综合评价的计算（精选十篇）
综合评价的计算 篇1
王逢鑫教授认为:“英语词汇学习的过程即是记忆、理解和复用的过程。其实, 记忆单词的过程是学习科学思维的过程。单词记多了, 就有规律可循。”根据记忆时间的长短, 记忆可分为瞬时记忆、短时记忆和长时记忆;同时, 又存在很多记忆方法可以被综合使用, 合理地使用这些记忆技巧能显著地提高记忆的效果。常用的单词记忆法有以下几种:
(1) 首次印象记忆法。心理学家分析指出:人对事物的第一印象最深刻。单词记忆的首次印象 (学习、接触) 对大脑神经元网造成的刺激越强烈越好。因此, 每个单词的记忆在初学时应加强认识和印象, 强化记忆, 切实解决, 切记不要泛泛而过, 才能取得良好的效果。
(2) 循环记忆法。这种记忆法通常是将所学单词分组排列, 每组10个以下单词为宜, 先小循环, 后大循环, 多次重复, 反复记忆, 使所记单词机会均等。通常学生可根据情况自行设计, 可将单词制成卡片、图片随时加以记忆。
(3) 图表记忆法。根据心理学家的分析, 视觉是人类捕捉、接受、吸收知识的重要门户, 83%的知识信息都是通过视觉感观吸收的。通常文字呆板、枯燥, 而简图或图示直观、生动、形象, 简表条理清晰, 可以充分调动大脑神经元网的形象, 使之产生强烈的感官刺激, 能增加逻辑思维, 从而加深词汇信息的记忆痕迹, 加强记忆效果。
(4) 情景记忆法。将单词放在具体的语言情景中进行记忆, 这样既能帮助理解单词含义, 又有利于在交际场合正确地使用单词。
除以上几种比较常用、有效的方法以外, 还有许多记忆单词的方法, 都可以在学习中加以摸索和辅助使用, 从而达到更理想的记忆效果。
2 模糊综合评价记忆方式的应用
综上所述, 在记忆单词时, 有多种记忆方法可以综合使用。同时, 影响英语单词记忆的因素也是多种多样的。笔者在教学中通过实践、分析以及对学生的问卷调查和对学生实施考试后所进行的成绩分析, 总结出以下几个影响专业词汇记忆效果的主要因素, 它们分别是:
每组单词量、学习次数、学习方式、听力理解以及朗读和复述五种因素, 评分标准在[0, 1], 1表示:很好, 0表示:很差, 其它以此类推。对于这五个要考察的因素, 我们通过对三种记忆方式进行评价, 见表1。
我们对北京联合大学75名理工科学生进行了试验:
(1) 首先, 就因素“每组单词数”来考虑, 有30%的学生表示5个记忆效果较好, 50%的学生表示7个记忆效果较好, 20%的学生表示9个记忆效果较好, 则对三个记忆方式的评价值分别为0.3、0.5、0.2, 其余三个因素的评价价值以此类推, 见表1。
(2) 就学习次数来考虑, 学生们反映通过沉淀与反思, 晚上记忆的效果反而要好, 心理上受干扰的因素比较少、环境安静有助于记忆效果。最佳时间通常是晚上7-10时, 此段时间为最佳记忆时间, 利用上述时间记忆难记的计算机术语效果较好。
(3) 就学习方式而言, 由于专注, 所以记忆一批的效果好一些, 另外民意测验中学生也反映两批单词按顺序记的效果强于两批单词交替, 即机会均等地复习和记忆效果更显著些。
(4) 就听力理解而言, 听一遍以及不听几乎没有效果, 而三遍甚至多遍的听容易使大脑疲劳产生抑制, 学生反映第二遍听的效果普遍好。因此, 可以同时利用语言功能和听觉器官的功能, 来强化记忆, 提高记忆效率, 比单一的默读记忆效果好得多。这说明通过听力训练有助于记忆单词。
(5) 就朗读和复述而言, 提高对语音的正确把握能力, 可以使得学生的朗读水平得到一定程度的提高。正确的英语发音, 流利的英语朗读, 是英语学习者最引以为荣的成绩。在计算机专业词汇的记忆过程中, 学习者要注意对语音能力的训练, 通过有规律的重复练习, 提高语音的正确率, 从而促进对单词的记忆效果。
综上记忆方式I的综合评价值为:0.15×0.3+0.25×0.2+0.3×0.4+0.1×0.5+0.2×0.5=0.245;同理可得方式II和III的综合评价值。综合评价结果排序为II>III>I。
3 讨论
人的记忆是多种因素共同作用的结果, 而模糊综合评价恰恰突出了综合性。总之, 记忆是有规律的。在英语的学习记忆过程中中, 学生要遵循记忆规律, 不断提高主动学习的积极性, 加强有意识记和机械识记。同时, 还要坚持学习, 努力提高综合素质, 改进和丰富计算机专业英语词汇的记忆和学习形式, 加强专业学习和实践之间的联系, 充分发挥无意识记和意义识记的作用。为有效防止遗忘, 采取多种记忆形式, 及时复习巩固。通过一定时间的学习效果表明, 应用模糊综合评价记忆方式攻克计算机专业术语, 收到了较好的效果。
4 结束语
当今世界, 计算机多媒体信息技术发展日新月异, 在相关技术的学习和应用过程中, 离不开计算机专业英语。如果学生们的计算机专业英语基础知识过硬, 就不会受到语言障碍的制约, 自然就会加速对新技术的理解和消化。通过对专业词汇的构词法把握, 就能够借助字典阅读英文界面和在线帮助、简单的操作手册以及相关技术资料, 同时也能使用英文编写简单的文档。专业术语学习作为计算机英语学习的基础, 它的重要性已不言而喻。记忆的方法其实是数不胜数的, 有效的记忆策略, 对于计算机专业词汇的记忆和学习有着非常重要的作用。本文通过引入模糊综合评价记忆, 在实践中取得了一定的实际成果。当然这种记忆方式的实际效果, 还有待于更长时间周期的检验个改进。但是, 就现阶段而言, 模糊综合评价记忆方式, 相较于传统的记忆方式, 有着很大的优势。使用模糊综合评价记忆方法, 经过一定时间的专业训练, 学生能够准确、高效地阅读计算机专业文献, 可以帮助学生快速、准确地获取国外最新计算机技术和动态信息。
摘要：随着计算机技术飞速发展, 当前对工科学生驾驭英语语言的能力要求越来越高。专业术语是学好计算机专业英语的基础和前提。而当前在计算机专业英语词汇的记忆方面, 还是以传统的记忆方式为主。本文针对这一问题, 介绍并分析了模糊综合评价记忆方式在英语词汇记忆中的应用。
关键词：模糊综合评价,记忆方式,专业词汇,技巧
参考文献
[1]王逢鑫.英语词汇分类联想学习法[M].北京:外文出版社, 2000:7-27.
[2]杨炜鸿.如何学习计算机专业英语[J].吉林:吉林粮食高等专科学校学报, 2002 (01) :61-63.
[3]张强华, 宋德福.计算机实用英语教程[M].北京:北京清华大学出版社, 2004.
综合能力的自我评价 篇2
本人热爱祖国，热爱人民，拥护中国共产党的领导，及时了解和关心党和国家的方针、政策和路线，学习了马克思列宁主义和党的理论。
我自觉地遵守学校和宿舍的各项规章制度，注意卫生，爱护公物，尊敬老师团结同学。与周边的人和睦相处。参加了长跑活动、植树活动、青年志愿者活动、舒肤佳产品的调查、义务家电维修和义务家教服务等校、班组织的各种活动。我乐于助人，总是尽力帮助在学习和生活需要帮助的同学。
综合能力自我评价
本人性格开朗，乐观向上，能够积极主动的完成上级下达的工作及任务。有5年以上台资电子制造业中基层生产管理经验，2年以上线路板化工售后技术服务经验，近两年生产管理工程及6s推行经验。喜欢有挑战、有压力和挖掘潜力的工作。与您共事，虽未必能成为您的朋友，但绝对是你最好的伙伴和称职的下属。
综合能力自我评价
本人具有热爱祖国等的优良传统，积极向上的生活态度和广泛的兴趣爱好，对工作责任心强、勤恳踏实，有较强的组织、宣传能力，有一定的`艺术细胞和创意，注重团队合作精神和集体观念。
综合评价的计算 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
[1]孙炳海，申继亮.美国教师评价的发展历程与评价模型研究述评[J].比较教育研究，2009（5）：73-76.
[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.
综合评价的计算 篇4
1 模糊综合评价理论
模糊综合评价是指对多种模糊因素所影响的事物或现象进行总的评价。模糊评价与传统评价的主要区别在于:传统的评价方法都是建立在均点集合论的二值逻辑基础上的, 它规定一个元素X与一个集合A之间的关系只能是属于这个集合或不属于这个集合, 即是与否的关系。元素X与集合A之间的绝对隶属关系。通常用特征函数XA (x) 表示, 即:
模糊数学将普通集合的特征函数值域{0, 1}, 扩展为模糊集合的隶属函数的值域[0, 1], 即将二值逻辑扩展为模糊逻辑, 这样就能克服用传统评价方法评价模糊事物存在的缺陷。模糊评价方法与步骤如下:
1) 确定影响因素集:
x={x1, x2, …, xi, …, xn}n=目标数
2) 建立权重系数集:
3) 建立评价集:
u={u1, u2, …, ui, …, um}m=评价数
4) 建立针对n个评价目标的模糊评价矩阵:
考虑权重系数的模糊综合评价矩阵:
式中:bi——模糊综合评价集中的第i个隶属度, 其计算是采用模糊矩阵合成的数学模型, 常用的运算模型有两种。
模型1:M (∧, ∨) , 按先取小 (∧) , 后取大 (∨) 进行矩阵合成计算。式中:M——模型;“∧”、“∨”——合成运算方式符号, 若a∧b取小者, 若a∨b取大者。
模型2:M (·, +) :按先乘后加进行矩阵合成计算。
2 评价实验
为了进一步的深入研究, 结合多年的辅导管理工作经验, 以提高竞赛团队选手综合能力为依据, 从影响因素出发, 利用构建的模糊综合评价模型, 对职业学校技能大赛计算机绘制机械图样团队水平进行模糊综合评价 (一个团队由四位选手构成) , 其方法与步骤如下:
1) 影响因素集:X={x1, x2, x3, x4, x5}={选手的看图能力, 选手的操作能力, 心理素质, 硬件设备适应能力, 环境因素};
2) 权重系数:G={g1, g2, g3, g4, g5}={选手的看图能力权重=0.35, 选手的操作能力权重=0.35, 心理素质权重=0.15, 硬件设备适应能力权重=0.1, 环境因素权重=0.05};
3) 评价集u={u1, u2, u3, u4}={非常满意, 较满意, 一般满意, 不满意};其中:≥0.90为非常满意, 0.70~0.90为满意, 0.60~0.70为一般满意, 0.30~0.50为不满意;
4) 模糊综合评价:由于团队特征是组成团队4位选手特征的综合反映, 因此, 必须先对选手特征先进行一次模糊评价, 以求得选手特征单因素的对各评价等级的隶属度。
由此, 可以看出, 此团队的水平为较满意, 但仍有进一步改进的地方。为进一步验证该评价方法的有效性并提高竞赛团队水平, 经过分析研究, 决定加强选手素质:如各位选手看图能力有针对辅导, 多次进行模拟比赛, 通过学校内部培训指导老师, 定期举行经验交流等措施。一段时期后再次进行竞赛团队水平评价时, 该团队综合能力达到了92.21%。在2010年苏州市职业学校学生计算机绘制机械图样技能竞赛中获团体一等奖。
3 结论
1) 竞赛团队水平评价涉及的因素众多, 很难找到一个万全之策来对其进行全面评价。文中将评价指标分成5种, 采用基于模糊集的综合评价方法, 客观、合理、简便、有效地对竞赛团队的综合能力进行了评价分析。并可根据评价结果和专家给出隶属度矩阵对相关因素, 从而可以有针对性地对各位选手辅导计划进行修改, 最终实现竞赛团队取得非常满意的成绩。
2) 通过实验研究证明了该评价方法的优越性、可行性和实用性。
参考文献
[1]芮延年.现代设计方法及应用[M].苏州:苏州大学出版社, 2005.
[2]于梅.机械制图 (M) .南京:东南大学出版社, 2005.
综合评价的计算 篇5
关键词：绩效评价；模糊综合评价；财政科技投入
中图分类号：F810.7 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）14-0122-03
财政科技投入是引导科技事业发展和科技创新的重要政策手段，对科技的发展起到巨大的引领作用。
近年来，国家和河南省先后下发了《国务院关于改进加强中央财政科研项目和资金管理的若干意见》（国发〔2014〕11号）、《国务院印发关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革方案的通知》（国发〔2014〕64号）、《河南省人民政府关于深化升级财政科技计划和资金管理改革的意见》（豫政〔2015〕2号）等文件，这些文件明确规定了要加强财政资金的监管、项目过程管理、制度建设和机制建设。
在新常态下，财政科技投入受到政府各部门的关注，如何对财政科技投入的绩效进行更为科学的评价已经成为亟需解决的现实问题之一。
1 财政科技投入绩效评价的影响因素
根据财政科技投入的特性及其绩效评价的影响因素，结合国内外文献研究，本文构建的财政科技投入绩效评价模型分为三个层次，目标层（A）为财政科技投入的绩效，这是本文研究的总目的；准则层（B）为：直接产出、经济效益、社会效益、创新能力，综合反映财政科技投入的绩效状况。
具体指标因素和层级关系，如图1所示。
2 财政科技投入模糊综合评价模型的构建
2.1 建立评判集
根据李克特五级量表分析法，并结合专家的建议，将财政科技投入绩效评价的评价结果划分为五个等级，分别为优，良，中，差及很差。
因此，本文的评判集也相应的为5个级别：
V={V1，V2，V3，V4，V5}，
其中得分区间分别在：
[90，100]，[80，90），[70，80），[60，70），[0，60）
评价结果分别为{优，良，中，差，很差}。
2.2 确定指标权重
本文通过层次分析法为指标体系确定权重。层次分析法确定权重的优点是能将定性分析与定量分析相结合，通过系统化、层次化、综合化分析目标问题，具有客观性、真实性。层次分析法确定权重步骤如下文所述。
2.2.1 构造判断矩阵
根据财政科技投入指标分类性质及专家的判断，依据1～9标度法标识各指标的重要性程度，用层次分析法原理构造对比判断矩阵，具体见表1。
2.2.2 指标权重计算
首先，求解最大特征根和对应的特征向量，并把特征向量进行正规化处理，计算指标权重Oij。
其次，确保各指标权重的合理性和判断上的逻辑严谨性，需对判断矩阵进行一致性检验，所用判断指标为CR，如果一致性指标CR≤0.1，认为判断矩阵具有良好的一致性，否则，需要对该对比判断矩阵进行修正。
其中：
CR=CI/RI，CI=（？姿max-n）/（n-1），
n为判断矩阵的阶数；
RI为层次总排序随机一致性指标。
该值为给定值，其与n的对应关系见表2。
2.3 确定隶属度矩阵
利用Excel进行统计分析，统计专家对各评价指标隶属于各评判等级进行综合考察。
根据专家打分情况，确定财政科技投入的绩效情况为优、良、中、差和很差的隶属次数，并根据隶属次数得到隶属度矩阵：
Rij，（i=1，2，3，4，5；j=1，2，3，4，5）。
其中：
Rij=隶属次数/专家人数。
2.4 确定模糊综合评价集
本文构建的模糊综合评价集为：
Vij=Oij×Rij=（V1，V2，V3，V4，V5），
采用的计算方法为：
M（.，？茌），依此来求解财政科技投入的模糊综合评价集。
3 算例分析
H产业集聚区属于省级产业集聚区，利用上文建立的模糊综合评价模型，对其财政科技投入进行评价。具体如下。
3.1 确定评判集
评判集分为5个级别：
{优，良，中，差，很差}，
其中：
[90，100]为优；
[80，90）为良；
[70，80）分为中；
[60，70）为差；
[0，60）为很差。
3.2 构造综合判断矩阵并计算各指标权重
3.2.1 第一步，构造判断矩阵
根据专家对各指标的相对重要性给出判断，并运用1～9标度法构造判断矩阵：
Uij= 1 1 3/2 3/2 1 1 3/2 3/22/3 2/3 1 12/3 2/3 1 1
3.2.2 第二步，利用和积法计算权重
财政科技投入的直接产出、经济效益、社会效益和创新能力的权重为：
Oi=（0.3，0.3，0.2，0.2）
3.2.3 第三步，判断矩阵的一致性
经计算，CI=0，CR=0<0.1，所以该判断矩阵通过了一致性检验。
3.2.4 第四步，构造指标层对准则层的判断矩阵
分别为：
U1ij，U2ij，U3ij，U4ij，其中，
3.2.5 第五步，计算指标层对准则层权重
利用和积法分别计算其对应的权重矩阵，其中，论文与专著、有效发明专利数量、建立公共服务平台、人才培养的权重为：
O1i=（0.1930，0.3449，0.2740，0.1881）。
销售收入、利润总额、工业增加值的权重为：
O2i=（0.4071，0.3081，0.2848）。
技术改造投资、就业机会、集约程度、单位工业增加值能耗的权重为：
O3i=（0.3071，0.3045，0.2274，0.1610）。
研发投入、研发人员数量的权重为：
O4i=（0.5652，0.4348）。
3.2.6 第六步，对各个子矩阵分别进行一致性检验
检验结果见表3。
以上子矩阵的CR值均小于0.1，所以对应的判断矩阵均通过了一致性检验。因此，利用AHP计算的财政科技投入绩效评价体系各指标的权重见表4。
3.3 确定评价隶属矩阵
本文通过9位专家的打分构造出隶属度矩阵。
Rij= 0 1/9 0 0 0 0 1/9 1/9 2/9 0 2/9 1/9 1/9 0 2/9 3/9 1/9 3/9 3/9 2/9 3/9 3/9 2/9 3/9 4/9 3/95/9 4/9 5/9 4/9 3/9 3/9 4/9 3/9 3/9 4/9 3/9 4/9 3/93/9 2/9 1/9 3/9 2/9 3/9 1/9 2/9 1/9 2/9 1/9 0 1/91/9 0 0 1/9 1/9 0 1/9 0 0 1/9 0 0 1/9
3.4 确定模糊综合评判集
根据以上数据可知，模糊综合评判集为：
Vij=Oij×Rij=（0.0707，0，2880，0.4093，0.1815，0.0505）
由此可知，H产业集聚区的财政科技投入绩效评判集聚集在“中”维度。
4 结 语
本文基于模糊综合评价法构建财政科技投入绩效评价体系，从直接产出、经济效益、社会效益和创新能力四个视角，将定性指标量化分析，更为直观地反应出我国财政科技投入绩效的特征。
研究发现，针对地方财政科技投入绩效的该评价指标体系，构建科学、合理，切实可行，能够有效地解决其他综合评价指标体系较难做到客观评价的难题。
该研究既能为地方财政科技投入绩效评价提出新的思路，也能为进一步提高我国和地区财政科技投入绩效提供借鉴。
参考文献：
[1] 马少强.财政科技投入绩效评价研究[J].开放导报，2011，（1）.
[2] 池昭梅，黄思婷.风险投资在财政科技投入模式中创新应用研究[J].会计之友，2013，（4）.
[3] 张青，王贵强.基于灰色关联分析的地方财政科技投入绩效评价：以上海为例[J].研究与发展管理，2007，（4）.
[4] 国务院.关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革的方案[Z].2014.
[5] 胡安琴，韦彩霞.河北地方财政科技投入绩效评价研究[J].产业与科技论坛，2014，（18）.
[6] 甘泉.浙江省财政科技投入与地方自主创新关系的实证分析[J].科技与经济，2015，（1）.
[7] 潘方卉，李翠霞，樊斌.财政科技投入周期与经济周期协同性的马尔科夫区制转移模型[J].中国科技论坛，2015，（3）.
[8] 吴松强，陈雅雯，郑垂勇.江苏财政科技投入与经济增长的关系研究[J].科学管理研究，2015，（1）.
[9] 何婷婷，陈阳.中国财政科技投入与经济增长关系研究[J].中国市场，2015，（12）.
[10] 黄晓玲，揭建群，吴新文.湖北省财政科技投入绩效评价优化策略探究[J].科技创业月刊，2015，（1）.
[11] 翟启江.建立与我国财政科技投入特点相适应的绩效评估制度[J].科技管理研究，2015，（1）.
综合评价的计算 篇6
本文所介绍的电力线路耐雷性能计算软件(下称软件)能够对不同结构的杆塔和线路给出绕击、反击、感应雷电过电压、塔顶电位等数据,并可对影响雷击跳闸的各因素的作用进行比较分析和给出评价报告,可以帮助用户设计、评价新建输电线路的耐雷水平,以及分析已有电力线路雷击跳闸原因。
1 软件的过电压计算功能与计算模型
对电力线路耐雷性能评价的基础是要计算出在雷击情况下的以下3种过电压。
1.1 感应雷电过电压计算
软件按我国防雷规程中的感应雷电过电压计算的经验公式来计算:
式中:U为感应雷电过电压,kV;I为雷电流幅值,kA;h为导线平均对地高度,m;S为导线距雷击点的水平距离,m。
1.2 直击雷电过电压计算
软件按我国防雷规程要求计算雷击杆塔塔顶后反击的耐雷水平与跳闸率。
计算的关键是要建立杆塔模型,目前国内常采用的有集中电感、单一波阻抗和多波阻抗(适用于高杆塔中雷电流瞬态分析)[1]3种模型,而电感模型经过验证比较适合工程应用[2]。所以,软件采用了集中电感模型并考虑了杆塔等值半径的影响,杆塔的等值电感按下式计算:
式中:Lt为杆塔等值电感,μH;h为杆塔高度,m;r0为杆塔的等值半径,m。
1.3 绕击雷电过电压计算
软件采用文献[3]的改进电气几何模型计算绕击雷电过电压与跳闸率。具体计算时,软件对电气几何模型进行了以下改进。
1) 击距rs采用了IEEE的推荐公式:
rs=8I
2) 加入了地面倾角的影响。
利用坐标变换求得地面倾角不为零时的绕击跳闸率公式,因为目前规程法计算绕击跳闸率时误差很大,不能体现具体的地面情况的差别,而改进的电气几何模型对应于不同的地面倾角有着不同的绕击率,它能清晰地反映出绕击率与地面倾角的关系,随着地面倾角的增大,绕击率也将变大。
3) 引入了击距系数来描述雷击到导线与地面的击穿强度的差别。
击距系数指的是地面击距与导线击距的比值,有研究指出击距系数的范围在0.6～1.0之间,软件中击距系数取0.9。
4) 将导线暴露距离引入绕击跳闸率Nsf的计算,由此更加准确地描述了线路引雷特性:
Nsf=2Ng×10-3×∫
式中:Ism为最大击距对应的雷电流幅值,kA;Iscr为临界击距对应的雷电流幅值,kA;Dc为导线暴露距离,m;Ng为地面落雷密度,次/(km2·a),Ng=0.04T1.25d,(Td为年均雷暴日),f(I)为雷电流幅值I的概率函数:
2 软件的总体结构与功能模块
2.1 软件的总体结构
软件采用模块化总体结构,以VC++为平台开发的5个初级子功能模块和10个次级子功能模块组成(见图1),每个子功能模块的功能相对独立,可移植性好,且便于二次开发。
2.2 数据库操作功能模块
选用ODBC接口连接Access数据库,实现以下数据库的管理。
1) 线路公共参数数据库。
用来存放线路的基本信息,包括线路名称、杆塔基数、导线和避雷线单位重量等相关信息。
2) 杆塔详细参数数据库。
用来存放线路中的各基杆塔详细资料,包括每基杆塔的型号、接地方式等参数。
3) 杆塔类型及对应参数数据库。
用来存放与杆塔类型一一对应的参数,包括杆型的名称、所属类别和几个塔头参数等。
4) 计算结果数据库。
该数据库用来存放各种计算结果及查阅所用的原始参数,包括感应雷电过电压、反击和绕击跳闸率、反击耐雷水平等。
2.3 系统设置及计算设置模块
软件在设计初就考虑到用户的输入方便性,因此采用系统设置的方法将一些重复使用的参数设为选择框,大大减少用户的输入工作量。具体包含以下3类设置。
1) 杆塔类型及相关参数设置。
设置杆塔型号和该型号所属的杆塔类型,而每个杆型对应的塔头参数是唯一的,因此用户可以在此设置每种杆型对应的塔头参数。
2) 接地方式设置。
该设置与杆型和接地电阻有关。
3) 绝缘子串类型设置。
该设置与计算中所用的绝缘子串长度有关。
2.4 计算功能模块
根据上述确定的计算模型,按照计算对象计算以下3种过电压。
1) 感应雷电过电压。
计算每级杆塔的感应雷电过电压值。
2) 直击雷电过电压。
计算每级杆塔的等值电感、雷击击杆塔后塔顶电位、反击耐雷水平和反击跳闸率。
3) 绕击雷电过电压。
计算每级杆塔的绕击跳闸率;
由于软件通常是对数百基杆塔的线路进行复杂计算,而每基杆塔的原始参数有30多个,因此计算的数据量非常大。用户可以根据需要来选择计算项目,以节约计算时间。此外,软件中还会计算整条线路的平均跳闸率,同时将所有杆塔按跳闸可能性大小排序。
2.5 结果输出功能模块
结果输出功能模块包含显示终端输出和打印终端输出。显示终端输出部分是用户对数据进行计算操作后,软件将在计算完毕后自动切换到结果页面,此时结果输出功能模块调用计算结果数据库中的计算结果,将整条线路的详细计算结果显示在结果页面上。显示的内容包括线路基本信息和用户所选择的计算项目的结果。当用户需要打印某条线路的耐雷水平评价报告时,结果输出功能模块调用其打印子模块对计算结果数据库中的计算结果进行一系列处理,然后分析汇总为报表形式,可以通过打印预览在显示终端上输出,也可以由打印机输出。
打印终端输出可打印以下内容。
1) 线路基本信息。
包括线路名称、杆塔级数、导线和避雷线型号、雷电流幅值和系统额定电压等。
2) 结果总体统计信息。
包括反击和绕击跳闸率的平均值和最大值、最小值的计算及统计,感应雷电过电压、反击塔顶电位和反击耐雷水平的结果范围,反击和绕击跳闸率的曲线图等。
3) 结果分析及建议采取的措施。
该部分先分析给出一些建议检查的杆塔编号,按照跳闸可能性大小排序。接着给出一些可能的故障原因和建议采取的措施。最后,根据用户设置的线路耐雷水平,给出被计算线路中达不到要求的杆塔编号。
4) 各级杆塔详细信息。
包括每级杆塔对应的感应雷电过电压、反击耐雷水平、反击塔顶电位、反击跳闸率、绕击跳闸率、接地电阻值和杆塔电感值等详细信息。
2.6 帮助功能模块
利用Visual CHM开发的帮助模块,向用户提供详细操作帮助,可独立使用。
3 软件的数据流程
软件各功能模块间数据流程如图2所示。
4 软件的应用实例及结果分析
为能与实际运行情况对照,用软件对南京供电公司的一条现役110 kV线路进行了耐雷性能的计算分析。此线路长5.074 km,共有26基杆塔,导线型号LGJ-240,年均雷电日取值40,雷电流幅值取30 kA。在软件输入界面输入所有需输入参数后,经软件计算,就可在软件输出界面上输出结果报表,并可通过曲线图直观看出整条线路防雷性能的情况,从而可以看到防雷薄弱点及建议措施。
根据软件的计算结果,可得到该线路整体防雷性能如表1所示。
将计算结果画成曲线,雷击0号杆塔至25号杆塔引起跳闸率情况如图3所示。绕击跳闸率情况如图4所示。
由图3可以看出,雷击第3、11、19号杆塔容易发生反击跳闸事故;由图4可看出,第18、23号杆塔及相邻杆塔易发生绕击跳闸事故。对照南京市供电公司提供的2008年雷击跳闸事故报表发现:7月13日15点29分该线路距离保护一段、零序保护一段动作跳闸(后重合闸成功),故障测距为3.07 km。事故跳闸后17点31分输电运行检查中心检查到该线路第11号杆塔A、B相合成绝缘子有雷击痕迹,但不影响运行(所以重合闸成功)。由此用软件计算与实际情况的对照,可见软件分析结果的可信性。
5 结语
电力线路耐雷性能计算软件综合考虑了现有的计算雷击跳闸率及耐雷水平的方法,算法上考 虑了工程应用的实际,同时也充分考虑了用户的需求,使用户通过简单的操作获得较为明确的故障信息及相应的解决办法。通过针对实际线路的计算表明,计算结果能较为准确地反映出线路耐雷击性能的薄弱点,这无论对故障点查找、线路改造还是新线路设计方案校核,都有很好的指导作用。软件已通过2006年江西省电力公司项目验收,并提供给九江市供电公司使用。
摘要：对电力线路进行耐雷性能综合评价是一项困难而复杂的工作。介绍了电力线路耐雷性能计算软件的计算功能、模块化结构及各模块功能。用软件对某现役线路进行了计算分析,计算结果与实际情况基本吻合。软件已通过项目验收并进入实际应用。
关键词：耐雷性能,耐雷水平,雷击跳闸率,计算模型
参考文献
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[6]孙萍.有关输电线路防雷计算中几个参数取值的建议[J].电网技术,1998,22(8):75-78.
综合评价的计算 篇7
伴随着经济和信息技术的不断发展,企业面临的挑战和竞争越来越激烈。市场变得动态多变,企业运用何种方法在提高绩效的同时降低生产成本、减少消耗,是近年来社会各界研究的重点。云计算环境是在互联网基础上建立起来的一种新型信息服务环境,云计算技术的核心理念是服务,它是新型的计算服务模式、新型的商业服务模式、新型的服务支撑平台[1]。云计算提供了方便按需的网络接入模式和多种可配置的服务资源共享池,用户可以对云中的资源进行无线的扩展,随时获取,按需使用,按时付费,付钱即所得[2]。使用云平台可以使企业快速地了解供应商情况,同时节约了自身信息建设的成本。多功能开放型企业供需网(SDN—Supply and Demand Network with multi-functional and opening characteristics for enterprise)是指以全球资源获取、全球制造、全球销售和提高企业综合能力为目标,相关企业之间由于“供需流”的交互作用而形成的多功能开放式的供需一体化动态网络模式[3]。供需网具有多功能、开放性、包容性和动态网络性的基本特征,这些特征都反映着SDN企业在选择供应商时与传统供应链企业的不同。SDN企业的经营目标是全球范围的充分合作与共赢,选择最合适的供应商,不仅影响着自身的发展,也对整个供需网的未来发展意义深远。
在SDN企业的发展构建过程中,供应商的选取是一项重要的研究内容。针对传统供应商的择优问题,国内外已经有多种不同角度和方法的研究成果。美国学者T.L.Satty提出的层次分析法(AHP)为多准则决策提供了科学的理论方法[4]。张震等提出了模糊综合评价与层次分析相结合的供应商评价方法,建立了供应商模糊综合评价的数学模型,并验证模型的合理性与可靠性[5]。杨玉中等采用熵权和TOPSIS结合的多层次评价方法,避免了低层次多因素权重确定的主观性,为企业选择了理想的优秀供应商[6]。梁智昊等运用BP神经网络方法避免了传统方法的局限性与专家评价的主观随意性,实现了定性分析与定量分析的有效结合,供应商评价结果更具客观性[7]。在供需网环境下的研究有:胡伟,徐福缘利用了粒子群算法对基于供需网基本特征理念的企业合作伙伴选择的多目标决策模型进行优化和求解,选择出了最佳合作者[8]。云计算环境下的研究有:王磊,黄梦醒利用信任评估方法,通过对供应商信用评级,在云环境下对供应商评价客观有效[9]。
通过分析国内外的研究成果发现,同时考虑云计算环境和供需网理念的供应商评价研究较为稀少,传统供应链企业的研究内容却十分的丰富。传统研究的方法主要有层次分析法、模糊评价法、熵权法、TOPSIS法和神经网络算法等。这些方法都有相应的局限性,在云环境下不能直接用于SDN企业供应商的选择,但却为我们提供了思路,因为SDN节点内涵的多样性,SDN企业供应商的选择是节点之间的协同合作。在云计算环境下,所有的节点企业又同时处于云中。因此,传统单一的评价方法是没有办法科学合理地计算出云环境下供需网中一个企业节点对另一个企业节点供应能力的综合评估,也就无法找到最合适的供应商。考虑云平台的特点和供需网的基本理念,本文建立了基于综合赋权灰色关联法的SDN企业供应商评价模型,使用熵权法确定客观权重,AHP法确定主观权重,加入调节因子综合赋权计算指标权重,再利用灰色关联法结合权重进行评价。最后通过算例验证了该方法对SDN企业的有效性。
1 云环境下SDN企业供应商评价模型
1.1 云环境下供需网体系结构
在供应链中,根据服务对象的不同,可以将云计算平台分为:基础设施即服务(Iaas),平台即服务(Paa S)和软件即服务(Saa S)[10]。参考供应链云计算平台,丰富平台节点的内涵,加入供需子网,形成一个以云计算服务平台为中心的供需网络结构,如图1。加入云计算服务中心后,各节点从平台中获得的服务将不再仅仅是信息流,而是供需流。节点企业根据自身的情况来获取所需的服务,促进了整个供需网的协同发展。
1.2 SDN企业供应商选择评价指标
在供需网中,企业之间有着丰富的供需流,供需流满足每一个节点的需求,形成了一种更高层次的合作。这就是使SDN企业供应商在评价指标的选择上有别于传统供应链企业。因此,在供应商的选择过程中,既要考虑定性和定量的因素,也要考虑其他因素。借鉴Weber提出的供应商评价标准[11],同时结合SDN的特点,不仅将企业产品质量、产品成本作为要素,而且将企业的可靠性、企业与企业间的相容性、知识协同、企业创新性和企业服务等要素也纳入参评体系。具体如表1。
1.3 熵权法确定客观权重
熵原本是一个热力学概念,它最先由Shannon引入信息论。在信息论中,信息熵是用来度量系统的无序程度[12]。熵权法是一种客观的赋权方法,在具体使用的过程中,利用信息熵计算出各指标的熵权,再通过修正,从而得出较为客观的指标权重。具体步骤如下:
(1)指标数据矩阵。
设在指标体系中有m个供应商,n个指标,构成指标数据矩阵X=(xij)mn,其中xij为第i个供应商第j个指标的评价值。为了除去量纲不同对结果的影响,需要对矩阵进行标准化处理,形成矩阵Y=(yij)mn
其中i=(1,2,…,m),j=(1,2,…,n)
(2)计算第j个指标的熵值ej。
其中,k为调节系数,k=1/lnm,当pij=0时,pijlnpij=0
(3)计算第j个指标的权重uj。
计算其他指标权重,得到客观权重
1.4 AHP法确定主观权重
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是由T.L.Saaty提出的一种主观评价方法[13]。这种方法把一个复杂的问题表示为有序的递阶层次结构,通过专家的判断对方案进行排序。
(1)构建递阶层次结构模型。
根据SDN企业的特点,构建出其供应商评价体系,见表1,包括了定量指标与定性指标。
(2)构造判断矩阵。
建立层次结构之后,上下层次之间的隶属关系就被确定了。由专家结合实际问题,采用1-9标度法对同一层次中的各要素针对上一层次中某一准则判断相对重要性,标度定义见表2,得到A与B的判断矩阵表3,同理可得B与C的判断矩阵。
(3)计算矩阵的权重向量并进行一致性检验。
根据判断矩阵,通过特征根法计算出矩阵的最大特征根λmax和特征向量,并进行归一化。计算出的权重分配是否合理还要进行一致性检验。一致性指标为:
其中
RI为判断矩阵的平均随机一致性指标,1~9阶的判断矩阵的RI值如表4所示。当判断矩阵的CR<0.1时,我们即认为一致性检验通过,否则就需要调整。
(4)计算各层次元素针对系统目标的组合权重。
利用概率乘法原理,将系统中各层相应元素的权重相乘,便可以得到最终指标的组合权重,这就是我们需要的主观权重。
1.5 主客观综合权重
由以上过程可知,熵权法确定了客观权重,AHP确定了主观权重,加入调节因子α,则第j个指标的综合权重为:
其中α的值可以根据SDN企业供应商的实际情况进行调整
综合权重表示为:
1.6 灰色关联法确定关联矩阵
20世纪80年代,我国著名学者邓聚龙提出了灰色系统理论,供应商的选择与评价体系就是一个灰色系统[14]。其中的灰色关联分析就是灰色系统中理论最成熟的。利用灰色关联法,可以求出每个指标的关联系数。具体步骤如下:
构造矩阵A:
其中xk*(k=1,2,…n)是第k个指标的最优值,(若某一指标取大值为好,则取该指标在各个方案中的最大值;若取小值为好,则取各个方案中的最小值)
对矩阵A进行无量纲化:
得到矩阵B
根据灰色关联法相关理论将Y*=(y1*,y2*,…,yn*)作为参考数列,Y=(y1i,y2i,…,yni)作为比较数列,则第i个供应商的第j个指标与第j个最优指标的关联系数为ξi(j),即:
通常取ρ=0.5,得关联矩阵
1.7 计算关联度评价供应商
评价结果为:
如果关联度最大,那么说明第i个供应商优于其他供应商,在云环境下,是SDN企业最佳的合作伙伴。
2 算例
云环境下,某SDN企业在供需网中有供应商S1、S2、S3、S4可以为其提供原材料,各供应商的评价指标如表5,运用上面的模型对其进行评价,确定出最优供应商。
2.1 确定主客观综合权重
对上述指标运用公式(1)~(5)计算出其客观权重,公式(6)~(8)计算出主观权重且进行一致性检验,取调节因子α=0.5,利用公式(9)最后得出综合权重,如表6所示。
2.2 计算关联矩阵
由表5可知,各指标的最优值xk*=(9,9,0.31,8,8,20,8,160,9,8,8,7,9,8,8,8,9,8),用公式(12)对指标进行无量纲化,得出矩阵B,利用灰色关联理论计算关联矩阵。
2.3 评价供应商
使用公式(16)计算出各供应商的关联度,结果为:
从关联度数值的大小可以看出,四个供应商的关联度排序为S2>S1>S4>S3,因此在供需网中,最佳供应商为S2。
3 结语
现阶段,关于云环境下供应商评价问题的研究很少,针对SDN企业的研究更是空白。结合供需网完全开放性与动态稳定性的特点,以云计算环境作为平台,供需网中每一个节点都能快速准确的获取需要的资源。企业的生产经营不再是为了竞争,而是实现全球共赢的总目标,从而创造出更大的全球价值。本文建立的云环境下综合灰色的SDN企业供应商评价模型,综合考虑了云计算平台的优势和供需网的概念和内涵,选择了合适的评价指标,利用主客观综合赋权和灰色理论相结合的新思路,科学合理的对供应商进行了评价,为供需网的研究提供了新的方向。
综合评价的计算 篇8
借鉴以往房地产企业文化的评价方法[1,2,3],并结合房地产企业的实际, 选用模糊综合评判法对房地产企业文化进行评价,以帮助房地产企业决策者和外界人士对房地产企业的文化建设有一个清楚的认识,并根据评价结果采取措施,以促进房地产企业文化建设的良性发展,实现房地产企业的健康、持续、和谐发展。
1房地产企业文化评价指标体系的构成
房地产企业文化的建设是一个动态的、复杂的过程,千变万化,但是房地产企业文化的结构要素是不变的,这就为评价体系的建立提供了可能性;另一方面,房地产企业通过评价体系了解房地产企业文化建设的现状以后,可以提供实施动态调整的决策依据,这也为评价体系的建立提供了必要性。 建立房地产企业文化评价体系的突出作用,表现在它为房地产企业建设独具特色的房地产企业文化提供了一套完整的衡量标准, 为外界或房地产企业自身对房地产企业文化进行评价提供了依据。 它不仅有助于房地产企业认识自身的房地产企业文化发展状况, 还是外界对其进行评价的验证尺度。
结合其他学者的研究成果, 提出房地产企业文化评价的指标体系,如图1所示。 该体系融进了房地产企业文化创新、房地产企业核心竞争力等指标, 使房地产企业文化评价的指标体系更全面、更具实用性,更能突出房地产企业文化对于房地产企业核心竞争力的作用。
2 基于模糊评价法的房地产企业文化综合评价模型
(1)建立评价因素集[4]
评价因素集是指房地产企业文化综合评价指标的集合,由于该评价指标分为3个层次,故评价因素集具有层次性,即有:
U=(u1,u2,…,ui,…,um)Ui=(ui1,ui2,…,uij,…,uin)
(2)确定权重集
在评价因素集中,各因素对评价模型的影响程度是不同的, 需赋予不同的权重以区别各因素对评价模 型的影响 程度的差 别。
权重大小的确定通过向专家发放问卷进行调查, 运用AHP方法得到。
(3)设立评语集
评语集为评价者对评价对象可能做出的各种评价结果组成的集合,无论评价因素集包括多少个层次,评语集均为一个。 本模型评语集为 μ={很差,差,较差,一般,好,较好,很好},简记为 μ={μ1,μ2,μ3,μ4,μ5,μ6,μ7}, 为了使综合评价结果优劣程度更容易区分,评语等级采用加权向量 μ={30,40,50,60,70,80,90}。
(4)计算隶属度
指标的隶属度可以利用表,通过模糊评价统计得到。
(5)计算加权平均型算子
(6)计算综合评价集
在多极模糊综合评价问题中,评价从最低层次开始,逐步上移。
评价集,公式为:
, 式中Ri,为评价因素ui的单因素评价矩阵,由评语等级隶属度构成,即
矩阵行数n为ui下含评价因素的个数,矩阵列数p为评语集中元素的个数。
在此基础上,再按第一层评价因素ui作最后的模糊综合评价,求出综合评价集B, ,公式为:
(7)综合评价集的参数和等级评语
定义每一级综合评价集的参数为:
式中为加权变量的第j个分量。
对于每一个 λ 均存在一个(1≤i≤p),使得 λ∈(μi-5,μi+5), 从而确定 λ 属于 μi等级的评语。
(8)评价结果分析
评价的目的是为了检验房地产企业文化建设的水平,为房地产企业文化建设决策者提供依据。
3实例应用
通过专家评价方法对A房地产企业的企业文化进行打分, 得到评价指标的权重:U1精神文化(0.202),U2制度文化(0.128), U3行为文化 (0.125),U4物质文化 (0.106),U5核心竞争力文化 (0.255),U6创新文化(0.184);U11价值观(0.426),U12房地产企业哲学 (0.234),U13房地产企业精神 (0.233),U14房地产企业风气 (0.107),U21管理制度(0.262),U22组织制度(0.245),U23人事制度 (0.234),U24领导制度(0.259);U31领导行为(0.301),U32员工行为 (0.112),U33榜样行为(0.185),U34房地产企业礼仪(0.312);U41公司形象(0.350),U42公司产品(0.320),U43员工服饰(0.330);U51战略能力(0.425),U52管理能力(0.250),U53支持能力(0.325);U61组织创新(0.236),U62观念创新(0.438),U63制度创新(0.326)。
采用专家调查法, 利用房地产企业文化综合评价模型对A房地产公司的企业文化进行评价,数据收集整理结果如下。
(1)第二级指标综合评价结果
(2)第一级指标综合评价结果
(3)综合评价结果
该房地产企业模糊综合评价集
综合评价集参数 λ=61.37∈(55,65),总的评语为“一般”。
(4)评价结果分析
基于模糊综合评价对机械水质的评价 篇9
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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学生综合素质评价模式的取向 篇10
研究者将学生综合素质评价定义为：立足学生发展本位，综合、系统评价学生在各阶段、各方面的总体发展状况，并为开展适合的教育而进行的教育评价的循环过程。
综评模式从内涵上讲有两个主要部分：评价内容，包含爱党爱国、团结守纪、文明礼貌、学习能力、劳动态度、心理健康、行为习惯等十个方面。评价方法，包含定量的分数评价和定性的描述性评价，学生综合素质以学生成长档案袋内容为主要依据，采取自主评价、他人互评、选择权赋予评价、多元智能评价等评价方式。
综评模式是一种可操作、可深入探索的教育评价方法，从教育价值的取向上来看，它蕴含着丰富的教育理念。
一、目标取向：注重“育人”，
兼顾“选人”
（一）泰勒的传统教育评价思想
现代教育评价之父，拉尔夫·泰勒（美国）认为，“教育评价过程在本质上是确定课程和教学活动在实际上实现教育目标的程度的过程。”我们可以看出，泰勒评价模式有一个预期的教育目标，在过程中通过各种教育方法努力实现教育目标，会产生两个结果：达到预期目标和未达到预期目标。显然，这是对学生是否达到教育目标要求的结果性选择，基本属于封闭式的阶段评价。
（二）综评模式的操作实践
综评模式兼具选人与育人的导向性功能，在义务教育阶段，综评模式引导对学生开展“确定弹性目标—实施教育教学—开展教育评价—分析目标达成度—再次确定弹性目标”，其流程图如图1所示：
通过图1可以发现，石柱县学生综合素质评价是以促进所有学生的共同发展为目标的。义务教育阶段的学生评价目的是为了找出学生继续发展的方向和方法，要求评价者在评价过程中合理分配评价权重，给予学生自主评价的权力。这一系列的评价操作是为了培育每一个学生，从客观上抑制了评价在义务教育阶段的过重选拔取向。
当然，在初中升入高中的过程中，综评模式也发挥了应有的选人作用。综评模式中规定“综合素质评价结果以10分的总分记入学生初中升高中考试加分”“综合素质特优学生可直接保送进石柱中学读书”等。研究者认为，石柱县学生综合素质评价改革在目标取向上侧重于育人，由于受到县域内落后社会经济的制约，导致教育发展的相对滞后，仍旧阶段性地偏重教育的选人价值取向。相信随着经济社会的不断发展，综评模式的评价和促进作用将会更有力度，其育人价值取向会得到更大彰显。
二、功能取向：倡导“扬长”，
正视“补短”
（一）“扬长”与“补短”的教育旨趣
管理学上有一个通俗的例子，叫做“木桶原理”，也称为“短板理论”。这一理论也时常在学校教育教学中被应用，教师指责某某学生这里不好或者那里不行，或者偏爱哪一个学科，结果可能是坏的没有变好，好的却可能变坏，适得其反。
在综评模式的思维里，我们可以将木桶里的“水”换做棉花，或是阳光、空气。试想，如果一个拥有短板的木桶装满了棉花，它也一样满满的，很充实。假设生活里只有容易流失的“水”，拥有短板的木桶也只能补缺短板，才能变得充实。现实是不是这样呢？答案是否定的。哈佛大学教授霍华德·加德纳曾说：“每个人至少有九种智能，即语言，数学，逻辑，音乐，运动，空间，人际关系，内省和观察。以此衡量，‘差生’几乎不存在。”人至少拥有九种智能，且每个人都有优势智能组合，“木桶与水”的组合只是其中的一种。
（二）“扬长”与“补短”的价值诉求
综评模式在基础教育研究者倡导的“扬长教育”理论指导下尝试寻找突破。“扬长教育”主张“为了每一个学生获得充分发展”。我们举例假设一个发展中的学生拥有较好的体育运动基础，身体条件比较优秀，但是却有口吃的毛病，那他可能会成为一名运动员或者与此相关的从业者，教育者应该尊重学生的原本条件给予培育和评价，而不是企图使他成为演说家，在没有成效之后还要给予打击或者放弃对他的教育。研究者认为，能力基础上的个别“短板”对个体的正常学习生活并不会起到破坏作用，反之对“长板”的重视能够激发他的学习热情，体现出学生追求个性绽放的价值。
班级授课制是社会化大生产对于大面积培养人才的需要，它的优点固然重要，然而它却有着先天性的缺点。在班级授课制下，学生的独立性与自主性受到限制，教师需要更多地关注学生整体的情况，就需要进行统一的控制和安排，有时控制是过多的。这样整齐划一的活动在一定程度上忽视了学生个体的独立性、自主性；它还不能很好地满足学生的个别需要，班级授课制使几十名年龄相近，但兴趣、志向、性格各不相同的学生接受统一的教学内容、方法，按统一的进度授课，无法照顾学生个体不同的学习需求和情绪体验。
综评模式主张对学生进行扬长教育，促进学生个性绽放。因此，教育工作者应该主动创造机会使得学生学会表达自我、锻炼自我、发现自我、发展自我；还应拓展学校教育的接触面，使学生走向社区、街道，广泛开展社会实践活动；应该为学生的个性发展提供平台，有条件的学校可举办各种兴趣班、兴趣活动小组等，开展实质性的活动与锻炼，使学生的长处得到发现和进一步发展。
三、结构取向：坚持“一体”，
摒弃“间断”
（一）传统学生评价在结构上的缺陷及影响
基础教育现行的管理机制中缺少一以贯之的跟踪考评方法。单以升学为例来说，学生在小学时的评价结论往往不能够带到中学，或者只是在入学的时候以“成绩单”作为依据；初中学生升入高中时，以中学升学考试成绩为准。其他诸如学生在小学的发展评价极少会被带入到中学作为教育学生的参考资料，这是教育过程中学生评价基础资料的间断。
基础资料的间断会带来诸多不良后果。第一，对学校而言，会带来学生管理上的工作繁琐与信息缺失。一个成长中的学生必然会有许多发展变化，在低一阶段生活学习的评价信息不能带到高一阶段作为评价参照，使得高一阶段学生评价者必须重新从最细微之处认识了解学生，无形之中增加了教师的工作量。如若忽视学生细微信息的收集，那么学生评价就会显得苍白无力。第二，对学生而言，对学生缺乏发展性评价的资料。一个学生的发展是有高低起伏的，对学生的评价要有发展性地眼光，一个学生从70分考到80分和一个一直都得到80分的学生的评价应该是不同的。学生评价的结构性断层对学生发展极为不利，不能够给予后进的学生以充分的鼓励认可和指导，也就相应缺少了帮助挽救表现为下降学生的有效措施。
（二）综评模式的实践探索及效用
为避免以上情况的发生，综评模式选择了一体化的评价结构。一体化评价的载体是学生成长档案袋，即采取档案袋评价方式。在新一轮课程改革进程中，档案袋评价受到了高度重视，也非常值得自主创新学习评价借鉴。
通过档案袋评价使学生自己参与评价内容、评价标准的设计，学会选择，学会反思。在成长记录和作品展示中，教师引导学生把握评价标准来判断自己所提交作品或资料的质量和价值，使学生有了自我展示和自我评价的机会。其次，档案袋为教师提供了有关学生学习发展与个性特长的重要信息，有助于教师对学生心智潜能准确地了解和成长目标恰当地预期，将因材施评与因长导学融合在一起，提高评价的效度，促进学生自主发展。
真正的教育是让每个孩子都能“做最好的自己”，对传统评价方式的改变与对新评价方式的探索实践毋庸置疑。然而，综合素质评价模式的发生、发展都需要学校和教师有一定的经验和技能储备，它是需要组织性和系统性的评价策略。因此，在操作层面应关注评价模式的时效性，这样，才会发挥评价本身的应有功效。
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