文中对评价指标的选取还存在一些不完善之处,如评价指标只是针对当前土地整理所涉及的方面提出来的,不够全面和完善;评价指标量化过程中参与了过多的主观性,要进一步优化量化指标,提高土地整理效益评价的科学性和客观性;土地整理评价的步骤中,还缺乏必要的、可操作性强的程序,需要随着研究的进一步深化,不断改进评价程序,使评价更科学、合理;评价中缺少高新技术的支持,如将遥感和地理信息系统引入评价过程,提高评价的真实性和客观性。
土地整理是建设社会主义新农村的重要内容,提高耕地质量,增加耕地面积,是确保我国粮食安全的要求,也是构建和谐社会的重要方面。而土地整理效益的体现是一个长期的过程,其各方面的效益都需要通过长期的监测检验才能得到一个相对准确的判断,因此需要建立土地整理的长效机制,促进土地资源的良性利用。土地整理项目的绩效评价就是通过对研究区域土地整理效益的评价,发现问题并提出对策以促进土地资源可持续利用,是土地整理长效机制的重要组成。
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模糊评价 篇8
一、水质模糊综合模型
模糊综合评价是以模糊数学为基础,应用模糊变换原理和最大隶属度原则,对受多种模糊因素影响的事物建立模糊矩阵,通过矩阵运算进行综合分析,最终进行定量评价的方法[5]。其评价步骤如下:1、确定水质评价指标,建立评价因子集合;2、根据水质等级标准确定评语集合;3、建立模糊评价矩阵;4、确定各指标的权重矩阵;5、将权重矩阵和隶属度矩阵相乘,得到水体对各级水质标准的隶属程度,根据最大隶属度原则,确定水质评价等级。
1、水质评价指标的选取
水质评价中,水质指标的选取对评价结果具有决定性影响。由于不同评价指标对水体污染程度影响不同,而且不同水源地主要水质参数也有一定的差距,因此在水质参数选取上也存在多种方法[6]。
在水质评价过程中,主要依据多为我国相应的环境质量标准,因此评价指标的选取要以相应环境质量标准为依据,选择可以量化的,且可直接评判的指标。具体有以专家经验为依据的专家评判法,以单项指标超标倍数为基础的超标倍数法和累积频率法等。专家评判法主要以专家经验为依据,筛选出对环境影响较大指标,对不同区域和类型的水源地水质评价指标的选取具有一定的灵活性,但缺乏科学依据和客观性。超标倍数法和累积频率法是通过计算各污染指标的超标倍数,将各超标倍数自大到小排序,按一定方式自大到小选取的。该法以污染指标的超标情况为依据,虽然未能顾及不同污染指标的危害程度差异,但对水质在某一方面的污染程度给出了切合实际的评价。
如地表水水源地评价中,依据《地表水环境质量标准》 (GB3878-2002),选择地表水环境质量标准基本项目中规定的24类项目作为指标筛选范围。当筛选出的指标过多时,可依据超标倍数法或累积频率法进行选择,具体公式如下:
(i=1,2,3,…,m,m为监测指标个数)
式中Ci为第i个指标的浓度值;Cij为第i个指标的j类环境标准值;Mi为第i个指标的超标倍数;Ki为前i个指标的累积频率。根据统计分析要求,在选取评价指标时,一般取Ki≥85%。
2、评价集的建立
评价集是对评估对象进行评价的标准的集合,可表示为V={V1,V2,…,Vm},其中Vj(j=1,2,…,m)为评价的第j个评价等级,对地表水水质评价而言,一般根据《地表水环境质量标准》(GB3878-2002),评价等级分5个等级,组成评价等级集合:V={I、II、III、IV、V}。
3、隶属函数和评价矩阵的建立
隶属函数是用来表征评价指标与水质级别隶属关系的函数,它是各单项水质指标评价的依据,也是建立模糊评价矩阵的基础。
应用模糊数学的基本概念,确定每一个评价指标对评价集V的隶属程度,以rij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;m为评价指标个数,n为评价级别)表示,构成单因子评价集, 将所有单因子评价集进行处理即得模糊评价矩阵R。
根据地表水的不同用途,将水质划分为5个等级标准, 常用降半梯形分布来建立单个评价指标对各等级标准的隶属度,表达方式如下
(1)当j=1时,隶属函数为:
(2)当1<j<5时,隶属函数为:
(3)当j=5时,隶属函数为:
以上各式中,Ci为第i个评价指标的实测值,Cij-1、Cij、 Cij+1分别为评价指标的第j—1、j、j+1级水质的标准值。
当Ci给定后,便可用以上隶属函数求出单个评价指标对各级水质的隶属度。
根据单因素隶属度便可确定模糊评价矩阵R
4、不同评价指标权重的确定
在水源水污染程度上,不同指标对环境危害不尽相同, 因而其在整体评价中的相对重要程度也不同,常以指标权重表示。将权重与隶属度矩阵相乘,根据结果便可评价水体水质。权重确定方法不同,评价结果也有很大差异,应用较多的权重确定方法有单项评价指标权重法、综合权重法和熵权法等[7]。其中单项评价指标权重法较为简单,计算公
式中:Wi为第i个评价指标的权重;Ci为第i个评价指标的实测值;为第i个评价指标各级标准的算术平均值;n为评价指标个数。
这样便得到一个1×n的模糊权重矩阵A,即
5、进行模糊综合评价
将权重矩阵A和模糊矩阵R相乘,得模糊评价矩阵B,即B=A·R。矩阵B表征了不同水质指标对水质标准的隶属程度,根据最大隶属的原则,便可确定水体水质等级。
二、实例分析
1、评价对象及评价指标选取
选取秦皇岛市洋河水库为评价对象,该水库水源水主要有DO、CODMn、TN、TP等日常监测指标,文献[8]给出类该水库取水口水质检测值,如表1所示。
2、评价集的建立
根据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)评价等级分5个等级,组成评价等级集合:V={I,II,III,IV,V},各级标准见表2所示。
3、建立模糊评价矩阵
根据表1检测值和表2分级标准,以CODMn为例,计算隶属度。
当j=1时,由于检测值5.6大于Cij+1(标准值为4),故ri1=0;
当j=4时,由于5.6小于Cij-1(标准值为6),故ri4=0;
当j=5时,由于5.6小于Cij-1(标准值为10),故ri5= 0;
同理,可求得其它评价指标的隶属度,根据单指标隶属度便可确定模糊评价矩阵R。
4、建立评价指标权重矩阵
利用单项评价指标权重法计算各评价指标的权重(DO越大,表明水体耗氧污染物越少,故其值越大,表明水质越好,其权重为,其余参数)结果如下:
5、模糊综合评价
将权重矩阵A和模糊矩阵R相乘,得模糊评价矩阵B,即B=A·R。
由B可知,0.3176最大,根据最大隶属度原则,即属于该级别,故该水库水质评价等级为III级,符合集中式饮水水源地水质要求。
6、评价结果分析
洋河水库为秦皇岛市重要水源地,常年评价水质不低于II级水质。据河北省环保厅地表水水质月报显示,2007年第三季度,洋河水库发生水华,水质变差,评价结果与相关文献报道相符[8,9,10]。
三、结论
1、水源地水质评价是饮用水安全保障的基础,建立合理的水源地水质评价模型对饮用水水源地水质评价具有重要意义。本文在传统模糊评价的基础上,提出了更为严谨的评价过程,对评价指标的选取,评价集的建立,模糊评价矩阵的确定,以及最终评价结果的分析,均设定了可靠的方法,相比传统模糊评价,该法既突出了污染较严重的水质指标,又反映了水库水质的整体水平,更为优越。
2、以建立的评价模型为手段,对秦皇岛市洋河水库水源地进行评价,其水质等级为III级水质,符合集中式饮水水源地水质要求。同时评价结果也表明,本文建立的水质评价模型正确,评价结果贴近实际。
摘要：针对饮用水水源地水质评价的不确定性,本文完善了模糊综合评价的过程。提出了以累积频率法为依据的评价指标选取标准,使评价过程更为严谨。以秦皇岛洋河水库为评价对象进行评价,结果显示,洋河水库饮用水取水口水质为III级水质,符合集中式饮水水源地水质要求。
模糊评价 篇9
大量的污染物排放到大气中, 对大气环境质量构成了严重威胁。大气环境质量评价的难题在于大气环境本身是一个多因素的复杂的动态系统, 同时, 影响大气环境质量的污染因素繁多, 随机性和模糊性是大气环境质量评价的两大难点, 传统的指标评价方法无法胜任。为了科学合理的评价大气污染程度, 笔者以徐州矿区大气环境监测数据为基础, 借助模糊综合评价理论对大气环境质量状况进行了分析和评价。
1大气环境调查
笔者在课题“徐州矿区塌陷地生态恢复规划研究”的研究过程中, 2007年跟随徐州市环境监测中心站对徐州矿区的大气环境质量进行了监测。
1) 大气环境监测方案。
每期连续监测7 d, 每天6次 (北京时间02:00, 07:00, 10:00, 14:00, 16:00, 19:00) 。监测对象为SO2, NO2, 可吸入颗粒物 (PM10) 三项。监测点共设6个, 分别是监测点1:孙大庄监测点, 监测点2:柳新镇监测点, 监测点3:刘集镇监测点, 监测点4:丁场监测点, 监测点5:华美坑口热电厂二期厂址监测点, 监测点6:拾屯街道监测点。
2) 大气环境监测结果。
根据实测数据, 整理后的结果如表2所示。
2徐州矿区大气环境质量模糊综合评价
2.1 确定评价因子集
设u1, u2, …, ui, …, um为参与评价的m个环境因子的值, 则集合U={u1, u2, …, um}称为评价因子集[2]。本评价中U={SO2, NO2, PM10}。
2.2 确定评价等级集
vi1, vi2, …, vin为与ui (i=1, m) 相应的评价标准, 则集合V={vi1, vi2, …, vin}称为评价等级集[2]。根据我国GB 3095-1996环境空气质量标准 (见表3) , 本评价确定评价等级集V={Ⅰ级, Ⅱ级, Ⅲ级}。
2.3 确定隶属函数
假定某污染因子浓度为ui, 则该因子对第j级环境质量标准的隶属函数为rij。本评价根据表3采用Ⅰ级 (j=1) , Ⅱ级 (j=2) , Ⅲ级 (j=3) , 具体计算公式为[2,4]:
对Ⅰ级环境空气质量标准 (j=1) :
。
对Ⅱ级环境空气质量标准 (j=2) :
。
对Ⅲ级环境空气质量标准 (j=3) :
。
对前述6个监测点, 分别计算出秋季和冬季对应的隶属函数, 具体见表4。
2.4 确定模糊关系矩阵R
按前述步骤, 分别确定每一因子对各级标准的隶属函数rij[5], 由此构造隶属矩阵R。本评价的隶属矩阵为:
。
对徐州矿区大气环境质量监测的6个监测点, 经计算分别得到6个模糊关系矩阵。
,
,
,
,
,
。
2.5 确定权重系数集A
利用归一化公式计算各因子的权重系数ai (i=1, m) [4,6], 具体公式如下:
其中, Ci为评价因子i的监测浓度值;
由各因子的权重系数构成权重系数集A={a1, a2, a3}。本评价经计算得权重系数集为A={a1, a2, a3}, 见表5。
2.6 模糊综合评价
由已经求得的模糊关系矩阵R和权重系数集A确定模糊评价子集B为:B=A·R={B1, B2, B3}, 由此可得到综合评价结果, 见表5。
2.7 评价结果分析
从模糊综合评价法对徐州矿区大气环境质量的评价结果来看, 监测点1, 3, 4达到Ⅰ级标准, 监测点2, 5, 6达到Ⅱ级标准, 全部达到良好及以上。评价结果与徐州矿区大气环境质量实际状况一致。
良好的空气质量源于以下几方面的因素:有效控制徐州矿区大气污染源排放。调整能源, 通过关闭小锅炉、小煤窑、小化工等, 使能源消费向合理化方向发展, 逐渐减少直接燃煤在能源结构中的比重。由表1可以看出, 2007年徐州矿务集团主要有害物的排放总量均得到大幅度的降低, 从源头减轻了对大气环境的威胁。加大污染治理力度, 加强对锅炉二氧化硫污染的治理, 进行电厂烟气脱硫除尘一体化装置等项工作, 确定合理的治理措施并加以推广。加快矿区基础设施建设, 积极增加集中供热, 替代周边地区效率低、能耗高、环境污染严重的中小锅炉。对矿区的生活用燃煤设施进行煤气、液化气改造, 减少煤炭直接燃烧。抑制扬尘, 在煤炭装卸处和矿区主要公路以及易产生扬尘的场地进行喷洒, 降低地面扬尘对大气的污染。
3结语
大气环境质量的好坏和评定等级的划分, 其界限是模糊的, 没有一个确定的等级边界。用模糊理论中的隶属函数等概念表征大气质量, 既突出考虑污染较重因子的影响, 也兼顾污染较轻因子的影响, 消除环境质量分级中的主观人为因素, 最大限度地避免主观人为误差, 客观合理地确定环境质量等级。
摘要：参照环境控制质量标准, 以SO2, NO2和PM10作为评价因子, 运用模糊综合评价方法, 通过确定模糊隶属函数、模糊关系矩阵、模糊权重集, 得到模糊综合评价子集, 客观判断徐州矿区大气环境质量的等级, 为相关部门了解当地大气污染程度提供了科学依据。
关键词：模糊综合评价,大气环境质量,隶属函数
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领导干部考核模糊综合评价研究 篇10
关键词：模糊综合评价；中层干部；指标体系
中图分类号：D08 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2013）34-0071-03
干部工作的核心任务是选准用好干部，切实把好领导干部科学考评关是选准用好干部的前提和依据。贯彻落实中央提出的“完善体现科学发展观和正确政绩观要求的干部考核评价体系”这一新要求，建立科学、全面、有效的干部考核评价体系，运用定量和定性相结合的方法，对领导班子和领导干部进行全面、客观、准确的评价，既是推进党建工作科学化上水平的重要举措，同时也为建设高素质干部队伍、科学选拔任用干部奠定了坚实基础，是提升领导干部考核评价工作科学化水平的有益探索和补充。本文通过构建定性评估和定量考核相结合的领导干部考评体系，运用层次分析法确定指标权重，应用模糊综合评价模型对领导干部进行量化考核，探索科学可行的干部考核评价方法，既避免了传统单纯的定性考核，又有效避免了为量化而量化、量化过度的偏激做法，对提升领导干部的综合素质和创新意识，建立正确的政绩观，有着重要的理论和实践意义。
一、当前领导干部考核模糊综合评价研究
（一）考核评价体系有待进一步科学化设置
在领导干部考核评价的理论与实践探索中发现，考核评价体系指标设置的科学化、民主化、制度化程度有待提升，应鼓励领导班子、领导干部结合工作实际，提出自己的工作目标，从机制上促进工作创新[1]。由于党和国家战略重点会与时俱进，不断调整，考评内容也应该与时俱进，具有动态性，这是保持考评效用的内在要求[2]。目前的领导干部考核评价指标体系多数存在内容不细、较难量化、操作性不强等问题，缺乏个性化及开放式考核指标，较难准确把握不同岗位、不同时期、不同条件干部的特点，体现领导干部履行岗位职责的实际情况不够充分，反映领导干部的工作业绩、领导水平和工作作风不够全面，得出的考核结果不够客观。
（二）考核方式有待进一步优化
在领导干部考核评价研究中，运用传统手工操作模式对数据进行统计分析应用，不仅需要投入大量的人力和物力，而且存在效率低、容易出错、不易进行数据科学分析等问题，考评的科学性和可信度大打折扣，已经不能适应新形势下领导干部的考核要求，亟待建立科学的考核评价指标体系和考核系统，提升干部考核工作的科学性、规范性、真实性及有效性。
（三）测评群体覆盖面不广
干部考核评价的对象是人，是处在不同地区、不同层级、不同岗位的领导人[3]。对领导干部进行考核，应当收集来自各方面的真实评价意见，进一步发扬考核工作民主，扩大群众有序参与，尽可能让更多知情人参与，增强考核的真实性、准确性[4]。传统考核方式中，领导干部的测评群体往往局限于所在单位的班子成员和同事，而忽略了被考核干部的相关单位同行及服务对象，未充分体现管理即是服务这一本质属性。参与测评人员的覆盖面不广，容易受到广大群众的质疑，较难体现考核结果的公平性、公正性、公开性。
（四）考核结果应用程度有待提高
强化考核结果应用，建立新的思维导向，是提升领导干部考核评价机制的内在生命力、可持续性及科学有效性的重要保证。从目前来看，考核结果与干部选用挂钩不够紧密，没有完全做到对考核优秀者给予奖励并优先任用、对考核较差者采取诫勉谈话甚至免职等措施；根据考核结果监管干部、培养干部的力度不足，通过考核结果发现领导干部在某些方面存在的问题时，未能切实做好信息反馈和整改工作。
二、领导干部考核评价指标体系的构建
（一）使用Delphi确定指标
我们采用专家咨询（Delphi）法这一评估方法，向校内外近50位政府及高校领导、党政部门负责人、思想政治教育专家发起了对领导干部考核评价体系指标设计的调研，选择专家时从其熟悉专长、研究方向和分布区域着眼，比较有代表性和可信度。按照党管干部、德才兼备、注重实绩和群众公认等基本原则，围绕德、能、勤、绩、廉等5个方面初步设计了领导干部考核评价指标体系，又从科学发展、系统全面、重点突出等方面入手设计二级指标，整套指标体系内含5个一级指标、15个二级指标。
我们将评价指标体系制成表格印发给上述50位专家，请他们选出适合作为领导干部考核评价要素的选项，并就提高干部考核的客观性和科学性予以必要的补充。第一轮调研结束，专家们各自选择了一些干部考核评价因素，部分专家提供了一些补充意见。我们对所有的指标选择结果按照提名情况进行整理，并增加专家们的补充意见，重新整理制成第二份表格提供给这50位专家，请他们进行第二轮选择并适当补充意见。如此循环至第三轮，专家们的意见趋于一致，共同选择了5个一级指标、14个二级指标作为领导干部考核的评价因素，并设置了详细的测评要点（见表1）。其中，“德”考核的是领导干部理想信念、道德修养、全局意识等方面的道德规范，下设政治素质、组织观念、师表形象等3个二级指标。“能”考核的是领导干部工作思路、办学理念、创新意识、身心健康等方面的内容，下设理念思路、组织领导、开拓创新、身心健康等4个二级指标。“勤”这一指标主要是对领导干部工作投入程度、是否深入基层等方面进行考察，下设敬业精神、工作作风等两个二级指标。“绩”这一指标考核的是完成工作任务、单位效益、处理问题能力等方面的内容，下设工作业绩、工作效益、工作亮点等3个二级指标。“廉”这一指标主要是对遵章守纪方面进行考核，下设廉洁自律、责任落实等两个二级指标。
（二）指标权重的确定
可以通过层次分析法[5]来确定领导干部考核评价指标体系中各项指标的权重系数。根据表1建立层次结构构建两两比较判断矩阵计算指标权重并进行一致性检验。我们继续对专家进行调研，通过成对比较法和1～9比较尺度建立判断矩阵，即对需要调研的指标体系采用9标度制成表格，请各位专家对同一层次的指标元素及与之相关元素之间的相对重要性进行成对比较。根据比较结果构造层次结构中的比较判断矩阵，得到最大特征值和特征向量，将特征向量归一化得到权重向量W。计算一致性指标Ci =（Tmax-n） /（n-1），Tmax为判断矩阵的最大特征值、n为矩阵阶数。查表求得同阶矩阵平均一致性指标Ri，一致性比率指标Cr=Ci / Ri，当Cr<0.1时， T通过了一致性检验。通过该方法得到领导干部考核评价指标体系的各指标权重，详见表1，计算过程略。
（三）评价模型的确定
本文通过模糊数学[6]的方法建立评价模型，包括四个步骤。一是构建评价因素集，第一级指标集U={U1 ，U2，U3， U4， U5}分别表示{德，能，勤，绩，廉}五个方面，第二级指标集为Ui={Ui1 ，Ui2……Uij}，（i=1～5；i为第i个子集的指标个数）。二是确定评价等级集，根据专家们的意见将评判指标的评语集设定为V=[很好（V1），较好（V2），一般（V3），较差（V4）]，相应的评语加权系数矩阵为F=[9 7 5 3 ]T。三是构建权重关系矩阵，一、二级指标的权重已用AHP法算出。四是建立模糊评价矩阵，把各因素得分的平均值，即各指标专家评价等级的比例，代入隶属度函数构造模糊评价矩阵。五是进行模糊综合评价，由于评价指标体系由一、二级指标构成，因此需进行单因素评价和多因素综合评价，构建单因素评判矩阵Ai={Aij}，进行单因素评价Qi= Wi·Ai （i=1～5）；多因素综合评价，基于Q构建高一级的矩阵R，得出综合评价矩阵M= W·R，最终计算综合评价值E= M·F，E即表示综合评价得分。
三、推进领导干部考核建设科学发展的若干建议
（一）创新思路，建立领导干部考核体制及考核方法
建立科学规范的领导干部考核评价指标体系，注重干部考核与现实表现相结合，上级评价与下属评价相结合，内部评价与同行评价相结合。创新地按照领导干部工作岗位及服务对象，对在管理、科研、服务等不同岗位的领导干部实行差异化考核，测评群体由上级领导、同行专家和本单位群众等组成，结合日常工作及日常考核情况，通过领导干部考核系统进行上级评价、同行互评和群众测评，由计算机后台生成考核结果，大幅提升了领导干部考核工作的科学性和有效性。
（二）夯实基础，完善领导干部考核评价指标体系标准及内容
科学设置领导干部考核评价指标体系，制定考核标准、设置考核内容要坚持全面衡量、科学可行、合理规范等原则，同时要把握好品德与才能、学历与能力、工作虚绩、实绩与潜绩等关系，充分涵盖干部的特点、特长、不足等内容，不断改进并完善领导干部考核评价指标体系，形成积极向上的干部选任导向。
（三）突出重点，明确领导干部考核工作责任主体
明确考核责任，改进考核措施，狠抓考核工作质量，切实将考核工作责任落实到位。领导干部考核工作在党委的领导下，按照统一的考核时间、方式、标准进行，认真研究每个考核环节，周密安排每一阶段工作，突出对重点单位及其负责人的考核，坚持公平公正、实事求是、职责明确，确保高标准、高质量地完成考核工作。
（四）务求实效，强化领导干部考核结果应用
充分运用考核结果，是维护考核工作权威性、取得实效的关键。健全考核结果运用机制，考核情况汇总上报党委并确定考核等级，考核结果反馈至本人。将考核结果与干部选拔任用管理结合，作为奖励惩处、提拔使用的重要依据，对工作业绩突出、群众呼声较高的干部予以表彰，对没有认真履行岗位职责、群众意见相对集中的干部进行诫勉谈话，真正做到以实绩和成效论英雄。
参考文献：
[1]张俊峰.构建领导干部考核评价体系的思考[J].人民论坛，2010，（6）：46.
[2]王柳. 推进科学发展的干部综合考核评价体系建设[J].浙江社会科学，2010，（12）：7.
[3]齐先朴.干部考核评价科学化水平的历史进程与现实思考[J]. 中共四川省委党校学报，2012，（4）：35.
[4]进一步提高干部考核工作科学化水平[J].党建研究，2012，（12）：10.
[5]曹萍，龚勤林，任泰山.基于 AHP的西部地区干部考核评价指标体系构建[J].西南民族大学学报，2012，（12）：223.
