[发明专利]一种基于1stOPT回归分析的多元非线性质量综合评价系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及质量评价系统，尤其涉及一种多元非线性质量综合评价系统及方法。

背景技术

目前较为常用的评价模型有：层次分析模型、模糊综合评价模型、灰色关联分析模型。尤其是层次分析法与模糊综合评价法以及以这两种模型为基础的其他方法，在各行业服务质量评价方面应用比较广泛。

1.层次分析法

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备选方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再用加权求和的方法，递阶归并各备选方案对总目标的最终权重，最终权重最大者即为最优方案。

运用层次分析法进行决策，可以分为以下四个基本步骤：

1)建立层次分析结构模型

深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层(目标层-准则或指标-方案或对象)，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。

2)构造成对比较矩阵(判断矩阵)

从层次结构模型的第2层开始，对同一层次中的各因素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，借助1-9比较尺度构造成对比较阵，直到最低层。

3)计算权向量并做一致性检验

由判断矩阵计算被比较因素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验，若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量；若不通过，需重新构造判断矩阵。

4)计算组合权向量并做组合一致性检验

计算最低层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。

2.模糊综合评价法

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。

为了便于描述，依据模糊数学的基本概念，对模糊综合评价法中的有关术语定义如下：

评价因素(F)：系指对招标项目评议的具体内容。

评价因素值(Fv)：系指评价因素的具体值。

评价值(E)：系指评价因素的优劣程度。

平均评价值(Ep)：系指评标委员会成员对某评价因素评价的平均值。

权重(W)：系指评价因素的地位和重要程度。

加权平均评价值(Epw)：系指加权后的平均评价值。

综合评价值(Ez)：系指同一级评价因素的加权平均评价值(Epw)之和。

运用模糊综合评价法进行评价，一般有以下几个基本步骤：

1)模糊综合评价指标的构建

模糊综合评价指标体系是进行综合评价的基础，评价指标的选取是否适宜，将直接影响综合评价的准确性。进行评价指标的构建应广泛涉猎与该评价指标系统行业资料或者相关的法律法规。

2)采用构建好权重向量

通过专家经验法或者AHP层次分析法构建好权重向量。

3)构建评价矩阵

建立适合的隶属函数从而构建好评价矩阵。

4)评价矩阵和权重的合成

采用适合的合成因子对其进行合成，并对结果向量进行解释。

目前营销领域业务质量评价工作的开展，主要开始以层次分析法、模糊综合评价法，或者基于两种方法构建的其他模型，但是评价目标与评价因素之间本质上还是一种线性关系，其核心仍然是线性加权评价方法。而这些先行加权评价方法应用与营销业务质量评价主要有以下缺陷或不足。

1)某些指标的突出影响无法完全体现

线性的加权评价方法存在的一大缺陷即为其无法反映某些评价指标的所具有的突出影响。所谓指标的突出影响即指指标对评价结果的影响仅靠增大权重无法完全体现，具体的说，当被评对象某个指标值很高而其他指标值相对较低时，实际情况下可以认为其是优秀的或不良的，但应用加权平均法后，由于权重影响的不足，这个指标的突出影响就无法体现，而使整体的评价结果与实际相悖。

2)同层级指标数量太多，权重向量分歧较大

营销业务由于本身业务环节较多、内容较复杂，因此其同层级质量评价指标数量相对较多，无论是通过专家经验法或AHP层次分析法确定指标权重，都不太容易形成统一的结论，分歧与误差较大。