绩效系数法（精选八篇）
绩效系数法 篇1
（一）企业绩效概述
企业绩效评价是一种有效的、科学的企业监督管理方法。绩效评价需要设置由若干个相互区别而又有联系的指标予以反映和测度，通过定量定性对比分析，对企业的经营效益和经营业绩做出比较客观的综合评价。通过绩效评价，评价者可以全面衡量企业的经营管理活动。评价结果可以作为加强和改进企业经营管理、实现企业发展战略的基本依据。
企业绩效是指一定经营期间的企业经营效益和经营者业绩。单个指标很难客观全面地反映企业绩效，因而必须构建一个综合指标体系，通过对相关指标较长的时间考察，从而对企业绩效作出客观准确的评价。2006年9月，国务院国有资产监督管理委员会印发了《中央企业综合绩效评价实施细则》，对企业绩效评价体系作出了具体的规定和解释。该绩效评价体系由反映企业盈利能力状况、资产质量状况、债务风险状况、经营增长状况四方面内容的基本指标、修正指标和评议指标三个层次组成。基本指标是评价企业绩效的核心指标，用于得出企业绩效评价的基本结果;修正指标用于对基本指标的评价结果作进一步的补充和矫正，以产生较为全面、准确的企业绩效评价结果;而评议指标是用于对基本指标和修正指标评价形成的评价结果进行定性分析验证，以进一步修正定量评价结果，使企业绩效评价结论更加全面、准确。评价指标及权重见表1。
（二）企业绩效评价方法
企业绩效评价指标既包括定量指标又包括定性指标，既有财务指标又有非财务指标。由于不同指标的内容和量纲不同，因此，一般情况下，综合评价结论是不能直接根据原始指标得出的，必须先将这些指标进行无量纲化处理和转化，消除原始变量(评价指标原值)后，才能得出综合的评价结论。目前，用于定量指标的综合评价方法很多，如功效系数法、主成分分析法、因子分析法等，但相比较而言，在这些方法中，功效系数法具有明显的优势，因为功效系数法不仅在指标选择、标准值确定、权数确定、指标计分与合成等各方面更易于理解，而且用其得出的结论也较为符合实际。企业绩效定性评价指标的计分，可以采用综合分析判断法。
二、利用功效系数法综合评价企业绩效
功效系数法是一种简便实用的评价和分析方法，根据多目标规划原理，把所有评价的各项指标分别对照各自的标准，并根据各项指标的权数，通过功效函数转化为可以度量的评价分数，再对各项指标的单项评价分数进行加总，最后求得综合评价分数。本文以徐州GT钢铁公司为例(以下简称GT公司)，收集了2006年、2007年相关的财务数据，整理计算了GT公司财务绩效指标实际值见表2。财务绩效基本指标的行业评价标准值由财政部定期颁布。不同行业的企业有不同的标准值。黑色金属冶炼业各年的标准值见表3。
注：表中财务指标数据来源于单位上报徐州政府管理部门的决算报表。
（一）基本指标的评价计分
财务绩效定量评价基本指标计分是按照功效系数法计分原理，将评价指标实际值对照行业评价标准值，按照规定的计分公式计算各项基本指标得分。本文以2006年为例，分别计算各单项指标的得分，2007年基本指标评价计分方法与2006年相同。
第一，单项指标得分的计算。
其中Fi为某项基本指标分数;V为指标实际值;V0为本档标准值;V1为上档标准值;d为该项指标权重;C1为上档标准系数;C0为本档标准系数。
(1)净资产收益率得分的计算。净资产收益率为8.10%，对照表3“黑色金属冶炼业的标准值表”中“净资产收益率”数值，在“平均值”(9.1%)和“较低值”(0.3%)之间，计算该基本指标的得分。(其权数见表1，其系数见表3)(其他指标计算方法与此相同)。
净资产收益率得分=(8.1%-0.3%)/(9.1%-0.3%)×(20×0.6-20×0.4)+20×0.4=11.55(分)
(2)总资产报酬率得分的计算。总资产报酬率为4.97%，在“良好值”(6.3%)和“平均值”(4.9%)之间。则：
总资产报酬率得分=(4.97%-4.9%)/(6.3%-4.9%)×(14×0.8-14×0.6)+14×0.6=8.54(分)
(3)总资产周转率得分的计算。总资产周转率为1.09，在“良好值”(1.4)和“平均值”(1.0)之间。则：
总资产周转率得分=(1.09-1.0)/(1.4-1.0)×(10×0.8-10×0.6)+10×0.6=6.45(分)
(4)应收账款周转率得分的计算。应收账款周转率为7.17，在“较低值”(8.5)和“较差值”(4.0)之间。则：
应收账款周转率得分=(7.17-4.0)/(8.5-4.0)×(12×0.4-12×0.2)+12×0.2=4.09(分)
(5)资产负债率得分的计算。资产负债率为44.43%，在“优秀值”(43.9%)和“良好值”(53.6%)之间。则：
资产负债率得分=(44.43%-53.6%)/(43.9%-53.6%)×(12×1.0-12×0.8)+12×0.8=11.87(分)
(6)已获利息倍数得分的计算。已获利息倍数为6.30，超过“优秀值”(4.8)水平，可以得到该指标的最高权数分。就一般情况而言，基本指标的实际得分不能超过指标权数。当基本指标的实际值大于等于优秀值时，该指标的得分是指标权数;当基本指标的实际值低于较差值时，该指标得零分。
已获利息倍数得分=10×1.0=10(分)
(7)销售增长率得分的计算。销售增长率为8.79%，在“良好值”(12.8%)和“平均值”(7.5%)之间。则：
销售增长率得分=(8.79%-7.5%)/(12.8%-7.5%)×(12×0.8-12×0.6)+12×0.6=7.78(分)
(8)资本保值增值率得分的计算。资本保值增值率为109.36%，在“优秀值”(115.5%)和“良好值”(108.3%)之间。则：
资本保值增值率得分=(109.36%-108.3%)/(115.5%-108.3%)×(10×1.0-10×0.8)+10×0.8=8.29(分)
第二，基本指标总分的计算。
基本指标总得分=∑单项基本指标得分
GT公司2006年基本指标总得分=11.55+8.54+6.45+4.09+11.87+10+7.78+8.29=68.57(分)
同理，可计算出GT公司2007年基本指标总得分：
由计算可知，2006年、2007年基本指标得分分别为68.57分、81.59分，初步可以判定企业财务绩效是提升的。为了得出较为全面、准确的定量指标评价结果，利用修正指标对基本指标形成的初步评价结论作进一步的补充、调整和矫正。
（二）修正指标系数及总得分的计算
修正指标的计分是在基本指标计分结果的基础上，运用功效系数法原理，分别计算盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长四个部分的综合修正系数，再据此计算出修正后的分数。
其一，某部分综合修正系数的计算。
第一步，计算某指标单项修正系数。计算公式如下：
某指标单项修正系数=1.0+(本档标准系数+功效系数×0.2-该部分基本指标分析系数)，单项修正系数控制修正幅度为0.7～1.3。
其中，某部分基本指标分析系数=该部分基本指标得分/该部分权数。
第二步，计算某指标加权修正系数。计算公式如下：
某指标加权修正系数=(修正指标权数÷该部分权数)×该指标单项修正系数
其中，修正指标权数、该部分权数见表1。如销售利润率修正指标权数为10，盈利能力部分总权数为34 (20+14或10+9+8+7)。
第三步，计算某部分综合修正系数。计算公式如下：
某部分综合修正系数=Σ该部分各修正指标加权修正系数
各部分修正指标系数的计算以2006年盈利能力状况修正指标加权修正系数计算过程为例，其余部分的计算方法与此相同。
(1)销售利润率加权修正系数的计算。2006年销售利润率为19.98%，超过黑色金属冶炼业优秀值16.4%(“优秀值”档标准系数为1.0)。根据《中央企业综合绩效评价实施细则》规定，如果修正指标实际值达到优秀值以上，其单项修正系数的计算公式为：
单项修正系数=1.2+本档标准系数-该部分基本指标分析系数
销售利润率指标修正系数=1.2+1.0-20.09/34=1.61，取1.3(因为单项修正系数控制修正幅度为0.7～1.3)。
销售利润率指标加权修正系数=10/34×1.3=0.38
(2)盈余现金保障倍数加权修正系数的计算。盈余现金保障倍数为0.53，在平均值(1.1)和较低值(-0.1)之间，本档(较低值)标准系数为0.4，则：
盈余现金保障倍数指标修正系数=1.0+[0.4+(0.53+0.1)/(1.1+0.1) ×0.2-20.09/34]=0.915
盈余现金保障倍数指标加权修正系数=9/34×0.915=0.24
(3)成本费用利润率加权修正系数的计算。成本费用利润率为3.89%，在平均值(6.5%)和较低值(-1.4%)之间，则：
成本费用利润率指标修正系数=1.0+[0.4+(3.89%+1.4%)/(6.5%+1.4%) ×0.2-20.09/34]=0.94
成本费用利润率指标加权修正系数=8/34×0.94=0.22
(4)资本收益率加权修正系数的计算。资本收益率为12.17%，在平均值(12.3%)和较低值(0.1%)之间，则：
资本收益率指标修正系数=1.0+[0.4+(12.17%-0.1%)/(12.3%-0.1%) ×0.2-20.09/34]=1.01
资本收益率指标加权修正系数=7/34×1.01=0.21
盈利能力部分综合修正系数=0.38+0.24+0.22+0.21=1.05
其二，修正后总得分的计算。修正后总得分的计算分以下两个步骤:
第一步，计算各部分修正后得分。计算公式如下：
各部分修正后得分=各部分基本指标分数×该部分综合修正系数
第二步，计算修正后总得分。计算公式如下：
修正后总得分=Σ各部分修正后得分
2006年、2007年各部分修正指标加权修正系数及修正后得分见表4。
注：报表中很难取得企业或有负债余额的数据资料, 故在修正指标中未予考虑, 将或有负债比率的权数按流动比率、现金流动负债比率、带息负债比率的权数比例进行分配调整，三指标权数总数仍为22。
从计算结果可以看出，GT公司2007年绩效综合分数明显高于2006年，说明企业的发展保持在一个比较良好的态势。
通过案例分析可以看出，功效系数法计算公式简单明了，是一种易操作的定量评价计分方法。在各项评价指标确定的情况下，单个企业的业绩评价结果是唯一的。在企业管理制度比较完善、年度报告的财务数据准确真实的情况下，利用功效系数法计算出的综合得分不但可以反映出单个企业的业绩发展状况，也可以从该结果追踪到单项指标的表现，便于企业进一步查找影响企业绩效高低的因素。功效系数法既可以用于单个企业绩效的分析评价，又可以用于对多个企业进行综合排名，只要企业获得同行业其他企业相关指标的数值，就能够了解企业在同行业所处的位置。因此，对企业来说，运用功效系数法来评价企业的业绩, 是一种不错的选择。
参考文献
[1]王婉薇、袁加妍:《功效系数法在我国物流企业绩效分析中的应用》, 《江苏商论》2008年第2期。
[2]王爱利:《邯郸钢铁股份有限公司效绩实证分析》, 《现代商贸工业》2008年第6期。
绩效系数法 篇2
【关键词】径流系数法；中小水库；水文预报
中小水库水文预报工作是防汛抗旱的耳目，是遇见未来水情变化的一项科研情报工作。它不仅是水库进行科学管理，搞好水库调度运行的重要依据，而且可以在防汛抗旱斗争中做到心中有数，取得主动权，对确保水库及下游安全、充分发挥工程效益、战胜洪涝灾害起着重要作用。水库短期洪水预报中，雨情水情和降雨径流则是其重要的科学数据。
近几年来，我们充分运用劲松水库的水文观测成果，较准确的进行了短期洪水预报和水库调度。三年干旱仍蓄足水，保证了灌溉与渔业所需。遭受较大洪灾时也能安全度汛，做到了泄洪不淹地，使下游群众安心、领导放心，有力地保证了各项工作生产的正常进行。
1 小汇水面积径流系数的核定
劲松水库是1975年建立的一座山区水库，位于完达山麓，流域面积31平方千米，总库容273万立方米，防洪库容240万立方米。自1977年开始，水库管理人员进行了多项水文观测，包括降雨、蒸发、入库流量实测、水位库容、出流量观测等项目。到1981年，整理分析了五年的水文观测资料，编制了大量的相关图，取得了本地区各个时期径流系数的参考值。
（1）一般年份的年径流系数为0.29～0.36。1981年大涝年径流系数达0.48。
（2）大地开化一般在3月8日左右。而山区由于郁密度大，开化较晚，桃花汛时间一般在4月9日至17日，且大都为雨融雪，个别为短期高温化雪。春化期（4、5月份）的径流系数一般为0.58～0.9。前期由于山区蒸发量小，地表未解冻，初损值很小，径流系数一般在0.8～0.9；后期可选小些，桃花汛多为雨融雪，洪水过程短，三小时洪峰即达库区，汛急而猛，安全度汛不可忽视。
（3）雨洪期（夏秋季）径流系数一般为0.06～0.26。1981年大涝，其径流系数为0.49（7、8月份）。對于降雨历时短（7小时～20小时）且强大的（50毫米～100毫米）暴雨，前期多雨的径流系数可达0.28左右；如果前期少雨或无雨可选0.14～0.18，降雨20毫米左右；如果前期多雨，径流系数可选0.11左右；前期无雨或少雨，可选0.03左右，降雨5毫米左右；前期多雨，可选0.06左右。前期无雨或少雨一般不产流。
（4）秋后到封冻期的径流系数一般为0.14～0.48。前期多雨径流系数可选大一些，反之可选小一些。
2 小汇水面积径流系数的事件考证
为了增进水库效益，兴利除害，利用径流系数预报降雨产生的洪量是一个较为简易而广泛应用的方法。九年来的短期洪水预报实践，我们较好的解决了防洪与兴利之间的矛盾，即确保水库安全度汛，又不失时机地蓄上水，保障灌溉和渔业用水。
2.1 越冬水位的确定
由于桃花汛急而猛，加之林区大量采伐，洪水过程极短。如劲松水库1979年4月9日，降雨24毫米，三小时洪峰到达库区，流量为2.2立方米/秒，洪水总量42万立方米，占全年来水量的9.5% 。过去为了安全，往往将水库放空或降至汛前水位，如遇秋冬干旱造成库干鱼死，次年灌溉无水。这样并没有缓解防洪与兴利的矛盾。经过实践，我们针对各水库的防洪能力，将越冬水位定在正常高水位或与汛前水位之间，即保证了灌溉与养鱼所需，又留有一定的防洪库容。3月开始，根据短期洪水预报，采用“小水量、长出流”的办法，将库水缓慢下泄，到四月桃花汛来临时，已将库容腾了出来。这种办法可进可退，稳操胜券，是一个成功措施。
2.2 春汛洪量预报
几年来，我们对春汛水库的运行发出了调度令。做法是：根据封冻后的降水量和气象站的天气预报以及相应的径流系数，求出径流深，再根据汇水面积求出春汛期的入库洪水总量，以此来进行各水库的调度。
如1978年的一号调令规定了各水库五月初的水位库容。是根据11月10日（封冻后）至2月17日的降水量和预报的降水量p=37.8毫米，由于前期雨量影响较大，径流系数采用α=0.58。用公式W=0.1αpA （A：流域面积）求出各水库的来水量。如加上现库容，得出各水库5月初的库容。要根据设计兴利库容进行校核，决定蓄泄水量，得出规定的库容。
今年各水库都达到或基本达到规定的兴利库容，保证了灌溉用水和渔业所需。通过上述实例说明，水库调度要有一个科学态度，不蛮干、不碰运气，要做到心中有数。
2.3 雨洪期水库调度
秋汛一般在7月中旬到8月中旬。这个时期的降雨量约占全年的42%～62%，但由于蒸发、植物载留、填洼、入渗等初损值很大，洪水过程线不是较缓慢的。不过对于降雨历时短、强度大的暴雨，其径流系数可达0.12～0.28 。如1979年8月15日降雨32.4毫米，8月18、19日又降雨90.2 毫米，两次降雨122.6毫米，其前期32天无雨，初损值应是很大。但由于降雨历时短、强度大，径流系数达0.14，径流总量达53.5万立方米；又如1981年8月2日降雨55毫米，其前期多雨，初损极小，因降雨历时短、强度大，径流系数达0.28，日洪量为47.5万m立方米。所以水库调度时不可忽视暴雨洪水对水库的影响。
近年，由于进行了科学调度，各水库均运行正常，在战胜旱涝灾害中发挥了显著作用。如1981年大涝，劲松水库8月8、9、11、13、16日，五天降雨41.4毫米，历时17.5小时，前期雨量偏少，求得前期影响雨量为1.31，径流系数选用α=0.028代入公式W=0.1αpA= 0.1×0.028×41.4×31=3.59352万立方米。当时的库容为100万立方米，汇水后得库容103.6万立方米，水库安全。当年汛期，该水库将水位严格控制在108米以下。所以，当8月2日一次暴雨55毫米时，最大入库流量5.5 立方米/秒，日洪量为47.5万立方米，库水位猛涨50厘米，水库仍安然无恙，也不必突击泄洪。
今年气候异常，为防止“厄尔尼诺”现象的影响，我们根据水情雨情和当时各水库的水位情况，连续发出了两次调度令，以一次中阵雨为假设暴雨量计算出来水量，从而给各水库规定了7月前的限制水位和8月警报水位。即保证了水库安全又不至于无水灌溉。
3 结语
几年来，我们利用取得的水位观测成果为水利事业服务，取得了一些经验。但很不成熟，有待进一步积累资料，提高精度，力求科学化、规范化，更好的为国民经济服务，为社会服务。
绩效系数法 篇3
企业间竞争程度日趋激烈,竞争模式也由产品的竞争转变为人才的竞争,研发人员作为企业的核心员工,其技术创新是企业的生命之源与市场竞争的制胜法宝,因此建立一套客观公正、科学合理的研发人员绩效考核体系,不仅可以满足研发人员在薪酬、职位晋升、学习发展等方面的需求,而且可以实现企业对优秀人才的吸引,从而提升企业的研发能力和创新能力,保证企业战略目标的实现。本文在理论研究和对多家企业研发人员绩效考核的调查研究基础上发现,目前,研发人员绩效考核存在考核目的单一、导向不合理,指标体系简单粗放和考核方法片面僵化等弊端[1]。进一步研究发现,这与研发人员具有较强的成就动机、工作过程难以监控以及工作成果不易评价等工作特征有很大关系。针对研发人员绩效考核的不良现状,结合其工作特征,笔者在认真总结其他学者的观点和研究成果的基础上,构建了定性与定量相结合的研发人员综合评价指标体系。研究表明,功效系数法通过对量化指标的无量纲化处理后,考核结果可比性较强,对量化指标进行考核非常有效;模糊评价法具有结果清晰、系统性强的特点,能较好地解决模糊而难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决[2],相比其他考核方法更具优势,因此本文结合这两种考核方法对构建出的指标体系进行实证研究。
2 研发人员绩效考核指标体系的建立
作为当代企业的技术创新主体,研发人员在企业中主要从事科学理论研究和负责产品研制、设计开发、更新换代及提供技术专利或技术支持等,按照职能不同,企业研发人员又可以分为研发项目管理人员、研发设计与开发人员、测试人员和相关辅助人员[3]。
绩效指标制定是绩效考核过程中的一个关键环节,所谓绩效评价指标是指由绩效管理人员根据被考核人员的工作说明书和工作特征,最终提取的可以定量的或定性描述的各个评价项目或评价因子[4]。绩效考核指标体系的作用在于描述现状,预测趋势,为人力资源部门制定人事决策提供依据。“要使激励有效,必须为目标工作设计一些有针对性的考评工具”[5],国外学者Peter·Drucker曾这样强调。Waldman研究员工用360度考核法和团队绩效考核法两种评价方式来预测指标[6],再次说明了考核指标体系对人力资源管理的重要作用。具体到研发人员,其绩效考核指标体系就是能够合理精确评价研发人员科研项目完成进度和研发能力等方面的工具。
本文认为研发人员评价指标体系的构建旨在为企业建立高素质、高效率的研发人才队伍提供一个参照和衡量的标准,是提高企业技术竞争的有力保障。随着技术人才竞争程度的加剧,如何制定出一套科学合理并符合研发人员工作特征的评价指标体系,是一个重要的课题。由于研发人员工作的特殊性,不同于一般的管理人员或生产人员,其绩效评价体系的构建受到多项指标的影响,因此在研发人员绩效评价指标体系的建立过程中,应当遵循一定的原则。文献研究发现,不同的学者对研发人员考核指标体系的构建遵循了不同的原则,但总的来说,科学合理的指标应该具有一定的代表性和可靠性,而且要易于和其他人员进行比较。
目前,学术界多数学者对研发人员绩效考核指标体系的构建引起了高度重视,并进行了相应的探索研究。本人在认真分析前人研究的基础上发现,虽然各学者所构建的研发人员绩效考评指标体系不尽相同,但基本上都从工作业绩、工作能力和工作态度三方面进行评价,视具体情况将这些一级指标细化从而构建多级评价指标体系。
在工作业绩方面,主要关注工作数量、工作质量、工作效率、奖励情况、工作创新、工作任务完成情况、新产品研发情况、研发成果创造的收益额[7]、工作目标达成度、项目成本目标、获得专利数量、主持和参与科研项目数量与级别、科技成果受奖项目等。
在工作能力方面,主要关注业务知识水平、项目承担能力、解决问题能力、学习能力、创新能力、沟通能力、自我提高的能力、组织协调、独立开发新产品和思维能力等。
在工作态度方面,主要关注纪律性、责任心、品德、主动性、工作积极性、职业道德、团队协作性、成就导向[8]、坚韧性和主动性、技术保密性、遵守公司规章制度等。
通过深入的理论分析,结合专家访谈法和绩效考核指标制定的原则,根据研发人员的自身特点,并借鉴已有的研发人员绩效考评指标体系,本文对研发人员的绩效考核从定量和定性两方面综合考虑,构造出了研发人员绩效考核的指标体系,如表1所示。
上述指标严格遵循了绩效考核指标制定的原则,如精炼而全面、抓住关键指标及可实现原则等。
(1)工作业绩。
这是对研发人员绩效考核的一项重要指标。科研任务完成率主要是对所承担科研项目的完成进度的考评,集中反映了研发人员的工作数量、工作效率和工作任务完成情况等。获得专利数量和科技成果受奖项数代表了研发人员的工作质量、新产品研发情况和获奖情况等。研发费用控制率指标旨在测评该研发人员的成本控制意识,是否能在计划费用内达成工作目标。
(2)工作能力。
这是与研发人员完成工作任务能力和绩效创新能力有关的指标。通过专家访谈和理论分析统计,专业技术能力、独立开发新产品或项目和协调沟通能力是考核研发人员工作能力较重要的指标,这些指标的考核在一定程度上反映了研发人员的业务知识水平、创新能力、思维能力及项目承担能力等。
(3)工作态度。
研发人员是一个知识型、学习型、技能型、创新型的群体,他们注重个人成就,追求卓越,因而对他们的绩效考核中设置了“成就导向”评价指标,这可以综合反映研发人员的工作积极主动性和坚韧性。良好的技术保密性也是研发人员必须具备的基本素质,集中体现了研发人员的思想品德和职业素养。同时考虑到研发人员的工作往往以团队的形式呈现,因此“团队合作精神”成为一个不可或缺的考核因素,这又体现了研发人员是否具有责任心的问题。纪律性指研发人员是否遵守规章制度;
3 功效系数法与模糊综合评价法相结合的研发人员绩效考核模型
3.1 应用功效系数法对研发人员的定量指标进行考核
主成分分析法、因子分析法和功效系数法是当前比较通用的定量指标评价法,经过对各种方法的考量与比较,再根据本文研究的需要,本文认为功效系数法更具优势。所谓功效系数法是指按照多目标规划的思想,首先给每一个可以量化的考核指标确定一个满意值与一个不允许值,这里的满意值是指该指标可以达到的最大值,即指标为上限,不允许值是指该指标不应该出现的最小值,即为指标下限,其次利用线性正相关的方法,对各考核指标作无量纲化处理,并以此确定各指标的得分,最后根据各指标的权重,将各指标的分值加权平均,从而得出该考核人员的综合绩效[9],其主要步骤有:
(1)分别确定指标体系中各定量指标的满意值和不允许值。
企业管理人员根据企业自身情况和研发人员的工作特征,给所要考核的指标指定一个合理的满意值和不允许值,即该指标可以实现的最大值和不应该出现的最小值。
(2)计算指标体系中各指标的最终考核分值。公式如下:
式中,fi为研发人员指标体系中第i个定量指标的评价分数,Di表示指标的实际值,di,max表示指标i的满意值,di,min表示指标i的不允许值。
(3)计算指标体系中所有定量指标的综合得分。
根据各项指标的权数,运用加权平均法计算该研发人员的综合得分。
3.2 采用模糊评价法对研发人员指标体系中的定性指标进行考核
以往研究发现,不论在进行科学实验还是在从事社会实践,都有许多模棱两可的问题,导致问题难以解决和判断,由此学者们提出了“模糊”的概念。此后,学者们一直在探索一种方法,该方法可以有效地解决模棱两可的问题,使模糊问题清晰化,终于,西方控制论专家L.A.Zadeh在1965年通过引入隶属度的概念,提出了一种模糊综合评价法,并得到了广泛的应用,不管是理论研究还是实证检验,都表明这种方法对于解决一些模糊性的问题非常有效。
由于研发人员绩效考核指标体系中的一些定性指标具有模糊性,为了得到客观公正的考核结果,本文认为采用模糊评价法对研发人员做定性指标的评价是不错的选择。它可将研发人员考核评价过程中遇到的模糊因素明晰化、将定性的指标进行定量研究,这有助于最大程度地减少主观评价与客观真实的偏离,其只要步骤可以归纳为以下六步:
(1)首先确定参与研发人员模糊评价的指标集
设一级指标集用X表示,,其中X=(x1,x2,…,xn)其中xi指研发人员第i个一级指标,n表示研发人员指标体系中的一级指标的个数;再设第i个一级指标的二级指标集表示为Xi,Xi=(Xi1,Xi2,…,Xim),xij指研发人员第i个一级考核指标的第j项二级指标,i=1,2,…n,m表示第i个一级指标共有m个二级指标。
(2)给定研发人员定性指标的模糊评判集Y
设评判集Y=(y1,y2,…,yn),n的值由评判等级数确定,例如Y={优,良,中,差},那么n=4。
(3)确定各指标的权重
目前,用来确定指标权重的方法有德尔菲法、AHP法、主成份分析等方法,本研究采用德尔菲法来确定研发人员的各指标权重。设一级指标权重集W=(w1,w2,…,wn),wi指第i个一级指标的权重;第i个一级指标的二级指标权重集wi=(wi1,wi2,…,win),wij表示第i个一级指标的第j项二级指标权重。
(4)建立各指标模糊评价矩阵Ai
首先对一级评价指标xi建立模糊评价矩阵Ai。对于一级指标xi(i=1,2,…,n)所属的二级指标xij,假设专家给其评定的隶属于第t个评语yt的隶属度为tijt,则可得指标xi的隶属矩阵Ri。即
其中:i(i=1,2,…n)为一级指标数目;m(i)为一级指标所属的二级指标xi数目;l为评语集中的评价等级数。
指标xi的模糊评价矩阵Ai=Wi*Ri,其中,Wi表示第i个一级指标的二级指标权重集,Ri表示的第i个一级指标的隶属矩阵。
(5)建立研发人员模糊综合评价矩阵A
(6)评价结果
对评判集Y中各等级设定一个分数,让各等级分数组成的行向量与上述得到的隶属矩阵相乘,乘积就是我们需要的最终模糊评价的分值。
4 应用分析
采用表1所建的研发人员绩效考核指标体系,结合功效系数法与模糊评价法对某位研发人员K某段时间的绩效情况进行全面考核,其主要过程如下:
4.1 利用功效系数法对研发人员K绩效指标体系中的定量部分进行考核
(1)确定各定量指标的满意值与不允许值,并对收集到的研发人员K的绩效资料进行分析,得到其各定量指标的实际值,其结果见表2。
(2)计算各指标的考核分数。
将表2中的数据代入公式1,得研发人员K的四项定量指标x11、x12、x13、x14的考核分数分别为85,80,80,84。
(3)计算定量部分的综合得分
本文应用德尔菲法确定四项定量指标的权重分别为0.3,0.3,0.2,0.2,加权平均得研发人员K的定量部分的综合得分为82.3。
4.2 利用模糊评价法对研发人员K绩效指标体系中的定性部分进行考核
我们就以研发人员K的考核为例进行说明,假设对研发人员K考核的成员由项目组成员、经理等共10人组成。表3列出了该考核小组对研发人员K定性指标的考核情况。
(1)我们应用德尔菲法进行各级指标权重的设置:
在表1研发人员绩效考核指标体系中,定性部分中的一级指标权重W=(W2,W3)(0.6,0.4),二级指标的权重分别为:W2=(0.4,0.4,0.2),W3=(0.4,0.3,0.2,0.1)。设等级论域Y={优秀,良好,一般,较差},数量化为Y={90,80,70,60}
(2)分别计算工作能力、工作态度的评价矩阵
从表3看出,对于研发人员K的工作能力(X2),经专家评判得到的评价矩阵
则工作能力(X2)的一级评价集A2=W2*R2(0.48,0.32,0.16,0.04),这个综合评价结果表明,该研发人员在工作能力方面,48%的程度隶属于“优秀”,32%的程度隶属于“良好”,16%的程度隶属于“一般”,4%的程度隶属于“较差”。
同理可得该人员的工作态度(X3)的一级评价集=A3=W3*R3(0.57,0.25,0.14,0.04)
(3)由步骤(2)可得各定性指标的综合评价矩阵
归一化后的综合评价
则该研发人员定性考核指标的总评分为:
4.3 利用加权平均法对研发人员K的绩效进行综合考核
本文采用德尔菲法得到定性与定量指标的权重分别为0.3,0.7,加权计算得研发人员K的综合绩效分值为:P=82.09×0.3+82.3×0.7=82.237,可以看出研发人员K的综合绩效非常不错。
5 结论
指标体系构建以及指标权重设计是绩效考核的关键部分,利用功效系数法与模糊评价法对研发人员建立绩效考核模型,能综合多个专家的知识和经验,模糊综合评价法能将模棱两可的问题明晰化,使定性指标的考核有据可依。在实际的考核过程中,企业应根据自身情况和被考核人员的工作特征提取相应的考核指标。在确定功效系数法中的满意值与不允许值时,尽可能做到科学合理。在整个新模型运用的过程中,虽然看似计算比较复杂,但利用计算机软件编程可以很方便的进行计算。
参考文献
[1]胡利利,许刚全.研发人员绩效考评[J].企业管理,2005(3):65-66
[2]赵新泉,彭勇行.管理决策分析[M].北京:科学出版社,2008
[3]傅苏.ASB成都分公司研发人员绩效考核体系的研究[D].电子科技大学工商管理,2009
[4]闫海生.ZMJ公司生产车间绩效考核指标体系设计[D].河北工业大学,2007
[5]德鲁克.公司绩效测评[M].李焰,江娅.译.北京:中国人民大学出版社,1999
[6]WALDMAN D A.Predictors of Employee Preferences for Multitudesand Group-Based Performance Appraisal[J].Group&Organiza-tion Management,1997(2):25-27
[7]陈蕾,樊友嗣.我国汽车企业研发人员绩效评价指标体系研究[J].科技创业月刊,2011(10):13-14
[8]于建军.以胜任力模型完善研发技术人员的绩效评价系统[J].人力资源,2005(294):65-67
[9]刘晓欣,任建华.基于功效系数法的商业银行财务效率评价[J].现在管理科学,2010(4):24
绩效系数法 篇4
用落球法测量液体粘滞系数的实验是大学普通物理实验中必做的一个实验。粘滞系数又称内摩擦系数。是描绘流体粘滞性的物理量。流体的粘滞性是由于流体分子结构、分子之间的吸引力及其运动状态所引起的。它表现在当流体某一层面对其相邻层面有相对运动时产生的内摩擦力。本文主要从用落球法变温粘滞系数实验仪测粘滞系数的实验原理和实验操作入手, 对测量过程中易产生的误差原因进行了综合性的分析。
1 实验原理
如图所示, 让小球从液体上方自由下落, 落入液体中时小球受到重力P, 浮力N、粘滞力f (竖直向上) 三个力的作用。由于浮力N和粘滞力f之和小于重力P, 小球将作加速运动。随着速度增大, 粘滞力也增大。当浮力N和粘滞力f之和等于重力P时, 有
小球将匀速下落, 速度不再增加。此时的速度称为收尾速度v0。
在小球相对于液体的运动速度不大, 且该液体不产生漩涡的情况下小球在液体中匀速运动, 则附着在小球表面的液体与它周围的液体间的粘滞力, 即小球受到的粘滞阻力f可由斯托克斯公式给出
为该液体的粘滞系数, v0为小球的收尾速度, r为小球的半径。式 (1) 可写为
式中, ρ为小球的密度, ρ0为液体的密度, g为重力加速度, 由式 (3) 可得
实验中, 小球在油筒中下落, 油筒的深度和直径均有限, 考虑到筒壁对小球的影响, 小球所受到的粘滞阻力要偏大些, 故将式 (2) 修正为
式中, d为小球的直径, D为油筒的内径。
若在液体中, 小球匀速下落了一段距离s, 相应的时间为t, 则
可见, 若已知小球和液体的密度ρ和ρ0及重力加速度g, 只要测量出小球的直径d, 油筒的内径D, A、B的间距s以及小球经过s的时间t, 便可算出液体的粘滞系数η。
2 实验误差分析
(1) 实验中液体油筒不水平引起误差。学生开始实验前必须将液体油筒底座的4个螺钉调节水平。这是为了保证小球下落时不会贴靠在油筒的壁上。如果忽略油筒垂直, 将给整个实验带来误差。
(2) 温控仪未达到设定温度, 便开始操作实验。因为设定温度后, 必须使待测液体的温度与水的温度完全一致才可以测量。如果实验中操作不够重视, 设定的温度与待测液体的温度是不一致的, 测量的粘滞系数不是设定温度下的粘滞系数, 此时记录数据是有误差的。
(3) 实验开始后, 不可以碰撞油筒, 否则会引入横向力, 造成液面漩涡, 使小球靠近油筒壁下落, 带来测量误差。
(4) 小球下落偏离轴线方向, 油筒壁对小球运动影响加大。实验中要求小球下落时应尽可能沿筒轴线方向, 才能最大限度地减少油筒壁对小球运动的影响。可是实验中, 学生靠自测进行估计, 往往不能准确判定油筒的轴线方向。而且, 取放小球工具不当, 会导致小球释放到油筒中时, 下落轨迹偏离轴线, 从而增加油筒壁对小球运动状态的影响, 产生很大误差。甚至有时由于操作失误, 小球不能保证由静止开始下落。下落时带有水平初速度, 这就更造成了许多不必要的误差。
(5) 小球刚进入液体未开始作匀速运动, 就开始计时引起误差。因为根据牛顿运动定律及粘滞阻力的表达式, 可列出小球在达到平衡速度之前的运动方程:
经整理后得:
这是一个一阶线性微分方程, 其通解为:
设小球以零初速放入液体中, 代入初始条件 (t=0, v=0) , 定出常数C并整理后得:
随着时间增大, 式 (9) 中的负指数迅速趋近于0, 由此得平衡速度:
(6) 测量者观测在小球下落后, 小球开始作匀速运动时, 对油筒刻线位置判断不准确, 造成计时不准, 带来测量时间上的误差。实验中用的小球直径也很小, 小球下落中学生的操作稍有疏忽, 或者任何外力干扰, 都会造成在小球真正经过刻度线时, 学生没能及时开始计时或停止计时。
(7) 使用秒表记录时间会产生误差。这是因为按下秒表的时间与实际时间有间隔。
(8) 实验时, 小球表面粗糙, 或有油脂、尘埃等也会产生测量误差。因为这样的小球会扰动液体, 使阻力增大, 速度减小, 导致测量结果偏大。
此外, 小球的密度、液体的密度、油筒的内径, 虽然由实验室给出, 但并非严格精准, 也会间接地对实验结果产生影响。
3 总结
在用落球法变温粘滞系数实验仪测量液体的粘滞系数实验中, 对引起实验的误差原因进行了综合性的分析。通过以上误差分析, 确定了该实验调节过程应该特别注意的内容。减少了学生操作的误差。对该实验有很强的指导意义。同时也有利于对实验仪器的进一步改进。
参考文献
[1]曾腾, 林红.落球法测量液体粘滞系数实验中误差的定性分析[J].海南师范学院学报《自然科学版》.2000 (2) :52-54.
[2]曹钢, 于少华.测量粘滞系数计时起点的确定[J].山东轻工业学院学报, 1999 (9) :63-64.
[3]何晓明.落球法测量液体粘滞系数实验中问题的讨论[J].青海师专学报 (教育科学) , 2009 (5) :57-59.
绩效系数法 篇5
理想的接收机它只放大天线所输入的信号和噪声, 但在实际情况下, 接收机内部会产生噪声, 所以在输出的噪声中当中, 除了天线的热噪声外, 还有接收机自身的噪声, 为了衡量接收机的内部噪声大小, 引入“噪声系数”这个参量。接收机噪声系数NF的定义是指接收机输入端信噪比与输出端信噪比的比值:/ÁÁS NÁS/ÁN
它表示信号通过接收机以后, 信号噪声坏了多少倍数, 噪声系数通常用分贝来表示:
如果接收机是个理想的无噪声网络, 那么其输入端的信号与噪声得到得到同样放大, 也就是输出端的信噪比与输入端的信噪比一样NF (d B) =0d B。若接收机本身有噪声, 输出的噪声功率则是放大后的输出噪声功率与接收机本身噪声功率之和。显然, 经接收机放大后, 输出端的信噪比比输入端的信噪比低, 即NF>1[1]。
1 Y系数法
噪声系数是表征雷达接收机的一项重要技术性能指标, 它表征了接收机检测弱信号的能力。噪声系数的测试方法非常多, 如功率倍增法、中频衰减法、冷热负载法和自动测试法等。但是其测试的理论基础都是Y系数法。本文主要结合某型接收机介绍具体的噪声系数测试实现方法[2]。
Y系数法测试噪声系数的原理框图如图1所示。
在测量噪声系数时, 输入信号为噪声发生器的输出功率。当不启动噪声发生器时, 从指示器上读出的指示值为;启动噪声发生器时从指示器上读出的指示值为N0。两次指示功率的比值为:
式中, NF为接收机的噪声系数 (d B) ;ENR (Excess Noise Radio) 为噪声发生器的超噪比 (d B) ;Y为两次测量功率比值的倍数。
2某型号接收机噪声系数测试方法的实现
该测试方法Y系数法为基础, 简化了噪声系数测试仪器, 通过噪声源在开关两种状态下的统计数值, 根据公式得出噪声系数值。通过VC++编程, 采用软件实现的办法, 程序流程图如图2所示。
在计算公式中, Y为两次测量功率比值的倍数, 这里具体计算公式为:
这是由于在噪声源开或者关的情况下所采集到的量值Y或X是信号幅度值, 而不是功率值, 所以在公式中有平方的关系。
结束语
本文给出了基于Y系数法测试噪声系数的计算公式, 与此同时结合了某型号接收机给出了具体实现方法。并给出了VC++程序的流程框图, 为其他型号的接收机测试噪声系数提高了参考和借鉴。
摘要：噪声系数是表征雷达接收机的一项重要技术性能指标, 它表征了接收机检测弱信号的能力。本文利用Y系数法测试噪声系数的原理, 推导出噪声系数的计算公式, 同时结合某型接收机, 给出具体实现方法。
关键词：噪声系数,信噪比,超噪比,Y系数
参考文献
[1]王德纯, 丁家会, 程望东.精密跟踪测量雷达技术[M].北京:电子工业出版社, 2006, 3.
绩效系数法 篇6
1 研究区概况
研究区地处青藏高原东北部, 属高原温带亚干旱气候, 年平均气温为2.0 ℃, 年平均降水量为398.7 mm, 年蒸发量为1 558 mm, 干燥度为3.9。研究区内 (50.44×104 hm2) 可利用天然草地面积约为38.66×104 hm2, 代表植物群落为克氏针茅 (Stipa krylovii) 群落, 伴生种类主要有糙隐子草 (Cleistogenes squarrosa) 、冷蒿 (Artemisia frigida) 和驼绒藜 (Ceratoides latens) 等[1,2]。
2 方法
数据来自2005—2010年贵南县天然草地野外调查样方, 利用功效系数法、距离法[3]进行处理, 将地面植被状况进行量化处理, 对天然草地定量分析、科学评价, 采用以下公式:di = (xi-xsi) / (xhi-xsi) ;Sj =Σ|100-dij|, 式中di为第i个指标的功效系数, xi为第i个指标的地面植被观测值, xsi、xhi为第i个指标地面植被观测值的上限值和下限值, Sj为第j个参评单位的距离, dij为第j个参评单位第i个指标的功效系数。
3 结果与分析
由于无法将研究区天然草地状况 (如地形、坡度、土壤侵蚀、放牧利用程度等) 进行精确量化, 仅以地面植被状况作为研究对象。研究表明, 除人工草地和半人工草地外, 贵南县天然草地可分为4个草地类22个草地型, 其中高寒草甸类为主要草地类。贵南县天然草地经济类群产量见表1, 天然草地功效系数见表2。
注:1为高寒草原类, 2～8为温性草原类, 9为温性荒漠草原类, 10～22为高寒草甸类。
由表1可以看出, 贵南县天然草地植被覆盖度多数在50%以上。高寒草甸类天然草地的植被覆盖度高于高寒草原类、温性草原类、渐性荒漠草原类, 其中具金露梅的嵩草、苔草型草地的植被覆盖度 (83.59%) 居各草地类型之首。高寒草甸类天然草地的牧草产量也略高于其他草地类, 这与较高的植被覆盖度有一定的关系。相关研究表明, 植被覆盖度与牧草产量构成了草地生态服务功能的绝大部分。研究区部分草地类型毒草、不可食杂草 (如高山嵩草、杂类草型草地等) 产量也较高, 对于这部分草地应该正确对待, 重视其生态服务价值及保护生物多样性的意义。
根据功效系数和距离法计算贵南县22个草地类型的综合评价距离, 结果见表3。
综合评价距离得分最高的是线叶嵩草、珠芽蓼型草地 (6.616) , 具金露梅的珠芽蓼型草地次之 (6.350) ;得分最低的草地类型为芨芨草型草地 (3.157) 。
4 讨论
研究尝试根据功效系数法、距离法对贵南县天然草地进行评价, 研究结果与贵南县野外天然草地样地调查结果基本一致。
这种方法与层次分析法、模糊数学综合评判、灰色关联法等评价方法一样, 将量纲不一致的各项指标进行无纲化处理, 利用综合系数进行评价。目前这些方法尚需专家系统进行验证才能进行推广使用。
参考文献
[1]任玉英, 宋恒.贵南县草业产业化现状及发展[J].青海草业, 2006, 15 (1) :43-44.
[2]张春来, 董光荣, 邹学勇, 等.青海贵南草原沙漠化影响因子的贡献率[J].中国沙漠, 2005, 25 (4) :511-518.
绩效系数法 篇7
一、档案部门工作人员绩效评价的目的与意义
档案部门工作人员在工作过程中追求较优的绩效,虽不是最终的目的,但却是档案管理过程中所需达到的重要目标。绩效考核的结果是薪酬管理的重要依据,因此,健全、科学地评价档案部门工作人员的工作,完善绩效考核体系,具有非常重要的现实意义。作为职工升迁、淘汰和奖励的重要依据,档案部门工作人员绩效考核的目的在于:(1)增加工作人员成就感和自豪感;(2)调动工作人员积极性和主动性;(3)建立工作人员工作表现评价的量化标准。
二、高校档案部门工作人员绩效考核评价的参考标准建立
根据高校档案工作的特点,拟将高校档案部门工作人员绩效考核评价内容分为基本工作和考勤两个部分。不同高校可根据实际情况增加或删减内容,并根据自身需求和特点对不同内容进行赋分。
其中,结合高校档案工作的实际情况,基本工作包括:(1)基本业务技能:档案工作可分为收集、整理、保管、鉴定、统计和提供利用等六个环节。档案工作人员做好这六项基本业务的同时,要加强对实体档案的日常管理,如库房管理、实体档案和电子档案的保管等。(2)现代化工作能力:档案电子信息化是档案管理的发展趋势,工作中的重中之重。档案管理人员要学习和掌握档案数字化技术、网络管理技术,熟练运用计算机、多媒体、手机APP等计算机科学技术,做好档案信息化建设及日常工作中网络管理的维护,以便更方便、更便捷地保管和提供利用。(3)个人综合能力:档案管理工作人员的学历、年龄、职称、培训、职业素养和职业技能等。
考勤包括:迟到与早退计入考勤不合格,每月记录各工作人员的迟到和早退率,即迟到/早退天数与总工作天数(去除请假)的比值。迟到和早退2小时以上按照旷工处理。
本研究中,高校档案部门工作人员绩效考核评价主要采用赋分形式。鉴于高校档案工作服务对象的特殊性,赋分人可包括上级领导、教职工、学生及同事。具体如图1所示。其中教职工、学生及同事可根据实际情况邀请代表,或采用随机抽样取均值的方式进行赋分。
三、档案部门工作人员绩效考核的熵权系数评价
1. 熵权系数建模。
设某高校档案部门工作人员绩效评价指标为n个,档案部门工作人员有m人,m个档案部门工作人员对应n个指标的指标值构成评价矩阵为[8]217[9]74:
式中:rij为第i个档案部门工作人员第j个指标值。对于评价矩阵中的某个指标rj,信息熵可按照如下公式计算:
其中:
第j个指标值的熵值为:
第j个指标的客观权重为:
易见,,本研究也考虑档案部门上级领导的主观意见,将上级领导的主观权重与指标数据的客观权重与指标数据的客观权重(j=1,2,3,…,n)相互结合可得的综合指标权重为:
记矩阵R中每列最优值为,对该评价矩阵中的不同指标作归一化处理,的大小因为评价指标性质的不同而有差异。评价指标值分为两类:越大指标越优,即收益性指标;越小指标越优,即损失性指标。整理得:
各档案部门工作人员绩效考核的综合评价系数熵权评价值可表示为:
根据所计算的每个档案部门工作人员工作的熵权评价值对档案部门工作人员的绩效进行考核。根据模型的原理,熵权评价值越大,则可认为该工作人员综合表现越优;反之,则工作表现越差。
2. 实例分析。
以福建某农业职业院校2016年4月份档案部门12个工作人员绩效考核为例。为该校选取的评价指标包括上级领导赋分、教职工赋分、学生赋分、同事赋分和迟到早退率5个指标,由于12位工作人员均未出现旷工现象,故旷工率不作考虑。
根据熵权系数模型原理,不难发现,实例中的5个指标中,上级领导赋分、教职工赋分、学生赋分、同事赋分为收益性指标,即指标值越大越好;迟到早退率为损失性指标,即指标值越小越好。迟到早退率由上级领导根据迟到/早退对工作的影响程度及性质对该项指标扣分(满分为100),采用扣分后的指标值参与熵权系数评价模型的计算。
依据熵权系数评价模型计算可得上级领导赋分、教职工赋分、学生赋分、同事赋分和迟到早退率客观权重分别为0.245,0.087,0.334,0.116和0.218。上级领导对该5项指标赋予的主观权重分别为0.4,0.2,0.1,0.1和0.2。不同工作人员绩效考核熵权系数评价值如图2所示。依据计算原理可知,不同工作人员综合表现从优到劣依次为:工作人员7、工作人员8、工作人员9、工作人员5、工作人员1、工作人员3、工作人员10、工作人员6、工作人员12、工作人员2、工作人员11、工作人员4。从表1中的指标值来看,工作人员7上级领导赋分值最高,迟到旷工率最低,且教职工赋分、学生赋分、同事赋分处于较优水平,综合表现最优。可见,计算结果与实际情况具备较高的吻合度。
从本研究中的实例分析可看出,利用熵权系数评价模型进行高效档案部门工作人员的绩效考核,照顾了多种不同的评价指标和参考标准,使得考核结果更为系统、全面。熵权系数模型在计算过程中,将上级领导的主观权重与实得数据的客观权重有机结合,避免了单独使用上级领导主观决策的片面性,所得结果科学、可靠,具备较好的推广和应用价值。
参考文献
[1]刘淑云.档案人员专业化趋势与绩效考核系统研究[J].档案学通讯,2007(1).
[2]王琼.浅议企业绩效考核与档案管理工作[J].云南档案,2013(10).
[3]陈钧浩.对机关档案工作绩效考核的思考[J].兰台内外,2012(4).
[4]王秀琴.浅谈绩效考核在档案管理中的应用[J].科技信息,2012(17).
[5]张晓娴.试论绩效考核体系在高校档案管理工作中的应用---以昆明医科大学为例[J].山西档案,2014(5).
[6]张莉莉.投影寻踪分类模型在会计工作评价中的运用[J].会计之友,2014(4).
[7]宋效中,张祎.行业财务绩效综合评价-基于财务比率的熵权主成分分析[J].经济问题,2011(6).
[8]李灿,张凤荣,朱泰峰,奉婷,安萍莉.基于熵权TO PSIS模型的土地利用绩效评价及关联分析[J].农业工程学报,2013(5).
基于相关系数法的直线识别方法 篇8
关键词：相关系数,直线识别法,matlab
本文针对雪糕棒分选机剔选出弯曲雪糕棒这一过程, 提出了基于相关系数检验法的直线识别法。利用激光三角检测技术抓取的雪糕棒图像, 判断其是否弯曲, 可归结为判断图像上一条线是否为直线的问题。本文设计的直线识别法可准确、快速的对图像中的线是否为直线进行判别。经检验为直线时, 输出计算所得的相关系数值, 并显示结果为“straight line”;经检验为曲线时, 输出计算所得的相关系数值, 并显示结果为“curve”。
1 相关系数检验法
对于线性回归中的变量x与y, 其样本的相关系数反映了普通变量x与随机变量y之间的线性相关程度. 故取检验统计量:
r值越大, 表明回归特性越显著, 即x与y的线性相关程度越高。
2 直线识别过程
本文所述的识别方法是在matlab软件上实现的。
根据需要, 对图像进行初步处理, 如二值化、灰度处理、去噪等。由曲线在图像中的位置, 为图像选取合适的坐标框、标尺, 提取曲线坐标, 获得曲线坐标矩阵[tempx, tempy]。曲线坐标的获取, 可基于像素点, 也可根据像素点与坐标轴的比例因子获取。因为像素点数目多, 能准确的表征其曲线特征, 所以提取的数据就非常准确。
对所得数据进行如下处理:
(3) 计算相关系数r。
(4) 判断曲线类型。
根据r的绝对值, 判断曲线类型。r的绝对值越接近1, 则显著性越明显, 表示x与y的线性相关度越高, 即图像上的线越接近直线;反之r的绝对值越接近0, 则表明图像上的线越偏离直线。
为了使雪糕棒分选机对弯曲雪糕棒能精确剔选出去, 此处的ra值应选取一个小于1, 但较大的数值。
3 实例分析
根据上述方法使用matlab软件编写程序。为了保证能精确判别直线或曲线, 程序中ra取值0.90。数据处理部分程序如下所示:
分别将图1中的两张图像导入matlab中, 运行程序, 对图像是否为直线进行识别。
3.1 直线情况
3.2 曲线情况
将图1 (b) 所示的图像导入matlab程序, 运行程序。导入图像中曲线的相关系数r=0.3022, 远小于选取的参考值0.9, 所以显示判断结果如图2 (b) 所示, result为“curve”, 相关系数值r=0.3022。
由结果可知, 该识别法正确识别了图1中两幅图像的曲线、直线类型。
4 结语
【绩效系数法】相关文章：
耦合系数法05-20
变异系数法06-13
压缩系数法06-21
通径系数法06-10
功效系数法论文题目05-07
基尼系数法碳排放论文04-18
基尼系数法碳排放论文提纲11-15
语音特征参数的混合方差优化加权系数法研究09-10
捷联惯性测量组合误差系数的软件补偿法研究04-23
浅谈用分离系数法简化整式的加减运算11-17