[发明专利]一种基于D-S算法的制造业数字化转型能力评价方法

权利要求书

1.一种基于D-S算法的制造业数字化转型能力评价方法，其特征在于：包括以下方法：

S1：接收人工输入的各地区制造业数字化转型能力的评价指标；

S2：利用python网络爬虫技术对给定的多维度评价指标进行指标数据的定向抓取，获得各地区制造业数字化转型的评价指标数据；

S3：利用改进熵值法确定评价指标的客观权重，将灰色关联分析法与D-S算法相结合合成各地区制造业数字化转型能力评价信息，得到合成结果；

S4：基于预设的制造业数字化转型分级策略对评价结果进行分级，利用预设的制造业数字化转型策略对各地区制造业发展给出不同的应对措施。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S1人工输入的各地区制造业数字化转型的评价指标应根据各地区制造业发展的特征，从数字化技术转型、数字化效益转型和数字化创新能力转型三个维度选取评价指标，得到各地区制造业数字化转型的评价指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S2利用python抓取各地区制造业数字化转型能力的评价指标相关数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S3需要对抓取的相关指标数据需要进行无量纲化处理，再利用改进熵值法确定各地区制造业数字化转型的评价指标权重，并根据指标的实际数据和指标权重构建各个指标的基本信任分配函数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S3构建各个指标的基本信任分配函数时,如下步骤：

步骤N1：证据源的获取；设识别框架Θ＝{x₁,x₂,…,x_n}，其中x_i表示每个地区，将每个制造业数字化转型能力评价指标当作一个证据源E_j，获得由m个证据源组成的证据集E＝{E₁,E₂,…,E_m}；将证据源E_j整理为识别框架中每个事件的基本信任分配函数(mass函数)m_i(A)(i＝1,2,…,n)，表示mass函数所指向的事件；

步骤N2：mass函数的确定；基本信任分配函数(mass函数)m是2^Θ→[0,1]，且满足：其中，使得m(A)0的A称为焦元；

步骤N3：证据合成；设m₁,m₂,…,m_n为Θ上n个基本信任分配函数，则利用Dempster合成规则对证据进行合成，合成公式为下面的公式

其中为证据冲突系数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S4中包括按照各地区数字化技术转型、数字化效益转型、数字化创新能力转型和综合评价结果进行分析，将各地区标注不同的级别，对级别较低的地区分析造成评价结果较低的因素，并跟踪监测和预判，以便根据其综合评价结果采取不同的措施。