AHP综合评价

AHP综合评价（精选12篇）

AHP综合评价 第1篇

对于上市公司而言, 它的财务系统是复杂的、多维度的、系统化的。所以, 要想正确全面地反映一个公司的综合财务实力, 单单从一个指标去分析显然是不够的。而基于层次分析法对上市公司财务实力进行综合评价, 不但可以全面、系统地反映企业综合财务实力, 而且可以从动态的视角去审视上市公司的发展趋势, 在一定程度上弥补以往静态分析方法的不足之处。

二、层次分析法的理论模型

(一) 建立层次结构模型。按照层次分析法的要求, 决策结构模型可以设计成三个层次, 最高层为目标层, 是决策的目的、要解决的问题, 中间层为考虑的因素、决策的准则层, 最低层则是决策时的备选方案层。因此, 根据企业的特点和财务制度的规定, 我们相应的可以把财务分析结构模型设计成目标层、评价准则层和具体方案层。目标层是企业的综合财务实力状况, 准则层是企业的投资与收益能力、偿债能力、盈利能力和经营能力四个方面, 方案层主要是一些具体的财务指标, 这些财务指标在选取上遵循重要性和代表性的原则。

(二) 构造判断矩阵。通过相互比较确定各准则对于目标的权重, 即构造判断矩阵。在层次分析法中, 为使矩阵中的各要素的重要性能够进行定量显示, 引进了矩阵判断标度 (1~9 标度法) 。自上而下地对各层次因素两两进行重要程度比较, 构造判断矩阵。

(三) 层次单排序。所谓层次单排序, 是指对于上一层某一因素而言, 本层次各因素的重要性的排序。具体计算是:对于判断矩阵A, 计算满足AW=λmax W的特征根与特征向量。式中λmax为A的最大特征根, W为对应于 λmax的正规化的特征向量, W的分量Wi即是相应元素单排序的权值。

(四) 一致性检验。一般用CI这个一致性指标进行一致性检验。

CI=0时A一致;

CI越大, A的不一致程度越严重

计算一致性比率 (用于确定A的不一致性的容许范围) 。

当CR<0.1 时, A的不一致性程度在容许范围内, 此时可用A的特征向量作为权向量, 否则要重新构造成对比较矩阵A, 对aij加以调整, 直至通过一致性检验。

(五) 层次总排序。层次总排序是利用层次单排序的结果, 计算同一层次所有要素对于最高层要素的优先顺序。层次总排序是自上而下逐层进行排序的。指标权重的大小, 反映了指标对财务状况的影响程度。层次总排序具有满意的一致性, 否则需要重新调整那些一致性比率高的判断矩阵的元素取值。在各层次的一致性检验通过后, 可根据各层次的相对权重计算出各个评价指标在整个体系中的总体权重。

三、实例分析

(一) 评价指标的选择。综合考虑目前我国上市公司特点, 结合《企业财务通则》的规定, 笔者选择从上市公司的投资与收益能力、偿债能力、盈利能力和经营能力四个方面来反映上市公司的综合财务实力。综合评价指标的具体内容见表1。 (表1)

(二) 构造判断矩阵及一致性检验。在此, 利用专家打分进行上市公司评价指标之间的两两比较, 最高分为10 分, 最低分为0 分, 构成判断矩阵。专家打分结果如表2 所示。 (表2)

得到目标层的判断矩阵为:

以上计算过程均由MATLAB实现。

得矩阵特征向量, 即目标层权重向量W= (W1, W2, W3, W4) = (0.5588 0.2632 0.0569 0.1211) T

最后进行一致性检验:计算目标层判断矩阵的最大特征值:λmax=4.117, 并计算得一致性指标CI = (λmax-n) / (n -1) = (4.117-4) / (4-1) =0.039, 计算出判断矩阵一致性检验系数CR=CI/RI=0.039/0.9=0.043<0.1, 说明目标层判断矩阵通过了一致性检验。

同理, 对各准则层构造对比较阵, 计算权向量并做一致性检验:

可依据专家打分得到的投资收益能力判断矩阵 (B1) , 计算得权重向量WB1= (0.495 0.287 0.109 0.109) T

最大特征值 λmax=4.0833, 计算一致性指标CI= (λmax-n) / (n-1) = (4.083-4) / (4-1) =0.028

CR=CI/RI=0.028/0.9=0.031<0.1, 一致性检验通过。

可依据专家打分得到的偿债能力判断矩阵 (B2) , 计算得权重向量WB2= (0.07 0.17 0.32 0.44) T

最大特征值 λmax=4.115, 计算一致性指标CI= (λmax-n) / (n-1) = (4.115-4) / (4-1) =0.038

CR=CI/RI=0.038/0.9=0.043<0.1, 一致性检验通过。

可依据专家打分得到的盈利能力判断矩阵 (B3) , 计算得权重向量WB3= (0.667 0.333) T

最大特征值 λmax=2, 计算一致性指标CI= (λmax-n) / (n-1) = (2-2) / (2-1) =0

CR=CI/RI=0<0.1, 一致性检验通过。

可依据专家打分得到经营能力判断矩阵 (B4) , 计算得权重向量WB4= (0.588 0.322 0.090) T

最大特征值 λmax=3.009, 计算一致性指标CI= (λmax-n) / (n-1) = (3.009-3) / (3-1) =0.0045

CR=CI/RI=0.0045/0.58=0.008<0.1, 一致性检验通过。

依据以上计算结果确定各指标在层次总体排序中的权重Wci=Wj×WBj (i=1~13, j=1~4) , 结果如表3 所示。 (表3)

现选福田汽车三年 (2008 年、2009 年、2010 年) 的相关财务数据, 建立原始矩阵, 利用上述结果计算各指标体系及权重, 综合评价其财务实力。本文相关财务指标数据来自巨潮资讯网。 (表4~表7)

(三) 计算综合分值。最后, 根据该模型和福田汽车的财务指标实际值来计算得到各年财务综合指标值。

以各年的原始财务指标数据乘以权重, 得到综合分值。由上述计算结果得到企业财务状况综合评价基本模型为:各指标权重与实际指示数值的积之和。其中反向指标值用负号表示。

, 根据模型和上述数据可得:

由以上计算得出的综合分值来看, 福田汽车这3 年的综合财务实力一直呈上升趋势, 2008 年由于受到金融危机的影响, 投资收益能力和盈利能力指标都很低, 净资产收益率和净利润率这两个指标也都是表现为3 年中最低的;就整体情况而言, 2009 年福田汽车的发展较为稳健, 虽然单独看其四个指标都不是3 年中的最大值, 但是其发展均衡, 为实现2008 年这个并不好的年头向2010 年的飞跃发展打下了良好的基础;2010 年的综合情况较好, 但是营运能力综合指标却是3 年中最小的, 也就是说, 2010 年的营运能力表现是最差的, 而返回到最初级的指标来看, 由于这年的总资产周转率和存货周转率都较低, 很明显其资金周转的不灵导致运营出现了问题。

四、结语

上市公司综合财务能力评价是一个系统的、全面的、多层次的过程, 应用层次分析法不仅可以减少指标权重的主观性, 而且有利于提高指标权重的客观可信度和权威有效性。但是, 从本文讨论的过程来看, 本方法需要专家打分才能完成, 仍然带有一定的主观性。所以, 实际操作过程中要做到咨询权威专家, 对于具有行业特征性的指标还要根据企业特有的性质进行分析, 剔除外部因素的影响, 才能使得层次分析法在综合财务实力分析中的运用更加完整。

摘要：本文将模糊数学中的层次分析法 (AHP) 与传统财务报表指标分析体系相结合, 对上市公司财务指标进行排序, 得出各指标在上市公司综合财务实力评价中所占的权重, 建立一个评价企业综合财务实力的模型。并以福田汽车2008年、2009年、2010年相关财务指标为例, 说明该评价模型的应用。

关键词：AHP,财务实力,实证

参考文献

[1] (美) Lattin J M等.多元数据分析 (英文版) [M].北京:机械工业出版社, 2003.

[2]许树柏.实用决策方法-层次分析法原理[M].天津:天津大学出版社, 1988.

AHP综合评价 第2篇

AHP-模糊综合评价方法的分析与研究

摘要：系统安全评价是保证生产系统安全生产的`基础.笔者在简要分析层次分析(AHP)与模糊综合评价两种方法的特点的基础上,结合这两种方法的优点,提出了多层次的AHP-模糊综合评价法,并应用于企业作实证分析.结果表明:该方法具有这两种方法的优点,能够较好地保证评价结果的客观性.作 者：韩利 梅强 陆玉梅 季敏 作者单位：江苏大学工商管理学院期 刊：中国安全科学学报 ISTICPKU Journal：CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL年，卷(期)：,14(7)分类号：X9关键词：层次分析 模糊综合评价 系统安全评价 企业

AHP综合评价 第3篇

摘 要：对企业文化进行评价是建设优秀企业文化的第一步，已经得到了国内外很多企业的重视。文章在参考了大量文献资料并结合实际情况的基础上，建立了客观的企业文化评价指标体系，同时对使用基于AHP的模糊综合评价方法评价企业文化现状作了详细的介绍，最后结合实际案例来说明该方法在评价企业文化现状中的应用，得到了较为准确的结果，可为企业文化建设提供借鉴。

关键词：企业文化；层次分析法；模糊综合评价

中图分类号：F572.88 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）23-0034-04

在20世纪80年代末，企业文化开始被我国企业引进，经过30多年的发展，我国的企业文化研究取得了长足的进步。周睿探讨了道教哲学在企业文化建设中的应用[1]。齐善鸿、张党珠等也从“道”出发，以“以道为本”的视角定义了企业文化的内涵，指出了“以道为本”的企业文化形成机理[2]。周昕皓、李真真等，李海、张勉则对企业文化与企业核心竞争力的关系作了论述。[3][4]关于企业文化的评价，目前也有一些学者对其进行了研究。周丹、张明善对企业文化的模糊综合评价作了相关探讨[5]。戴化勇、鲍升华等采用因子分析的方法对企业文化的建设情况进行评价[6]。本文将在借鉴以往文献研究的基础上，采用基于AHP的模糊综合评价方法的对企业文化的综合评价进行研究。

1 企业文化模糊综合评价的指标体系

建立企业文化评价体系，首先要建立企业文化评价的指标体系。企业文化包括物质层（表层）、行为层（浅层）、制度层（中层）和观念层（核心层）四个层次。因此，在建立企业文化评价指标体系时，我们综合考虑企业文化的评价要素，选择物质文化、行为文化、制度文化以及精神文化作为评价指标体系的一级指标，并对每个一级指标细分，构成二级指标体系，形成完整的企业文化评价指标体系，如图1所示。

2 基于AHP的企业文化模糊综合评价

企业文化的模糊综合评价的具体步骤如下。

2.1 建立指标集、评判集和数值集

2.2 建立隶属度矩阵

假设参与企业文化评价的专家总人数为n，首先构建物质文化A的模糊评价矩阵，建立隶属度子集RAi，RAi=（rAi1，rAi2，rAi3，rAi4，rAi5），RAi为物质文化A的下一层指标企业产品服务A1，企业技术水平A2，企业工作环境A3，企业的知名度和声誉A4四个指标中的第i个指标对应于评判集V的隶属度，第一步已经构建评判集，其为V={很好（v1），好（v2），中等（v3），差（v4），很差（v5）}。评价对象的第i个指标对应于vj等级模糊子集的隶属度RAij=mAij/n，其中，mij表示评价对象的指标被评为等级vj的总次数。由此，可以构造物质文化的隶属子集：

2.3 确定指标权重

确定指标权重是模糊综合评价的重要工作之一，指标权重指评价对象的每个指标在评价对象中所占比重的大小，我们采取层次分析法（AHP）来确定各指标的权重。根据企业文化以及其各指标间的相互关系，建立如图1所示的层次模型。

通过层次分析法（AHP）来确定指标权重的具体步骤如下。

同理可以得，在行为文化准则下的判断矩阵FB，在制度文化准则下的判断矩阵FC，在精神文化准则下的判断矩阵FD，同时，需要确定准则物质文化、行为文化、制度文化、精神文化对于评价对象企业文化现状而言的相对重要性或权重，由上述方法可得其判断矩阵FE。

②确定指标权重。在得到判断矩阵之后，需要进行层次单排序和层次总排序，从而确定指标权重，对于层次单排序而言，通过计算判断矩阵的最大特征值？姿max以及其对应的特征向量W来获得权重值，？姿max所对应的特征向量经过归一化后即为该层次指标对应的上一层次指标的权重排序。在确定该层指标相对于上一层指标的权重排序时也可以用简化的方法，即将两两比较的判断矩阵中的每一列分别进行归一化处理，得到一个标准矩阵，然后计算标准矩阵每一行的平均值，该平均值即为该层指标对应于上层指标的权重，本文将用该简化法计算指标权重排序。因此，可以得到A1，A2，A3，A4对于准则A的权重排序：WA=（WA1，WA2，WA3，WA4）；B1，B2，B3，B4对于准则B的权重排序：WB=（WB1，WB2，WB3，WB4）；C1，C2，C3对于准则C的权重排序：WC=（WC1，WC2，WC3，WC4）；D1，D2，D3对于准则的权重排序：WD=（WD1，WD2，WD34）；以及准则A，B，C，D的权重排序：WE=（WA，WB，WC，WD）。

在进行了单层次排序之后，需要进行总层次排序，即计算总体的优先级。企业产品和服务A1的总体权重为：WA1'=WA×WA1，同理，可以得到最底层其它指标的总体权重，即得到各指标的AHP排名，见表3。

③一致性检验。决策者在进行两两比较时，可能会出现在同一准则下，一组两两比较与另一组比较不一致的情况，这样就会出现不符合逻辑的情况，例如，决策者在物质文化准则下，认为企业产品和服务与企业技术水平相比极重要，认为企业产品和服务与企业工作环境相比较重要，但他同时也认为企业技术水平与企业工作环境相比同等重要，这三组两两比较就没有保持一致，而应是企业工作环境与企业技术水平相比较重要更符合逻辑，因此在使用AHP法时决策者对于偏好的回答应该保持一致。

则可由计算公式S=H'×I得该企业的企业文化评价得分为S=84.36265，可知该企业的企业文化建设情况介于好和很好之间，因此，可以认为，该企业的企业文化建设取得了一定的成效，目前的企业文化建设状况较好。

4 结 语

随着世界经济一体化进程的不断推进和我国社会主义市场经济体制的不断完善，企业之间的竞争越来越激烈，建设企业的核心竞争力也成了当下各大企业的重点工作，而建设优秀的企业文化是提升企业竞争力的重要方法之一，因此，企业文化的建设应该得到企业的充分重视，它不应该仅仅只是表面工作，也不应该流于形式。为了建设优秀的企业文化，首先需要对公司当前企业文化的现状做一个准确的了解，本文使用了基于层次分析法（AHP）的模糊综合评价方法对企业文化建设的现状作了评价，它是定性、定量结合的方法，能够比较客观、准确的评价公司企业文化的建设现状，这种方法克服了过去依据主观判断，完全使用定性的评价方法的缺陷，减少了判断误差，使得评价的结果更加准确，根据该结果，企业家可以清楚企业文化的假设现状，对企业文化建设比较好的方面予以肯定和鼓励，对企业文化建设不理想的方面则采取相应措施弥补不足，从而不断完善公司的企业文化，使企业文化的作用得到充分发挥，最大限度的提升企业的竞争力，对企业的长远发展有很强的现实意义。

参考文献：

[1] 周睿.道教哲学在企业文化中的应用[J].山东社会科学，2012，（12）.

[2] 齐善鸿，张党珠，邢宝学.“以道为本”的企业文化内涵及生成机理研究[J].管理学报，2013，（4）.

[3] 周昕皓，李真真，雷鹏飞.基于企业文化的核心竞争力的识别与构建[J].统计与决策，2011，（6）.

[4] 李海，张勉.企业文化是核心竞争力吗？——文化契合度对企业绩效的影响[J].中国软科学，2012，（4）.

[5] 周丹，张明善.模糊综合评价模型在民族地区企业文化评价的应用[J].西南民族大学学报，2007，（2）.

AHP综合评价 第4篇

1 评价方法概述

城市道路植物景观的评价是一个综合评价问题,它涉及多个因子。由人们的主观印象判定,所以使这种评判结果带有很大的模糊性。因此要得到更加确切的城市道路植物景观的评价结果,就要找到一种可以综合多种因子处理主观模糊性判断等问题的评价方法。所以本文利用AHP模糊综合评价法进行城市道路植物景观评估。利用的数学工具将这个极度抽象的数学思想变成一个对实践有用的方法,得到一个简洁而科学的评价结果。

1.1 层次分析法

层次分析法(Analytical Hierarchy Process,简称AHP)是美国运筹学家托马斯萨提(Thomas L Saaty)于20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多目标系统化、层次化决策分析方法,其实质就是将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化、简单化,特别适用于那些难以完全定量分析的问题[6]。

1.2 模糊综合评判法

模糊综合评判法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,简称FCE)是美国加利福尼亚大学的控制论专家查德(L.A.Zadeh)于1965年提出的。是以模糊数学为基础,利用模糊关系原理,将不易定量的指标定量化,进行综合评价的一种方法。是研究和描述模糊性现象的一种数学工具,它本身是精确的,是用精确的数学方法去描述和研究模糊性现象的。模糊综合评价是模糊数学在自然科学领域和社会科学领域中应用的一个重要方面。

2 植物景观评价理论研究现状

国外在城市植物景观的美学评价方面,多数的研究是植物景观的位置、形态与环境给人美的感受。如:1984年Patsfall研究了植物在景观中的位置对于人们对美的感受的差异。1980年Buhyoff、Gauthier & Wellman说明种植面积、天空、树干、树冠面积、胸径与根茎都会影响行道树景观的好坏[7]。1994年Schroeder、O.Brian运用计算机模拟仿真技术对景观进行美景度评估,得出美感受景观中树木的数量及直径所影响的结论[8]。1999年Marcel研究了快速评价体系的建立[9]。2000年Dunwell提出了专类植物景观的体系评价[10]。2006年Vyapari研究了基于网络的植物景观评价体系[11]等。

国内2002年唐东芹、杨学军、许东新采用层次分析法(AHP法)建立了园林植物景观的综合评价模型,通过对定性指标的量化,应用综合评价模型对园林植物景观进行了实例评价[11]。2004年严俊峰、刘华利用了唐东芹的园林植物景观评价AHP模型对武汉市道路植物景观评价进行了研究确立了8个评价因子,通对指标的量化,对各测试段的景观进行了分级评价[12]。2005年孙振邦利用LCJ法对东北城市长绿树景观进行了配置模式的评价[13]。

城市道路景观评价是一个十分复杂的问题,需要考虑到景观的客观性和人们对景观认知的主观性,并呈现出多目标、多属性的特征[14]。在查阅的大量资料中显示,国内外对定量评价城市道路景观质量的优劣没有固定的模式与方法。所以本文引入AHP模糊综合评价法这一方法对城市道路植物景观进行评价,提出评价指标,计算权重,综合分析,定性处理。为科学的评价城市中道路植物景观的优劣做出有益尝试。

3 构建评价指标体系

3.1 AHP城市道路植物景观评价体系

道路植物分析方法,参照Saaty等的方法略有改动。评价方式采用层次分析法,根据道路植物景观具体指标的评分及诸因素的相对重要程度权值计算出各条道路植物景观的综合评价值,并进行排序。

3.1.1 城市道路植物景观评价指标体系

层次结构分析和模型的建立,根据城市道路植物景观的配置特点,建立递阶层次结构评价模型,模型分为3层,即目标层、准则层、因素层。目标层(A)即根据人们的审美意识以及道路植物景观的功能特性和文化特性,确定在植物配置与造景中城市道路植物景观所达到的要求水平。准则层(C)制约和限制道路植物景观配置的各种因素,包括美学、生物学、生态学、社会学等方面。因素层(P)涉及上述准则层的具体评价指标。评价指标的合理选择是综合评价客观性的基础。本研究在参考了多种评价体系优劣的基础上,综合了道路植物景观配置模式的特点,设定11个具体评价指标,并相应地归入准则层的三个因素中,从而构成一个多层次的分析结构模型。如表1所示:

3.1.2 确定评价指标权重

3.1.2.1 建立判断矩阵

根据专家问卷调查确定的各因子的相对重要性按小组进行AHP分析,一对比较值为组内每个判定值的几何平均[15]。

对于递阶层次结构中各层上的要素可以依次相对于与之有关的上一层要素表述的性质,进行两两比较,从而建立一系列的判断矩阵。

P=(Pij)nn

其中Pij>0,Pij=1/ Pij(i,j=1,2,,n).Pij (i,j=1,2,,n)代表两元素相对于其上一层元素重要性的比例标度,判断矩阵的值反映了人们对各因素相对重要性的认识。

利用1-9比率标度(表2)使之定量化。一般引用数字1,2,,9及其倒数1,1/2,,1/9去做尺度,来进行每两元素的相对比较,即1、3、5、7、9分别表示两个因素同等重要、稍微重要、明显重要、强烈重要、极端重要的重要性标度,2、4、6、8则分别表示1和3,3和5,5和7,7和9的中间值,这些数字的倒数表示不同程度的不重要性。建立递阶层次结构。构造出A-C、C-P共四个矩阵(见表4)。

3.1.2.2 层次单排序

运用和积法求解各判断矩阵,得出单一准则下被比较元素的相对权重。层次单排序是计算判断矩阵的最大特征根λmax,及其相应的特征向量W,经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值。相应数据的计算公式如下:

将判断矩阵A的每一列向量归一化得:

ῶundefined

ῶij按行求和:

ῶundefined

ω=(ω1,ω2,,ωn)T正规化得近似特征向量:

undefined

判断矩阵的最大特征根近似值:undefined

3.1.2.3 一致性检验

因素间两两比较构成的判断矩阵,由于客观事物的复杂性及人类认识的多样性和主观性,不能保证矩阵具有完全的一致性。因此有必要对判断矩阵单一层下元素的相对权重进行一致性检验,当CR<0.10时,则认为判断矩阵具有满意的一致性,权重分配合理,否则重新判断矩阵数值[16]。相应数据的计算公式如下:

undefined

undefined

一致性检验的方法是将一致性指标C.I.(consistency index)与平均随机一致性指标R.I.(random index)进行比较。对n=1,2,3,Saaty等人在对正负反矩阵计算1 000次后给定了R.I.的值,见表3:

λmax=3.1 C.R.=0.08 I.R=0.58 λmax=3.055 C.R.=0.05I.R=0.58C2-Pi C3-Pi

λmax=3.055 C.R.=0.05 I.R=0.58 λmax=5.268 C.R.=0.06 I.R=1.12

由表4 四个判断矩阵的计算结果可知,四个判断矩阵的C.R.<0.1,皆具有满意的一致性。

3.1.2.4 评价指标权重集结果

ω=(0.192,0.067,0.741)

ω1=(0.103,0.291,0.606)

ω2=(0.606,0.103,0.291)

ω3=(0.185,0.109,0.448,0.129,0.129)

3.1.2.5 层次总排序的计算

同一层次所有因素对于最高层次的相对重要性的排序数值,叫作层次总排序。如表5所示。在计算出各个具体评价指标(P)相对于所隶属性状(C)的加权值后,再与该性状(C)的权值加权综合,即可计算出各评价指标因素(P)相对于综合评价值(A)的权值,得到总排序。计算结果如下(表5):

从表5中可以看出P9(植物季相、色相丰富度)权重值最大,占33.1%,这说明植物季相、色相的丰富程度对生态园林景观的配置模式有着较重要的影响。其次是P7(景观层次丰富性)、P3(环境保护)、P10(物种多样性)、P11(植物造型丰富性及合理性)对配置模式的贡献较大,分别占13.7%、11.6%、9.6%、9.6%。对生态园林景观配置模式影响较小的是P5(时代性),其权值仅占0.7%。

3.2 运用模糊评价法进行定量化处理

3.2.1 建立判断集

为了反映城市道路植物景观的美感,将其分为五个等级,即V={V1(很美),V2(较美),V3(一般),V4(较差),V5(很差)}。

3.2.2 建立隶属函数

选用均匀分布作为隶属函数:

undefined

undefined

undefined

式中xi1,xi2,xij,xi,m-1分别为i种指标的j等级的分级标准(i=1,2,m);xi为第i种指标的基础数据;μj(xi)为某一指标对第j等级的隶属度。

3.2.3 一级综合评价

建立从指标层到评语集V(景观美感的五个等级)的模糊映射,并诱导出指标的模糊关系,Rk(k=1,2,s),即评判矩阵:

undefined

其中rij的确定:①对于定量指标,rij为i指标对j等级的隶属度。②对于定性指标,rij的确定根据专家们的意见考虑,假如专家征询的总人数为n,则rij= (对于指标i,专家认为其归于V中j等级的人数)/n.对二级指标层权重集ωUk和相应的评判矩阵Rk进行模糊合成运算,得到一级指标层的一级综合评判

Ak=ωUkRk

3.2.4 二级综合评判

把Uk视为一个元素,而把Ak视为它的单指标评判向量,那么可得目标层U的评判矩阵:R= (A1,A2,An)T。对一级指标层权重集ω和评判矩阵R再次进行模糊合成运算,最后得到反映目标层景观美感的二级综合评判

A =ωR

3.2.5 评价结果归类

最后根据最大隶属原则,将评价结果归类。

4 实例分析

4.1 哈尔滨市中央大街植物景观评价

4.1.1 模糊综合评判矩阵如下:

undefined

4.1.2 进行一级综合评判

得到一级指标层的一级综合评判Rk:

A1=ω1R1=(0.0103,0.1018,0.5945,0.2934,0)

A2=ω2R2=(0.1818,0.0606,0.4267,0.3309,0)

A3=ω3R3=(0,0.2139,0.3866,0.3104,0.0891)

4.1.3 进行二级综合评判

A =ωR=(0.192,0.067,0.741)(A1,A2,A3) T =(0.014158,0.182106,0.429203,0.308509,0.066023)

4.1.4 评价结果归类

根据最大隶属原则,将评价结果归类。中央大街植物景观效果应属于V3,即为一般。

4.2 哈尔滨市黄河路植物景观评价

4.2.1 模糊综合评判矩阵如下:

undefined

4.2.2 进行一级综合评判

得到一级指标层的一级综合评判Rk:

A1=(0.0685,0.6394,0.2921,0,0)

A2=(0.0897,0.5182,0.3818,0,0.0103)

A3=(0.5694,0.2613,0.1693,0,0)

4.2.3 进行二级综合评判得到目标层的二级综合评判A

A =(0.441087,0.351108,0.207115,0,0.00069)

4.2.4 评价结果归类

根据最大隶属原则,将评价结果归类。黄河路植物景观效果应属于V1,即为很美。

5 结论

本文认为AHP模糊综合评价模型对于城市道路植物景观评价中、评价指标的权重确定问题,评价过程中的定性问题和模糊性现象的处理,与其他评价方法相比有着很大的优势。

在评价的初始阶段利用层次分析法,解决了评价要素权重确定过程中的主观性问题,改变了依靠统计试验或专家评分来确定模型之中要素权重的缺陷。不再用专家打出确切的数值,利用人为给出的数值来进行因素的排序,而是用数学的方法将两两评价的结果进行综合。这样可以保证各级指标权重确定的准确性。利用层次分析法从原理上把因素权重的不确定性去除,改善了传统的权重确定方法由于人为误差失真导致最终评价结果不够科学的情况。

模糊综合运算充分考虑到了各种因素对所研究问题的影响,综合多个评价主体的意见有效地解决了评价过程中出现的模糊性问题。科学地进行了定量化处理,将定性评价与定量计算有机地结合起来,所以大大提高了城市道路植物景观评估的精确度。

AHP综合评价 第5篇

基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用

本文在总结前人的.工作经验和结合现有资料及相关规范,确定了影响滑坡危险度的因素及各因素指标的评估等级向量的确定方法,运用多级模糊综合评判原理对滑坡危险度进行综合评估,形成了一套评估指标体系和评估等级体系,从而实现对滑坡危险度的评估,并将其应用于工程实例中.

作 者：骆伟 蒋忠诚 LUO Wei JIANG Zhong-cheng 作者单位：桂林理工大学土木与建筑工程学院,广西,桂林,541004刊 名：科技信息英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：“”(29)分类号：关键词：层次分析法(AHP) 模糊综合评价法 滑坡危险度

AHP综合评价 第6篇

[关键词]开放教育；教学资源；评价；层次分析法AHP；模糊综合评价法

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2016）08-0031-02

一、引言

开放教育是以学生为中心的教育。在空间和时间不同层次的影响下，利用多媒体网络进行的实时交互或线下交互类的教学方式，学习者能够利用现代化网络技术针对个人需要进行自主化的学习。这种模式突破了原有的教育模式，可以让更多的社会成员利用这个平台进行普遍性的高等教育。

在教学方式上，开放教育中的教师和学生不是面对面的，他们处于分离状态。这就要求教师将教学活动融入各种教学资料中，这类资料就变成了学习者自主学习的主要获取手段和学习知识的重要因素。可见，开放教育不仅需要有先进的信息化技术支持，还需要有非常完善的教学资源库，这样才可以给自学者提供一个良好的学习环境。

教学资源是开放教育中重要的基本要素，涵盖了网络环境、计算机设施，包含课程教学内容和教学信息的各类教学媒体资源、信息技术服务等方面。

目前，开放教育教学资源的评价办法还不完善，各开放大学或广播电视大学多采用自己制定的评价或评审要求，与全面推进建设学习型组织和开放教育的预期还存在一定差距。为获得较为准确的评价指标，通过查阅文献资料掌握已有的评价方法和内容后，笔者深入开放教育教学实践，广泛收集师生对教学资源的评价，征求专家学者的意见和建议，采用层次分析法AHP（Analytic Hierarchy Process）和模糊综合评价法将评价指标由定性评价转换为定量评价，从而得到综合评价方法。

二、开放教育教学资源建设现状

目前，各开放大学或广播电视大学的教学资源主要有以下几种内容：1.文字资源（教材、教辅参考资料、复习指导等）；2.视听资料（光盘、磁带、录音、影像课件等）；3.多媒体课件；4.网络资源（在线课程、动态网络教学资源等）。一般来说网上的教学资源有以下几种：教学重点、课程内容、困难知识点辅导；案例、考题、测试练习、文献资源等；流媒体资源；网络交互；课件网络资源；网络课程和网页。经过了多年建设，开放教育教学资源建设取得了一定的成效，从无到有，从少到多，从注重数量到讲究质量，教学资源的种类和数量都已经达到了一定的规模。

随着媒体技术不断的发展，受时间不宽裕、经验不足等因素的影响，开放教育的教学资源在建设过程中存在着不确定性和复杂性，同时教学资源重复建设的情况非常严重，教学资源的水平和质量也优劣各异。

三、教学资源建立良好的综合评价体系

在教学资源评价过程中，评语多存在不确定、含糊的情况，在这种情况下，适宜利用层次分析法结合模糊评价的方式进行。层次分析法是利用定量和定性的组合，利用数量行驶的体现和处理表达人的主观判断的方法，降低个人主观臆断的数量，提升评价的可信度。优化指标评价体系的过程包括以下几部分。

（一）教学资源评价体系的指标内容

首先，需要划分出评价体系指标的组成要素，将指标群形成聚类满足评价要求。开放教育的教学资源的指标群包含了以下五种：教学内容（W1）、教学设计（W2）、页面设计（W3）、实现技术（W4）和其他（W5）。他们形成了对开放教育资源的整体概况。其次，需要细化、完善指标群的要素，形成可以支撑数据评价的细节内容，使检验结果更加科学有效。

（二）利用AHP的方法建立相应的指标层次

层次分析法AHP是一个多层次分析机构模型，它利用层次化来分析问题，利用问题的目标性和本质，将问题分解成各种组成要素，并将他们之间的关系、影响和层次关系结合起来汇聚在一起。

利用分析手段可以得出各种教育资源评价体系中的各类指标群，形成综合评价指标（第1层）、分类评价指标（第2层）、单项评价指标（第3层）三个层次。指标细则（含指标编号）如表1的左侧3列所示。

（三）获得AHP指标体系中各指标的权重

指标体系权重值的计算过程如下。

第一步：主观判断同层各指标间的相对重要性aij。aij表示第i个指标对第j个指标的相对重要性，它近似等于指标i的权和指标j的权之比的值，aij≈WiWj。而aij的取值方法为：aij=1（指标i和指标j同等重要）；=3（略微重要）；=5（相对重要）；=7（明显重要）；=9（绝对重要）；=2、4、6、8在相邻值折中时采用，若Wi不及Wj重要可用1aij表示。

通过开放教育资源的评价，根据评标专家的经验，可以主观推断出“分类评价指标（第2层）”一层中各指标相对重要性aij关系为：

第三步：统计“单项评价指标”层（即指标第3层）的相对权重。例“W1-教学内容”子指标体系中各权重分别为W11、W12、W13、W14、W15，采用步骤二的计算方法可求得：W11=0.3913，W12=0.3913，W13=0.1304，W14=0.435，W15=0.0435。

第四步：得出完善的综合指标评价体系。通过对第二、三步的指标权重的分析计算后，得到相应的计算结果，他们可以明确体现这个指标在整体评价中的重要性。如果仅以数值评分来作为评价的标准，也是不准确的。

利用上述的评价方法，利用经验的判断对开放教育教学的评价体系进行了优化，以AHP的科学理论作为依据，形成全面的评价标准体系，可以使教学资源评价更加公平、顺利的进行。

四、结束语

本文针对评价体系的内容和权重进行了详细的构建和分析，得到了真实有效的评价指标参数和对应的标准数值，通过指标的优化形成了一套较为完善的评价体系。在实施资源评价的过程中，其使用效果优异，明显地提高了评标的效率，可见优化方案有一定的科学性。今后可以通过对数据挖掘技术的研究对招投标数据进行更深入的分析，利用WEB技术对网上招投标系统进行改善，使采购工作可以更加顺畅、安全，并提升到一个新的层次。

[ 参 考 文 献 ]

[1] 李圣楠.开放大学网络教学资源评价研究[J].技术与市场，2015（6）：359-360.

[2] 刁海军.生态学视野下多媒体教学资源配置的评价模型构建[J].高师理科学刊，2015（8）：103-106.

[3] 宋国平.现代远程教育教学资源评价探微[J].计算机光盘软件与应用，2013（19）：224-226.

[4] 解文明，欧少闽，张伟山，林展宏.建立高校数字教学资源建设激励和评价机制的探索[J].现代教育技术，2012（8）：59-61.

[5] 崔凤.基于层次分析法的高职教学资源库评价研究[J].职业教育研究，2015（10）：45-47.

AHP综合评价 第7篇

煤炭作为促进我国国民经济发展最主要的能源,在工业化进程中长期处于核心地位,我国煤炭企业在不断获得发展的同时也为社会进步、经济提升做出了卓越贡献。然而,传统模式下的煤炭开采和经营管理方法也带来一些突出的社会问题,如煤炭开采使地表土层植被严重受损,“三废”的不规则排放导致空气和矿区周边环境污染程度进一步加深。此外,矿难事故频繁发生、员工基本权益得不到保障以及煤炭资源浪费、回采率较低等问题使得人们的生存环境和社会的可持续发展不容乐观。因此,煤炭企业加强社会责任履行已经迫在眉睫。然而,作为煤炭企业来讲,提升财务绩效仍是发展的首要目标,做好企业的生产和成本管理至关重要。如何将履行社会责任的意识和行动贯穿于生产管理能力和成本管理的始终是企业实现可持续发展的关键。基于此,本文选取较为典型的山西上市煤炭企业,构建合理的财务绩效评价体系,采用AHP和模糊综合评价法对煤炭企业财务绩效进行评价并提出改进建议。

二、煤炭企业财务绩效指标体系构建

(一)指标选取

本着客观性、真实性、科学性、全面性、可比性等原则,本文将生产管理能力、社会责任水平、成本管理水平三方面要素确定为一级指标,并将其各子因素确定为二级指标。

(1) 生产管理能力指标。生产管理能力指标包括生产能力、管理能力、员工素质能力和技术能力。生产能力是指企业用科学、合理的开采方法最大程度开采煤炭资源的能力。具体评价指标包括:机械化程度、原煤全员工效、矿井规模。机械化程度反映煤炭开采的先进性程度,原煤全员功效反映煤炭的生产效率,矿井规模反映企业的生产能力。管理能力是指对企业的煤炭生产和后勤保障工作进行计划、组织、指挥、协调和控制的能力。煤炭企业传统的管理理念与模式普遍存在一些弊端,这就要求企业需要更新管理理念和模式。员工素质能力是指煤炭企业人员从事煤炭行业工作岗位所需要具备的专业知识、素养和工作能力。员工的素质和能力通常是企业进行创新,制定价值性战略决策的来源,是企业财务绩效提升的重要因素。技术能力是指企业进行煤炭生产所需的并能产生经济价值的技术要素。煤炭企业从煤炭的开采到销售每一个过程都需要技术水平做支撑。企业只有拥有了自己的核心技术和熟练的操作能力,才能在激烈的市场竞争中占据优势。

(2)社会责任水平指标。社会责任水平指标包括经济责任、员工责任、环境责任、社区责任、政府责任和安全生产责任。经济责任与股东利益紧密联系,经济责任履行水平关系着股东对企业发展是否有更多的关注和持续的投入。对经济责任的分析主要从企业的盈利水平、偿债能力、经营运行能力、扩充规模能力四个层面入手。员工责任是指煤炭企业为员工支付的诸如工资、集体福利、人员培训以及员工工作环境的安全投入等费用。企业员工责任的履行水平决定员工对企业的认可度、信任度和忠诚度,也决定员工工作的积极性和工作效率。环境责任是指煤炭企业专门用于矿区环境治理保护、节能减排支出、采动区民房搬迁、地质灾害防治等的支出。社区责任是指煤炭企业对社区基础设施建设、公共事业发展、保护弱势群体等投入的成本。政府责任是指煤炭企业按法律和规定向政府缴纳的各种税金。安全生产责任是指煤炭企业以保障煤炭工人生命为根本,为实现企业安全生产而投入的诸如井下用安全设备、安全培训及职业安全健康等相关成本。

(3)成本管理水平指标。成本管理水平指标包括成本管理意识、成本管理方法、成本预算、成本核算、成本控制、成本分析和成本考核。成本管理意识是指煤炭企业全体员工对成本管理工作的关注程度,成本意识是成本管理的基础,关系着企业是否用尽可能少的支出获取最大的利润,实现利润的增值。成本管理方法主要有作业成本管理、责任成本管理、目标成本管理、成本效益分析、本量利分析等多种方法,与传统的成本管理方法不同的是,这些方法先进、科学,对企业成本的全面管理工作十分重要。成本预算是企业在进行生产经营活动之前对即将开始的项目和生产活动做好合理的成本规划和预算,使企业的生产经营活动按计划井然有序的进行,成本预算工作对企业后续的成本核算、控制、分析、考核至关重要。成本核算是指对基本生产成本、安全成本、环境成本和销售成本等方面的核算。成本核算作为成本管理的关键环节之一,其准确性直接影响成本控制、分析和考核工作。成本控制是对基本生产成本、安全成本、环境成本和销售成本等方面的控制。成本分析是煤炭企业在成本发生后,对成本各明细科目的费用进行核算,并对其进行详细分析,寻找成本超支和减少的原因,为降低成本、进行成本管理提供依据。成本考核是指企业定期对成本指标进行比对分析,全面审查、考核和评价成本计划指标的完成结果和目标成本的实现状况。成本考核中,对完成成本目标的组织和工人要实现一定奖励,这对成本考核工作非常重要。

(二)构造两两比较判断矩阵与计算权重系数

结构模型中准则层因素用C1表示,指标层因素用R1表示。依据建立的层次结构评价模型,对准则层各指标和指标层各指标进行两两比较。通过对煤炭企业财务绩效的现状进行调研、分析,运用1-9标度法确定判断矩阵中各元素的数值,并构造出4个两两判断矩阵。计算判断矩阵的最大特征值和特征向量,并进行一致性检验。当CR﹤0.1时,通过一致性检验,计算出各指标的权重系数。层次结构图和权重系数如表1所示。

三、基于AHP的煤炭企业财务绩效评价

依据煤炭企业财务绩效评价结果,确定评语集和数值集。评语集用V=(好,一般,差)T表示,数值集用N=(85,75,65)T表示。邀请25 位专家对财务绩效各评价指标进行综合评价,评判标准为好、一般、差。然后按先指标层后准则层的顺序,先确定指标层各个指标的隶属矩阵,结合指标各自权重确定模糊评价矩阵。计算完毕后,再结合准则层权重计算准则层指标的模糊评价矩阵。假定S代表评价结果向量,利用矩阵运算进行综合评价。最后与评语集相乘得到煤炭企业的财务绩效得分。

(一)山西省煤炭企业的财务绩效评价

本文以山西省11家煤炭上市企业为例,在全面分析11家煤炭企业2013年度的公司年报、社会责任报告及相关信息披露情况的基础上,对企业的财务绩效进行模糊综合评价,评价得分与排名如表2所示。

(二)评价结果分析

山西省煤炭上市企业生产管理能力、社会责任水平和成本管理水平这三个指标的得分和排名,在一定程度上可以反映企业财务绩效的真实状况。由表2可知,11家煤炭企业中有兰花科创、潞安环能、西山煤电、阳泉煤业、永泰能源和山煤国际6家企业处于好与一般之间,财务绩效情况良好。而大同煤业、安泰集团、美锦能源、煤气化和山西焦化则处于一般与差之间,财务绩效情况较差,有待进一步提升。由表2还可看出,各企业综合排名与生产管理能力、社会责任水平和成本管理水平三个指标的排名不完全相同,下面对这三个方面的得分和排名进行进一步分析。

从生产管理能力得分和排名来看,依然是兰花科创、潞安环能、西山煤电、阳泉煤业、永泰能源和山煤国际处于好与一般之间,只是企业顺序不同,依次为阳泉煤业、兰花科创、潞安环能、西山煤电、永泰能源和山煤国际。其余5家仍处于一般与差之间。通过对煤炭企业进行分析,可以看出超过半数的企业对生产和管理非常重视,员工素质的培养和技术的创新工作也十分到位。但同时可以看到,有接近一半的企业在生产和管理能力方面比较欠缺,不注重员工能力和素质的培养,技术创新环节较差。在社会责任履行方面,达到良好级别的企业为4 家,分别是兰花科创、潞安环能、西山煤电和山煤国际,这些企业不仅为自己创造了经济价值,而且秉承科学发展观,履行了较好的员工、环境、社区政府责任。相较于自身的生产管理能力,阳泉煤业与永泰能源的社会责任履行水平明显处于劣势。其余5家企业由于自身的生产管理能力有限,社会责任履行水平较低。从成本管理层面来看,处于好与一般的企业依次为兰花科创、潞安环能、西山煤电、阳泉煤业、永泰能源和山煤国际,其余5 家企业依然位于较差级别。将11 家煤炭企业的三个指标横向比较可以发现,社会责任水平和成本管理水平得分较生产管理能力得分普遍偏低,这也客观反映了煤炭行业在经济发展过程中存在的问题,即煤炭企业在盈利的同时不能兼顾成本的管理和社会责任的履行。

四、煤炭企业财务绩效提升对策

通过以上的分析结果可知,2013 年山西省上市煤炭企业的财务绩效整体情况喜忧参半。企业之间发展差距明显,企业内部财务绩效各指标之间履行情况也不均衡。由于山西省上市煤炭企业的发展状况在中国整个煤炭企业发展中较为典型,其存在的问题具有代表性。鉴于此,本文认为可以采取以下措施进一步提高煤炭企业的财务绩效。

(一)强化员工成本节约观念,大力开展降耗节能活动

企业应强化全体员工在生产和管理环节的成本节约观念,同时,大力举办降耗节能活动,减少成本开支。在降耗方面,企业应积极举办修旧利废活动,节省材料开支;企业还可以将材料和物资有计划地依据生产进度定额分配到区队、班组,严格按照日使用、日计划的原则执行,杜绝浪费。此外,鼓励员工技术创新,对工作效率低的生产设备进行改造,降低职工的劳动强度,提高经济效益。在节能方面,企业应狠抓电油管控。禁止井下空皮带空溜子运转,如发现违反规定者要开罚单并对其进行教育。同时,对井上各区队工厂和办公楼用电进行严格管理,减少科室人员公车出入次数和运行费用,从细节上节省油电开支。

(二)高度重视环境保护

企业应依据国家相关煤矿管理条例,树立科学发展观,并认真贯彻《环保法》,积极履行环保责任。在大气污染治理方面,企业应制定严格的烟气排放标准,限制烟气排放量,对于超排量的企业应给与严惩;在矿区煤场、运输道路等区域种植防护林带,对于易发生扬尘的区域增设防尘洒水设备。在水污染治理方面,对矿井排水和矿区生活用水进行相关技术净化处理,二次处理后的水可用于绿化灌溉。在生态环境保护方面,做好矿区环境的绿化工作,并对服务期满后地面废弃的无用物料进行回收,恢复植被,扩大绿化面积。

(三)强化安全生产管理

企业应强化安全生产管理,做好风险的严格及时防控。风险防控是安全生产管理的基础,深化“五五”、“三位一体”风险评估,对系统运行、重大危险源监控、特殊作业等关键环节从严把关,提前识别和排除风险隐患。严格贯通地点和采掘面配风量,满足井下用风需要。认真贯彻落实每项综合防尘指标,排查煤尘隐患;狠抓瓦斯监测、抽排放等关键步骤的管理,避免瓦斯超限,从而导致灾害的发生。提前拟定实施防火重点地区综合防治方法,企业应提升职业安全健康工作水平和职业健康监护管理,为职工工作环境的安全性提供保障。

摘要：本文从生产管理能力、社会责任和成本管理三个层面构建煤炭上市公司财务绩效评价体系,并以山西省煤炭上市企业为例,运用层次分析法和模糊综合评价法对煤炭企业的财务绩效进行评价,最后提出煤炭企业财务绩效提升对策。

关键词：社会责任,财务绩效,煤炭企业,AHP,模糊综合评价

参考文献

[1]秦海敏、陈明梅:《基于AHP的企业财务绩效评价体系构建》,《财会通讯》(综合·中)2013年第11期。

[2]张树茂、贾长茂:《促进山西国有煤炭企业可持续发展的意见和建议》,《会计之友》2013年第11期。

AHP综合评价 第8篇

(一) AHP和模糊综合评价法简介

层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, 简称AHP) 是一种系统分析方法, 它把人的决策思维过程层次化、数量化, 并以数学手段提供定量的依据, 是一种对非定量事件进行定量分析的有效方法, 特别是在目标因素结构复杂且缺少必要的数据情况下, 需要将决策者的经验判断定量化时该方法非常适用。

模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种有效的多因素的评价法, 是针对现实中具有模糊性的现象而设计的一种评价方法, 该方法既有严格的定量化, 又有对难以定量的模糊现象进行定性的描述, 把定性描述和定量分析紧密结合起来。

(二) AHP和模糊综合评价法的组合

影响MIS安全性的因素结构复杂又缺少必要数据, 更需要将经验判断定量化, 此时用AHP非常的到位;再加上模糊综合评价对受多种因素影响的事物评价的全面性, 使得组合后的模型更加完善。

组合后的评价步骤如下:首先, 确定影响MIS安全性的指标体系;其次, 用AHP确定各评价指标的权重集W;最后, 用模糊综合评价法对MIS安全性进行评定。

二、评价指标的建立

评价指标体系的构造是一个辩证的逻辑思维过程, 大致包含四个环节:明确建立指标体系应遵循的原则;指标体系初选;指标体系的完善和指标体系的确定。

(一) 建立评价指标体系的四个环节

1. 明确建立评价指标体系遵循的原则。

建立指标体系必须遵循以下原则:科学性原则、系统性原则、可测性原则、定性分析与定量分析相结合的原则。

2. 指标体系的初选。

在具备一定的理论与方法后, 可以采用一定的方法, 如系统分析法来构造综合评价指标体系的框架。

3. 指标体系的完善。

初选的结果并不一定是完全合理的, 可能有交叉, 也有可能有遗漏或者错误, 这就要对初选的指标体系进行筛选, 从而使之完善。

4. 指标体系的确定。

经过以上几个步骤的筛选、完善, 最后所得到的指标体系基本上符合确定指标体系的几个原则, 具有一定的代表性, 可以为下面的评价直接采用。最终的评价指标体系 (如表1所示) 。

(二) 指标体系权重的度量

上表中的指标均属于定性的指标, 利用AHP对其权重进行分配, 具体步骤如下:首先, 明确问题, 建立层次结构;其次, 构造两两比较判断矩阵;再次, 计算权向量并经行一致性检验;最后, 计算组合权向量并进行一致性分析。

三、实例分析

通过以上的理论分析, 结合A企业MIS的运行状况, 对其MIS的安全性进行评价。

(一) 用AHP确定各个评价指标的权重

1. 建立评价指标体系。

对MIS安全性评价的指标体系 (见上页表1) 。

2. 构造两两比较判断矩阵、权重的计算和一致性检验。

请A企业十名有关人员, 采用19比例标度法来量化A企业MIS安全性的各评价指标的相对重要性, 构造判断矩阵, 所得的结果如下。

同样方法可得判断矩阵B1-C1-5、B2-C6-9、B3-C10-12、B4-C13-16、B5-C17-20, 并且均通过了一致性检验。最后, 得出二级指标中的20个评价因素的组合权重集W如下:

(二) 用模糊综合评价对A企业MIS的安全性进行评价

影响MIS安全性的因素组成了模糊综合评价中的因素集U, 对U的评价可以分为五种, 即:优、良、中、及格、不及格, 它们组成了评语集V, 用表达式表示是:

V={优, 良, 中, 及格, 不及格}={90, 80, 70, 60, 30}

隶属函数C:

对100名员工进行问卷调查, 主要是对各个评价指标进行评判, 根据评语集因素的比重来最终确定模糊评价关系矩阵。最终的模糊评价关系矩阵R是:

再根据模糊综合评判的数学模型:

对B进行归一化处理得到B*:

将B*与VT模糊评判向量相乘得出综合评价结果分值:

由上得到A企业MIS安全性的级别为中级。

(三) 结果分析

通过以上的计算得到了A企业MIS的安全级别是中级, 71.66%的人认为此MIS的安全级为及格以上, 说明此系统是比较安全的, 但在灾难恢复技术、系统状态的安全审计措施等还需进一步加强。分析结果与MIS现在运行的实际情况比较的符合。

四、结论

在影响MIS安全性的评价指标中有大量的定性指标, 为此本文采用定性和定量相结合的方法对MIS的安全性进行评价, 利用AHP和模糊综合评价法的结合体得出的结论比较真实的反映出了当前MIS安全级别, 得到了有关领导的认可并为其决策提供依据。

参考文献

[1]谢季坚.模糊数学方法及其应用[M].北京:华中科技大学出版社, 2005:175-179.

[2]黄巾孚.管理学原理[M].北京:首都经济贸易大学出版社, 2005:200-201.

[3]于本海.管理信息系统综合评级指标体系及方法的研究[J].信息化, 2004, (5) :63-64.

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[5]马慧, 杨一平.质量评价与软件质量工程[M].北京:人民邮电出版社, 2009:183-185.

AHP综合评价 第9篇

现代远程教育师资评估是现代远程教育评估的重要组成部分, 其本质是对教师的综合素质及其教育贡献做出社会价值判断。它通过系统地收集和处理教师的有关信息, 做出评估结论, 明确达到规定标准的程度和存在差距, 以激励教师提高自身素质, 更积极地投身教育改革, 促进教育质量和教育效率的提高。

从理论研究和试点实践的经验来看, 现代远程教育教师评估能起到多方面的作用。例如, 通过评估可以鉴别哪些教师符合条件, 具备现代远程教育上岗资格;同时, 能积极引导教师转变传统教育观念, 投身教育改革, 更好地担当起现代远程教育的任务。其次也有利于鼓励先进、鞭策后进, 进一步推进按教师劳动数量和质量拉开工资和福利待遇的差距, 克服平均主义现象。但在实际的远程教育教师素质的评估过程中, 缺乏科学的评估方法与评价指标, 评估常常靠人际关系的好坏或单纯由领导拍脑袋进行, 使得评估流于形式, 起不到应有的作用。

从管理的角度来看, 对远程教育师资评估实质是一个综合评估问题。科学评估有三要素:评估者、评估指标体系和评估方法。实际上, 教师评估问题也应该按照这三个准则进行:一是确定科学的评估者;二是建立一套合理的评价指标体系;三是选用科学有效的评估方法进行。本文尝试采用一种定性与定量相结合的方式来对教师的综合素质进行评估。

二、现代远程教育师资综合素质评估指标体系设计

根据远程教育的特点, 远程教育教师承担的工作一般包括教学设计与教学管理、科研、资源建设、支持服务等方面的内容。本文将远程教育教师综合素质评估指标体系设计为一个两级指标体系, 一般可包括思想政治素质、教学素质、科研素质、其他素质。 (图1) 当然, 根据远程教育院校的具体情况, 这些指标可以适当进行调整。

三、现代远程教育师资综合素质评估方法

(一) 基于AHP方法的模糊综合评判。所谓综合评判, 就是对多种因素影响的事物或现象进行总的评价, 这种评价过程若涉及模糊因素就叫作模糊综合评判。模糊综合评判借助模糊数学这一工具来刻画各种影响事件 (因素) , 对上层事件 (因素) , 它可以通过层层上推, 最终计算出远程教育师资的综合素质。这种方法能较好地将许多定性的东西定量化, 从而帮助我们进行分析评价。

具体操作步骤为:

(1) 找出因素集U={u1, u2, , un};

(2) 建立备择集 (评判集) V={v1, v2, , vm};

(3) 建立权重A={a1, a2, , an}, 这里的权重通过AHP方法得到确定;

(4) 建立因素评判矩阵R;

(5) 将得出综合评判矩阵B进行归一化处理, 得出的结论就是备择集V={v1, v2, , vm}各种方案等级发生的概率。

基于AHP的模糊综合评价是将AHP与模糊综合评判两种方法的特点相结合, 通过层次分析法算出各层次事件 (因素) 的权重, 再通过模糊综合评判得出各基本因素对上层事件、直至顶层事件的影响情况, 最终评价出总目标的方案状况。

(二) 层次分析法 (AHP) 。对师资综合素质进行评估, 除了建立了科学的指标体系, 各个指标权重的确定也同样重要, 不同权重可能造成评价的结果大不相同, 因此指标权重的确定应采用比较成熟和科学的研究方法, 才能尽可能地保证评价结果的公正性和合理性。

在现代管理科学中, 确定指标权重的方法有很多, 例如:层次分析法 (AHP) 、专家咨询法、熵权计算法等, 本文主要采用一种在实践中广泛应用的最成熟的方法层次分析法。层次分析法的出现给决策者解决那些难以定量描述的决策问题带来了极大的方便, 从而使它的应用几乎涉及任何学科领域。

1、AHP方法的基本模型。

如图2所示, 此模型由一个目标及隶属它的n个评价元素和决策者组成问题。由决策者在这个目标意义下对这n个元素进行评价, 对他们进行优劣排序并作出相对重要性的衡量, 但由于决策者能力的限制很难一下子做出这种判断, 若仅仅对两个元素进行优劣程度比较则是完全可能的。 (图2)

2、AHP方法的基本思想。

将决策者对这n个元素优劣的整体判断转变为对这n个元素的两两比较, 然后在转化为对这n个元素的整体优劣排序判断及确定各元素的权重。

3、AHP方法的计算步骤。

其计算步骤为: (1) 构造两两比较判断矩阵; (2) 计算单一准则下元素的相对重要性 (层次单排序) ; (3) 单层次判断矩阵A的一致性检验。

四、应用实例分析

下面通过一个实例来说明如何运用AHP方法来确定远程教育教师综合素质各项指标的权重, 然后采用模糊综合评判的方法对教师的素质进行综合评价。

(一) 指标权重的计算。

根据上面设定的评价指标体系, 设总目标层为A, 一级指标分别为思想素质、教学素质、科研素质、其他素质, 分别对应B1、B2、B3、B4, 二级指标为Cij (i=1, 2, 3, 4) , 对应不同的一级指标, 又分指标项目不同, J值也不同。构造两两比较的判断矩阵, 评价标准如下:

(1) 若认为Ci与Cj同等重要, 则取Cij=1, Cji=1;

(2) 若认为Ci与Cj稍稍重要, 则取Cij=3, Cji=1/3;

(3) 若认为Ci与Cj明显重要, 则取Cij=5, Cji=1/5;

(4) 若认为Ci与Cj重要得多, 则取Cij=7, Cji=1/7;

(5) 若认为Ci与Cj绝对重要, 则取Cij=9, Cji=1/9;

(6) 若居于上述判断之间, 则可取2、4、6、8和1/2、1/4、1/6、1/8。

为了本文的研究, 笔者访问了一些远程教育的资深专家和部分部门负责人, 经过这些专家的打分, 构造第二层相对于第一层的判断矩阵。 (表1)

通过AHP软件计算得判断矩阵的特征向量和特征值分别为:

对判断矩阵进行一致性检验, 即计算C.I.、C.R., C.I=0.025, C.R=0.028<0.1, 说明判断矩阵的一致性可以接受。

同理, 构造第三层相对第二层的各指标的判断矩阵 (政治素质C11, 职业道德素质C12, 教学设计C21, 教学管理与实施C22, 教学效果C23, 论文、著作C31, 课题C32, 资源建设能力C41, 计算机与网络应用能力C42, 外语能力C43) , 分别如表2至表5所示。 (表2、3、4、5)

对判断矩阵进行一致性检验, C.I=0, C.R=0<0.1, 说明判断矩阵的一致性可以接受。

对判断矩阵进行一致性检验, C.I=0.025, C.R=0.028<0.1, 说明判断矩阵的一致性可以接受。

对判断矩阵进行一致性检验, C.I=0, C.R=0<0.1, 说明判断矩阵的一致性可以接受。

对判断矩阵进行一致性检验, C.I=0.019, C.R=0.033<0.1, 说明判断矩阵的一致性可以接受。

综上, 一级指标的权重:

W= (0.050, 0.581, 0.255, 0.114)

各二级指标对应于相应一级指标的权重如下:

(二) 计算过程与结果分析。

在此例中, 评价结果分为四个等级{优、良、中、差}, 所有专家均在10个二级指标中的每一个指标中选择其一, 根据评价结果统计, 得出每一个二级指标的模糊综合评价向量:

1、计算第i个评价指标的模糊判断矩阵:

rtj为评价指标i在第t个目标处于第j档评语的隶属度。

例如, 对于第一个评价指标“思想素质”的模糊判断矩阵为:

2、分别计算第i个指标的评判结果集。例如, 计算第1个一级指标的评判结果集:

做归一化处理后, 可得:

根据隶属度最大原则, 该教师思想素质评估结果应该是“较好”。

同理, 其他3个一级指标的评判结果集 (归一化处理后) 为:

3、计算最终结果的评判结果集

B=AοR, 最终结果的评判结果集为:

4、给出最终评估结果。由以上得出的结果, 可以看出“良”隶属度最大, 为0.581, 根据隶属度最大原则, 该教师综合素质评价结果应该是“较好”。

综合以上的分析, 对远程教育教师素质进行评价实质是一个综合评估问题, 综合评估具有三个基本要素:评估者、评估指标体系和评估方法。评估者要对所要评估的对象有较深入的了解, 评估者的水平和态度直接影响到评估结果的可信性和公正性。对教师综合素质的评估是一个难于量化的问题, 基于AHP的模糊评价法能够对此过程进行量化, 使定性评价精细化、明朗化, 将定性分析与定量评判真正统一起来, 这将对评价对象的区别更加客观准确, 提高了评价的可操作性与科学合理性。从以上的事例可以看出, 采用定性与定量相结合的决策方法进行决策, 实际结果会理想一些, 希望本文能够对远程教育师资综合素质的评价提供一定的参考。

摘要：本文拟构建一套科学、可行的现代远程教育师资综合素质评价指标体系, 并应用基于AHP的综合模糊评判方法, 对现代远程教育教师综合素质进行评价。克服以往教师评价内容的随意性、繁琐性以及针对性不强的缺点, 有助于促进我国现代远程教育教学质量的进一步提高, 为科学地评价远程教育师资队伍提供方法性的指导。

关键词：远程教育,师资素质,层次分析法,模糊评价

参考文献

[1]丁兴富.远程教育研究[M].北京:首都师范大学出版社, 2002.

[2]德斯蒙德·基更著, 丁新译.远距离教育基础 (第二版) [M].北京:中央广播电视大学出版社, 1996.

AHP综合评价 第10篇

牡丹是我国传统的名贵花种, 是一种多年生落叶小灌木, 在我国具有久远的种植和栽培历史, 主要用于观赏和药用。经过多年的发展, 牡丹产业在我国有了长足的进步, 而随着研究的深入, 研究者还发现了牡丹新的利用价值, 即牡丹的油用价值。业界将能够提供牡丹油用价值的品种统称为油用牡丹, 研究发现油用牡丹籽加工成籽油后, 其包含的不饱和脂肪酸含量超过90%, 具有非常高的营养价值。近些年来我国食用油进口占比增多, 严重影响着国家粮油的安全。因此, 大力发展油用牡丹不仅能够带来良好的经济价值, 还能保护国家粮油安全。通过对文献研究后发现, 目前对油用牡丹的研究多集中于分析油用牡丹的栽培和种植方法、产业发展现状以及研究进展等, 就油用牡丹综合效益进行研究的文献较少。因此, 本文将对油用牡丹的综合效益进行分析, 合理选取指标, 运用AHP法构建油用牡丹综合效益评价指标体系, 并对相关指标的权重进行赋值。

二、油用牡丹的综合效益分析

本文主要对油用牡丹的经济、社会和生态上效益进行分析。

(一) 油用牡丹的经济效益分析

油用牡丹的经济效益指的是油用牡丹经济投入和经济产出之间的对比, 强调的是发展油用牡丹所获得的最终经济价值, 主要经济效益有在以下几点: (1) 油用牡丹产业链长。产业链可以说是相关产业活动的集合, 油用牡丹作为新兴木本油料作物, 产业链较长, 涉及种植、生产、加工、销售等, 能将第一、第二和第三产业相结合起来, 推动农业发展的同时, 又扩大企业经营规模; (2) 收益高且时间长。选择良种良法种植的油用牡丹, 与油菜、花生等传统油料作物相比较, 有亩产量高、收购价格高等优势。多年以来的研究和实践还表明, 油用牡丹是一种寿命较长的木本植物, 在前3-4年因生长需要不能产生收益, 但进入收获期后, 其受益年限以长达20-30年, 收益时间比较长; (3) 牡丹籽油市场前景良好。我国食用油行业目前呈现金字塔格局, 新品种高端食用油占据塔尖, 一方面高端食用油价格昂贵, 另一方面供应量占市场份额较小而需求量却在逐年增加。牡丹籽油饱含丰富的不饱和脂肪酸, 高营养的特点与当今健康消费理念相吻合, 市场价格虽然受制于产品供应量少而较高, 但仍吸引不少消费者的青睐。

(二) 油用牡丹的社会效益分析

油用牡丹的社会效益主要体现在获得经济效益的同时, 对社会产生积极的影响。 (1) 提高花农收入, 增加财政收入。研究调查表明, 油用牡丹经济收益比其他传统农作物高, 花农收入明显增加, 人均消费水平提升, 政府财政收入也相应增加; (2) 增加就业, 稳定社会秩序。油用牡丹的综合产业链需要不同种类的人才, 向社会提供了大量工作岗位, 并充分利用农村剩余劳动力, 解决农民就业问题, 维护社会秩序稳定; (3) 促进新农村建设, 带动农村旅游业发展。充分利用油用牡丹的观赏价值, 与农家乐、举办牡丹花会相结合, 吸引更多游客, 从而带动乡村观光旅游、农产品加工以及群众文化活动的发展, 促进新农村社会建设, 普及农村医疗和养老保险, 完善农村社会保障制度。

(三) 油用牡丹的生态效益分析

油用牡丹的生态效益发挥着比较重要的作用, 它表明油用牡丹的发展不仅有经济上和社会上的效益, 还有维护生态系统平衡的效益。 (1) 油用牡丹水土保持能力强。油用牡丹花繁叶茂, 是园林绿化的优良植物。其凭借发达的根系, 能将土壤紧紧锁住, 防止水土流失; (2) 缓解空气污染情况, 释放充足的氧气。油用牡丹叶片厚重, 光合作用能力强, 能吸收空气中污染颗粒, 释放足够的氧气; (3) 改善生态环境, 调节生态气候。油用牡丹具有较强的抗逆性与适应性, 既能适应北方干旱、贫瘠与寒冷的气候, 又能适应南方湿热的环境。因此, 油用牡丹可与荒山绿化、林下种植、退耕还林等方式结合种植, 从而改善生态环境, 调节地表温度。

三、油用牡丹综合效益评价体系的构建

(一) 构建方法:层次分析法 (AHP)

本文在构建油用牡丹综合效益评价体系时, 主要采用了层次分析法来对指标的权重进行赋值。层次分析法 (AHP) 是由美国数学家T.L.Saaty教授在20世纪70年代提出, 随后很快便在全世界得到了认可和推广。它是一种将定量与定性分析相结合的方法, 考虑评价对象所具有的系统性和层次性, 因而对于目标结构复杂并且缺乏数据的情况比较适用, 能帮助决策者在众多决策方案中选取一个最佳方案。在现代研究过程中, 层次分析法越来越多的受到国内外专家学者的重视, 并通过实践证明, 层次分析法能较好地应用在构建评价指标体系上, 分析和解决实际问题。

(二) 构建油用牡丹综合效益评价体系

在对油用牡丹综合效益进行选取指标时, 主要遵循科学性原则、可行性原则、针对性原则、独立性原则和层次性原则, 并首先采用频度法, 通过阅读大量的文献资料, 从国内外有关油用牡丹产业发展现状以及油用牡丹的效益分析等进行研究, 选择出现频率较高的指标。其次, 将理论与实践结合起来, 在充分学习综合效益评价方法的基础上, 结合油用牡丹自身的特点、发展趋势等, 细化指标。最后, 通过咨询专家来确定最终的效益评价指标, 主要采用问卷调查来获得专家的意见。因此, 根据层次分析法 (AHP) 构造的油用牡丹综合效益评价体系由三个层次构成, 最高层是目标层 (A) , 表示为油用牡丹综合效益;中间层为准则层 (B) , 由经济效益、社会效益和生态效益构成;最底层为要素层 (C) , 由21个评价指标构成。评价体系模型如图1所示:

目标层:油用牡丹综合效益

(三) 运用AHP确定评价体系中指标的权重

根据层次分析法中对指标进行权重确定采用的1-9标度法, 邀请牡丹专家对准则层中三个指标进行指标重要性的比较和标度, 再根据这些标度值构造评价所需的判断矩阵, 计算后得出3个指标因素的相对权重 (表1) 。

根据上述计算, 可以同理对各个准则层下的要素层进行评价指标相对权重的计算和确定, 并且每个指标的综合权重均可以由已经确定的该级指标的相对权重乘以其上一级指标的相对权重获得, 最终获得本文所构建油用牡丹综合效益评价指标权重体系, 如表2所示:

四、小结

1.本文首先对油用牡丹的综合效益进行了系统的分析, 总结出油用牡丹在经济方面具有产业链长、收益高且时间长和牡丹籽油市场前景良好的效益;在社会方面具有提高花农收入, 增加财政收入、增加就业, 稳定社会秩序和促进新农村建设的社会效益, 以及在生态方面具有的水土保持能力强、缓解空气污染情况, 释放充足的氧气和改善生态环境, 调节生态气候的效益。

2.在此基础上, 按照指标选取的原则和方法, 并根据层次分析法构建了一个由三个层次构成、包含了21个评价指标的油用牡丹综合效益评价体系。通过问卷的方法来邀请专家对指标体系中的各指标的相对重要性进行标度, 计算得出本评价体系中, 油用牡丹经济效益的权重为0.5499, 生态会效益的权重为0.2402, 社会效益的权重为0.2098.

3.本文在构建了油用牡丹综合效益评价体系后, 在后续工作中可以通过收集数据的方法对某地区油用牡丹的综合效益进行评价, 以反映该地区油用牡丹综合效益的情况。由于本文的指标体系中所包含指标既有定性的, 也有定量的, 针对定性指标的数据获得可以采用问卷调查的方法, 设置从1、2、3、4到5的评分标准来打分。然后通过无量纲化主要采用的标准差标准化变换法, 对指标的数据进行标准化处理, 便于计算和评价。

摘要：近些年来研究表明, 牡丹具有可观的油用价值, 可以通过萃取技术加工获取牡丹籽油等相关产品, 具有较大的经济效益。此外, 本文还分析了油用牡丹具有良好的社会效益和生态效益。在此基础上, 根据选取指标的原则和方法选取21个油用牡丹综合效益评价指标, 运用AHP构建油用牡丹综合效益评价体系, 并确定指标体系中评价指标的权重, 最终获得本文所构建的油用牡丹综合效益指标评价权重体系, 为油用牡丹产业发展提供参考和借鉴。

关键词：油用牡丹,综合效益评价体系,层次分析法

参考文献

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[5].周琳, 王雁.我国油用牡丹开发利用现状及产业化发展对策[J].世界林业研究, 2014, (01) :68-71.

AHP综合评价 第11篇

关键词：课堂教学；AHP评估法；评价体系

中图分类号：G652 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）09-0112-02

一、前言

课堂是人才培养的主要战场，课堂教学质量优劣直接关系到学生的知识结构，综合能力等个人素质的养成和提高。课堂教学质量是教学模式的核心，如何提高课堂教学质量是教师永远值得研究的课题。建立科学合理的课堂教学质量评价体系不仅可以全面评价教师的思想作风、工作能力、工作态度和工作业绩，还可以客观反映教师的教学水平，为聘选教师和教师年度考核提供依据；获取教师的教学反馈信息，利于教师总结经验改善不足，及时改进教学工作，明确努力方向，最终达到提高教学质量的目的。一次评价不仅是对一段活动的总结，更是下一段活动的起点、向导和动力。课堂教学评价活动的宗旨在于提高教师教学质量，促进学生更好更全面的发展，制定评价标准一定避免没有方向和低质量评价。教学评价不能只局限于关注学生知识的掌握，更要促进其兴趣、爱好、意志等个性品质的形成和发展。力求本着促进学生发展的宗旨，充分调动不同的评价主体开展评价活动，鼓励学生有创见的思想，注重培养学生多元的思维能力，促进其创新精神的形成和发展。课堂教学质量评价体系就是给出评价教师课堂教学质量优劣的一个评定标准，一般而言，该体系主观性很强，只是凭一些人的经验共识给出一个体系及比重，缺少一定的科学性。本文采用决策分析法，以我院本科课程教学质量评估指标，给出一个完整科学的评价体系。

二、研究设计

1．研究对象。考虑研究的普遍性和可行性，我们的试验对象包括中文、外语和历史三个文科系，以及物理、化学、地理和数学4个理科系，调查对象的分布包括大一到大四随机组织的学生。

2．研究工具和研究方法。该研究主要采用问卷调查和访谈法，调查问卷2000份，收回有效问卷1878份。通过访谈，我们最终确定评定课堂教学质量评价的层次模型，然后在确定好的层次模型基础上，从第二层开始，对各个影响因素对上一层次的影响程度进行问卷调查。

三、研究结果

1．评价结构的建立。目标层：教师课堂教学评价。指标层有四个指标：教学态度、教学内容、教学能力、教学效果。评价层有四个指标：教学态度有两个指标：师德修养和教书育人；教学内容有三个指标：知识准备度、课堂饱和度、知识拓展度；教学能力有四个指标：讲授能力、驾驭能力、教学技能、方法手段；教学效果有两个指标：课堂效果和学生反馈。我们利用建立起来的评价体系，就一级指标和二级指标在每个学生心目中的权重，采用问卷调查的形式进行统计。按照最后的统计结果，我们构造比较矩阵。然后求比较判断矩阵的最大特征值及相应的特征向量，并对特征向量作归一化得到权重向量，得出一致性评价指标。

我们选取随机一致性指标：当n=1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11时，?摇?摇RI=0，0，0.58，0.90，利用一致性指标CI=■和一致性比率CR=■?摇进行一致性检验。

2．一级指标对目标层的权重。建立教学评价中，教学态度、教学内容、教学技能、教学效果四个指标的比较矩阵：

A=1 5/9 5/7 5/39/5 1 9/7 3 7/5 7/9 1 7/33/5 1/3 3/7 1，通过MATLAB对向量A进行求解，解得最大特征根?姿A=4和最大特征向量■A=（0.20，0.38，0.29，0.13）'，计算CR=■=■=0＜0.1，通过一致性检验，即■A=（0.20，0.38，0.29，0.13）'可以作为权向量来衡量这四个评价指标的依据。于是，我们得到一级指标关于目标层所占的比例依次为：20%、38%、29%、13%。

3．二级指标对目标层的权重。然后，分别对教学态度、教学内容、教学技能、教学效果的下个评价层进行研究。通过调查分析，衡量指标层的师德修养、教书育人的两个评价指标的所占比例分别为56%和44%。衡量指标层的课堂效果、学生反馈的两个评价指标的所占比例分别为36%和64%。在教学内容方面，知识准备度、课堂饱和度、知识拓展度的三个评价指标的比较矩阵：

B2=1 7/9 7/59/7 1 9/55/7 5/9 1，通过MATLAB对向量B2进行求解，解得最大特征根?姿■=3和最大特征向量■■=（0.33，0.43，0.24）'，将计算CR=■=■=0＜0.1，一致性检验通过，上述向量■■=（0.33，0.43，0.24）'可以作为权向量来衡量这三个评价指标的依据。同理，由教学能力的比较矩阵

B3=1 3 9/5 9/71/3 1 3/5 3/7 5/9 5/3 1 5/77/9 7/3 7/5 1，得到讲授能力、驾驭能力、教学技能、方法手段的权向量为■■=（0.37，0.13，0.21，0.29）'，且通过一致性检验。利用上述结果，可以求得各个指标层对目标层的权重系数，即各个二级指标占目标层的比例分别为：师德修养占11%，教书育人占9%，知识准备度占13%，课堂饱和度占16%，知识拓展度占9%，讲授能力占11%，驾驭能力占4%，教学技能占6%，方法手段占8%，课堂效果占5%，学生反馈占8%。对组合权向量进行一致性检验，得到CR=CR0+■=0+■=0＜0.1。通过一致性检验，因此，指标层所占目标层的权重系数可以作为权向量来衡量评价指标的依据。

4．观测点对目标层的权重。针对二级指标，我们又设立了观测点，利用上述方法可以得到各个观测点关于评价层的权重：师德修养的三个观测点所占比例分别为24%、43%、33%。教书育人的三个观测点所占比例分别为30%、40%、30%。方法手段的三个观测点所占比例分别为24%、33%、43%。学生反馈的三个观测点所占比例分别为43%、33%、24%。对于只有一个评价观测点的知识准备度、课堂饱和度、讲授能力、驾驭能力则不需要用权向量来衡量。通过调查分析，知识拓展度的两个评价观测点的评价指标所占比例分别为42%和58%，教学技能的两个评价观测点的评价指标所占比例分别为25%和75%，课堂效果的两个观测点的评价指标所占比例分别为42%和58%。再利用二级指标关于目标层的权重，我们可以得到各个观测点对于总目标的权重。

四、结论

课堂教学质量评价体系的建立是课堂教学质量评估的一个重要环节，在此我们利用AHP决策分析法将复杂、模糊、非结构化的事情通过定量、定性地研究给出较科学合理的结果。若以100分计，我们得出的各个层次赋分结果见表一：

表一?摇教师课堂教学质量评价表

利用以上的评价体系，我们可以制定相应的评价等级标准。比如：总分达到60～75分者为合格，总分达到76～89分者为良好，总分在90分以上者为优秀。

参考文献：

[1]http：//webdataanalysis.net/data-analysis-method/ahp/.

[2]刁在筠，郑汉鼎.运筹学[M].北京：高等教育出版社，2001：65-76.

[3]韩中庚.数学建模方法及其应用[M].北京：高等教育出版社，2005：34-78.

[4]王正林.精通MATLAB科学计算[M].北京：电子工业出版社，2007：56-78.

[5]丁友军.研究生课程教学质量的AHP评估法[J].技术与创新管理Technology and Innovation Management，2006，27，（4）.

基金项目：吉林省自然科学基金项目（20101564）；吉林省教育厅项目吉教科合字[2010]第128号；白城师范学院教研项目“解析几何课程建设的研究与实践”

AHP综合评价 第12篇

AHP (the analytic hierarchy process) , 即层次分析法, 是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。[1]这种方法将决策问题层次化、决策者的经验判断数量化、决策的思维过程数学化, 特别适用于具有较少定量信息的、多目标、多准则或者无结构特性的复杂系统的决策分析的情况。它是一种简便、灵活而又实用的系统分析和科学决策方法。[2]

1. 对象

抗精神疾病的典型药物利培酮、阿立哌唑和氯氮平作为研究对象。

2. 方法

2.1 建立评价指标体系

根据AHP原理, 选取A:存活率, B:治愈率, C:安全性, D:阳性与阴性症状, E:社会环境, F:人体机能, 6个评价指标作为评价抗精神疾病药物疗效的相关因素。

2.2 收集评价指标的原始值并对评价指标进行若干预处理

提取精神卫生医院2013年1月至2013年3月期间的住院患者90例数据, 患者性别不限, 均为成年人, 已确诊为精神分裂症, 入组前两周未使用过长效制剂。按照入院顺序随机纳入三组, 各组单用阿立哌唑组5-30mg/d, 利培酮组1-6mg/d, 氯氮平组50-500mg/d, 12周后, 从提取的90例病例数据中对6个评价指标进行定量计算, 利用AHP法对数据进行的分析, 进行一致性检验, 取一致性判别结果。

2.3 构建综合评价模型, 计算综合评价值

根据评价指标体系, 采用1~9标度法将评价指标对比打分, 并建立比较判别矩阵。权重反映了每项症状药物疗效的意义占症状的比重。这里采用线性加权综合法模型求各指标的权重, 即利用公式

各指标对临床疗效这一总目标的权重值:

对应的权重矩阵是

三类目标药物对各指标的权重系数:

对应的权重矩阵是

计算系统的综合评价值, 得到

3. 结果

得到综合评价结果, 即。比较大小得阿立哌唑的综合评价值最大。说明阿立哌唑对精神分裂症的临床综合疗效相较于利培酮和氯氮平更好一些。这与其他一些文献资料[3,7]所论述的一致, 与实际临床中的结果一致, 说明此计算方法适合于精神分裂症药物疗效的综合评判。

4. 结语

上述研究建立了药物疗效评判模型, 并对研究药物进行定量分析, 避免单因素判断药物疗效, 而使药物疗效的判断更加客观, 合理, 全面。

基于AHP综合评价法对抗精神疾病药物疗效的定量分析, 为综合评价法在药物治疗的评判中提供了有利的算法支持, 为后面的研究工作提供了有效依据。在实际应用中, 此种方法可作为有效用药的理论参考, 为临床医院精神疾病用药提供定量参考依据。

参考文献

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[3]冯砚国, 阎喜英, 赵峥等.阿立哌唑与利培酮治疗首发精神分裂症患者疗效的对照研究[J].中国健康心理学杂志, 2006, 11 (4) :418-419.

[4]黄雄, 杜文佳, 薛仕健, 童梓顺, 蒋泽宇.阿立哌唑与利培酮治疗精神分裂症的临床疗效及对血清催乳素的影响[J].药物不良反应杂志2008, 10 (2) 77-78.

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