[发明专利]一种集成多指标的高校评价系统的构建方法

权利要求书

1.一种集成多指标的高校评价系统的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、获取公开数据；

步骤2、建立评价指标体系，对指标体系内的数据进行清洗并使用min-max法进行标准化处理，使其结果位于0到1之间；提出基于混合交叉赋权序关系分析与MEREC法相融合的多指标评价方法，通过该方法计算指标体系中各指标的权重；通过理想解法计算协同创新中心绩效得分；

步骤3、结合步骤2中的方法并集成典型多种多指标评价方法，构建协同创新中心绩效评价体系；

步骤4、基于择优策略动态更新协同创新中心绩效评价体系，根据用户需求与关注点动态推荐评价方法；

步骤5、基于Django与MongoDB构建高校协同创新绩效评价可视化系统，展示评价结果。

2.如权利要求1所述的集成多指标的高校评价系统的构建方法，其特征在于，步骤2中，采用min-max归一化方法对数据进行无量纲处理：

其中为无量纲化处理后的数据，y_ij为初始数据，下标i表示指标类型，j表示不同协同创新中心，min为同一指标内的最小值，max为同一指标内的最大值。

3.如权利要求1所述的集成多指标的高校评价系统的构建方法，其特征在于，步骤2中，采用混合交叉赋权序关系分析与MEREC相融合的多指标评价方法计算绩效得分，其中G1为一主观评价方法，包括如下步骤：

(a)确定指标X_i之间的权重排序，构建不同指标之间的优先顺序关系，记作：

X₁X₂X₃…X_n(2)

(b)确定评价指标的变异系数值：

计算评价指标的标准差：

根据评价指标的标准差计算评价指标的变异系数C_k：

(c)根据(b)中所得的评价指标的变异系数之比以确定在序关系中相邻的指标之间的重要性程度r_k：

(d)根据序关系分析法确定各指标之间的最终权重，根据上一步求得的相对重要性标度来求解第k个指标即在序关系中优先级最高的指标的权重ω_k，计算公式如下：

再根据权重ω_n来计算后续的与之相邻的权重值为：

ω_k-1＝r_kω_kk＝n,…2,1    (7)。

4.如权利要求1所述的集成多指标的高校评价系统的构建方法，其特征在于，步骤2中MEREC法为一客观评价方法，包括如下步骤：

(a)构建评价矩阵D：

(b)计算整体指标体系的绩效评价结果S_i，在这一步中，采用具有相等权重的对数测度来获得所选协同创新中心的总体性能表现：

(c)通过删除每个指标来计算备选方案的性能，在这一步中，以与上一步类似的方式使用对数度量，在计算指标性能的时候对各个指标进行单独的去除，计算公式如下所示：

(d)计算绝对偏差的总和E_j：

(e)确定指标的最终权重ω_j：

由上述的混合交叉赋权序关系分析法与MEREC法，分别可获得一级指标内部的二级指标之间的权重以及不同一级指标之间的权重，将两者相乘计算最终的权重。

5.如权利要求1所述的集成多指标的高校评价系统的构建方法，其特征在于，步骤2中，通过理想解法方法计算最终得分，通过计算评价对象与正理想解和负理想解之间的距离来判断评价对象的优劣，指标值距离正理想解越近，得分越高，并根据得分排名确定等级，前0％～前25％为A级，前26％～前50％为B级，前51％～前75％为C级，前76％～前100％为D级。