你的位置:主页 > 信游平台荣誉 >

信游娱乐:模糊灰色模型在高校实验技术人员考试中的应用

2020-01-03 09:57 作者:信游娱乐
信游娱乐平台资讯:

该实验室是高等院校实践教学和科研的重点,在培养创新人才和发展科学技术方面发挥着重要作用。作为教师不可分割的一部分,实验技术人员在培养人才培养总体目标中发挥着重要作用。他们不仅是大学实验教学,实验室建设和实验室管理的直接参与者,也是科学研究的重要组成部分。因此,对实验技术人员进行科学,合理,公正的评估极为重要[1? 5]。首先,评估工作有利于充分调动实验室人员的积极性,主动性和创造性。其次,评估工作有利于完成教学,科研和实验室建设等各项任务。第三,评估工作有利于提高实验技术人员的技术水平和管理水平。最后,评估工作为实验技术人员做好资格审查和技术岗位预约提供了依据。

因此,本文运用模糊综合评价的基本原理[6-7],建立了科学,有效,可操作的评价方法,并从道德,能量,勤奋和绩效四个方面对实验技术人员进行了评价。充分调动实验技术人员的主观能动性和工作积极性,营造和谐的工作环境。

1模糊灰色综合评价模型的构建

模糊灰色综合评价方法的基本原理是首先考虑专家评价信息的不完整性(灰色属性),然后用灰色聚类理论得到灰色统计量,从而构造模糊隶属度矩阵,最后使用模糊算法计算评估结果[8?14]。

1.1建立指标体系

根据实验技术人员的特点和质量,确定了实验技术人员评估的多种因素的筛选和分级,确定了实验技术人员的评价体信游平台:系,如表1所示。主要因素集为[B=(B1,B2,B3,B4),]代表德国,能源,勤勉和绩效的4个指标,次要评价指数为[Ci=(Ci1,Ci2,Ci3,Cij)。 )]] [i=1,2,3,4],[Cij]代表[i]因子的[j]因子。

1.2确定每个指标的重量

在模糊灰色综合评价中,权重被确定为关键,这可直接影响综合评价的结果。本文使用专家评分并结合层次分析法确定每个因素的权重。 [B1]的权重矩阵为[B1=0.5,0.5],[B2]的权重矩阵[B2=0.2,0.2,0.2,0.4],[B3]的权重矩阵为[B3=0.4,0.3] [B4]的权重矩阵是[B4=0.4,0.3,0.3],[A]的权重矩阵[A=0.2,0.3,0.2,0.3]。

1.3确定评估标准和评审集

在本文中,实验技师的评估集[V]分为四个评估等级,即[V=V1,V2,V3,V4],[V1,V2,V3,V4]分别表示该指标是优秀,良好,能干和无能。详情见表2。

表2评估标准表

1.4确定样品基质

让专家根据评价指标[V]的评定等级对每个因子[Cij]进行评分,得到评价样本矩阵[D=(dij),i=1,2,m; j=1,2,m]

本文组织了7名教师组成评估小组。他们来自实验中心主任,办公室主任,以及密切参与实验教学的老师。二级指标根据评估标准评分。各评价指标的得分如表3所示。

表3专家评分表

1.5建立评估灰色等级

根据灰色类,每个定性指标信游娱乐:都有白化函数,有四个评价灰色等级,等级数为[e=1,2,3,4],[dij]代表[i]因子[J]。因子得分的判断,以及相应的灰阶和美白权重函数

第一个灰色类是优秀的([e=1]),美白重量功能

[F1(DIJ)=dij9,d∈[0,9] 1,d∈[9,10]]

第二个灰阶是好的([e=2]),美白重量函数

[F2(DIJ)=dij7,d∈[0,7] 10-dij3,d∈[7,10]]

信游娱乐:模糊灰色模型在高校实验技术人员考试中的应用

第三个灰色类是合格的([e=3]),即美白重量函数

信游娱乐:模糊灰色模型在高校实验技术人员考试中的应用

[F3(DIJ)=dij5,d∈[0,5] 10-dij5,d∈[5,10]

第四个灰阶不合格([e=4]),美白体重功能

[f4(dij)=1,d∈[0,3] dij3,d∈[3,10]]

1.6计算灰度评估系数

风险因子[Cij]的[e]评估类别的灰色评估系数表示为[Cije],并且计算公式为[Cije=k=1nfe(dijk)]。计算四个评估灰色的每个指标的灰色评估系数

[e=1,C111=k=17f1(d11k)=2.44]

[e=2,C112=k=17f2(d11k)=3.14]

[e=3,C113=k=17f3(d11k)=4.40]

[e=4,C114=k=17f4(d11k)=9.00]

数据标准化,指标[C11]的隶属矩阵可用[R11]

[R11=(0.129,0.166,0.232,0.473)]

同样,可以依次计算其他指标的隶属度矩阵,结果如表4所示。

从表4可以看出,指标[B1,B2,B3,B4]的隶属度矩阵分别是[R1,R2,R3,R4]。

[R1=0.129,0.166,0.232,0.4730.128,0.164,0.229,0.479]

[R2=0.129,0.165,0.231,0.4750.130,0.167,0.235,0.4680.129,0.166,0.233,0.4720.131,0.168,0.235,0.466]

[R3=0.137,0.176,0.247,0.4400.121,0.156,0.219,0.5040.124,0.159,0.223,0.494]

[R4=0.133,0.171,0.224,0.4720.134,0.172,0.241,0.4530.130,0.167,0.233,0.470]

1.7计算模糊综合评价矩阵

由公式[Ci=Bi?Ri]计算出对第二层指标评价的模糊综合评价矩阵

[C1=B1?R1=0.5,0.5×0.129,0.166,0.232,0.4730.128,0.164,0.229,0.479=0.129,0.165,0.230,0.476]

[C2=B2?R2=0.2,0.2,0.2,0.4×0.129,0.165,0.231,0.4750.130,0.167,0.235,0.4680.129,0.166,0.233,0.4720.131,0.168,0.235,0.466=0.130,0.167,0.234,0.469]

[C3=B3?R3=0.4,0.3,0.3×0.137,0.176,0.247,0.4400.121,0.156,0.219,0.5040.124,0.159,0.223,0.494=0.128,0.165,0.231,0.476]

[C4=B4?R4=0.4,0.3,0.3×0.133,0.171,0.224,0.4720.134,0.172,0.241,0.4530.130,0.167,0.233,0.470=0.132,0.170,0.232,0.466]

[A′=A?C=0.2,0.3,0.2,0.3×0.129,0.165,0.230,0.4760.130,0.167,0.234,0.4690.128,0.165,0.231,0.4760.132,0.170,0.232,0.466=0.130,0.167,0.232,0.471]



如果喜欢此文章,转载请注明本文地址:http://www.rutaijixie.com/dfr/baiwanfapingtairongyu/20200103/927.html