CN104123680A - 一种综合评价电网科技项目的后评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种综合评价电网科技项目的后评估方法，包括以下步骤：步骤1：首先建立指标集U＝{u₁，u₂，…，u_n}和评判集Q＝(q₁，q₂，…，q_m)；步骤2：利用广义模糊合成运算的算子计算综合隶属度向量，根据隶属度最大原则得到最终评价结果。采用上述方案，既考虑了行业专家的专业经验，又避免了偏差较大的主观判断，使得指标权重的设置更加准确。在进行电网科技项目的多级模糊综合评价过程中，通过细分底层指标的内容选项，从而使指标数据的获取规范化，使得多级模糊综合评价的标准统一，从而保证了评估结果的准确性。

Description

一种综合评价电网科技项目的后评估方法

技术领域

本发明属于电网科技项目后评估技术领域，尤其涉及的是一种综合评价电网科技项目的后评估方法。

背景技术

电网科技项目后评估是指对已完成的电网科技项目的目标、实施过程、效益水平、影响及作用等进行系统评价和分析的一项技术经济活动。随着我国电网企业服务范围和水平的不断提升，其在科技项目上的投入也迅速增加，如何有效地提高电网企业科技项目决策和管理水平，提高科技项目投入所带来的效益，客观充分地总结经验教训，为今后改进科技项目的决策、投资、研究、管理等工作创造条件，正成为电网企业十分关心的问题。后评估管理作为科技项目管理的重要组成部分，已经越来越受到电网公司科技管理部门的重视。

目前国内外对电网科技项目主要采用同行评议和文献计量分析等方法进行后评估，结合一定的量化指标，主要实现项目结题时的验收评估，缺乏充分的过程管理和对项目结题一段时间以后进行的跟踪评价，不能完全反映出科技项目的过程控制效果及其产生的长期影响。

因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种综合评价电网科技项目的后评估方法。

本发明的技术方案如下：

一种综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，包括以下步骤：

步骤1：首先建立指标集U＝{u₁，u₂，…，u_n}和评判集Q＝(q₁，q₂，…，q_m)，对被评估对象的单指标进行评判，得到隶属度向量F_i＝(f_i1，f_i2，…，f_im)，则n个指标的评判矩阵形成隶属度矩阵F；其中U为指标集向量，u₁，u₂，…，u_n为单个指标，n为指标集中指标的数量，Q为评判集向量，q₁，q₂，…，q_m为单个评价值，m为评判集中评判值的数量。

步骤2：利用广义模糊合成运算的算子计算综合隶属度向量：

B＝AοF＝(b₁，b₂，…，b_m)

其中，B为综合隶属度向量，A为指标权重向量，F为指标的隶属度评价矩阵，ο为模糊算子，b₁，b₂，…，b_m为综合隶属度向量的取值；根据隶属度最大原则得到最终评价结果。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤2中计算综合隶属度向量的具体方法，包括以下步骤：

步骤21：构建电网企业科技项目后评估指标体系；所述指标体系包括技术价值、综合效益、组织及过程管理和人才培养；所述技术价值包括领域重要度、技术先进性与创新性、难度与复杂性、可靠性与实用性、市场价值及应用推广情况、论文、专著、科技成果奖励、知识产权；所述综合效益包括直接效益和间接效益；所述直接效益包括直接经济效益、电网的安全和可靠性、人身安全和职业健康、生产与管理效率、环境效益和行业或技术标准；所述间接效益包括产业增加值、人员就业、社会满意度和土地及资源节约；所述组织及过程管理包括立项决策、计划任务书、项目开题、合同管理、进度控制、质量控制、经费使用、中期检查、项目调整、结题验收、档案整理与移交；所述人才培养包括项目负责人、项目成员和培训；

步骤22：利用基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法相结合的方法来确定电网企业科技项目后评估指标体系中各指标的权重值。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤22中的基于模糊层次分析法的具体步骤为：

步骤2211：用G1法确定评价指标的序关系；

步骤2212：专家给出相邻评价指标u_k-1与u_k重要性程度之比r_k的理性赋值；其中，u_k-1为第k-1个指标，u_k为第k个指标，r_k为第k-1个指标比第k个指标的重要程度赋值；

步骤2213：根据专家给出的重要性程度之比r_k的赋值结果，计算第n个指标的G1法权重ω_n为：

${\mathrm{\ω}}_m={(1+\underset{k=2}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=k}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}{r}_i)}^{-1};$

其中，ω_n为第n个指标的G1法权重，r_i为指标的重要程度赋值，n为指标集中指标的数量；

步骤2214：由权重ω_n得到第n-1，n-2，…，3，2个指标的权重计算公式为：

ω_k-1＝r_kω_k，k＝n，n-1，…，3，2

其中，ω_k-1为第k-1个评价指标的G1法权重；r_k为第k-1个指标比第k个指标的重要程度赋值；ω_k为第k个评价指标的G1法权重，G1法权重构成的向量表示为：ω＝(ω₁，ω₂，…，ω_n)；其中，ω₁，ω₂，…，ω_n为第1，第2，……，第n个指标的权重值。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤22中的基于熵权的客观赋权法的具体步骤为：

步骤2221：构建指标集为U＝{u₁，u₂，…，u_n}，评判集为Q＝(q₁，q₂，…，q_m)；

步骤2222：对评价指标集中U的每个指标做一个评价，则可以得到U到Q映射f，从而确定模糊评判矩阵F：

$F=\left[\begin{array}{cccc}{f}_{11}& f_{12}& ...& f_{1m}\\ f_{21}& f_{22}& ...& f_{2m}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ f_{n1}& f_{n2}& ...& f_{\mathrm{nm}}\end{array}\right];$

其中，f_ij为第i个指标u_i对评判集中第j个评判值q_j的支持度，n为指标集中指标的数量，m为评判集中评判值的数量；

步骤2223：求得衡量某单项指标u_i相对重要性的熵值为S_i：

$S_i=-\frac{1}{\ln m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}\ln f_{\mathrm{ij}}$

其中S_i为指标i的相对重要性的熵值，f_ij为第i个指标u_i对评判集中第j个评判值q_j的支持度，ln f_ij为其对数值，m为为评判集中评判值的数量

步骤2224：根据该指标的熵值为S_i计算其客观权重为：

${\mathrm{\υ}}_i=\frac{1-S_i}{n-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i}.$

其中，S_i为指标i的相对重要性的熵值，i为第i个指标，n为指标集中指标的数量，υ_i为指标i的客观权重。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤22中的相结合的方法的具体步骤为：

步骤2231：根据基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法计算结果得到如下综合权重：

$a_i=\frac{w_i{v}_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_j{v}_j},i=1,...,n.$

其中，w_i为指标i的主观权重，v_i为指标i的客观权重，n为指标集中指标的数量，a_i为指标i的综合权重。

采用上述方案，既考虑了行业专家的专业经验，又避免了偏差较大的主观判断，使得指标权重的设置更加准确。在进行电网科技项目的多级模糊综合评价过程中，通过细分底层指标的内容选项，从而使指标数据的获取规范化，使得多级模糊综合评价的标准统一，从而保证了评估结果的准确性。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。

实施例1

本发明提供一种组合赋权和多级模糊综合评价的电网科技项目后评估方法，首先根据完备性、科学性、目的性、非相容性、客观性、可比性、简捷易操作、稳定性与前瞻性8项原则构建电网企业科技项目后评估指标体系；然后为了克服了单一赋权法的缺点，使权重的确定更为合理，使用基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法相结合来确定电网企业科技项目综合评估中各级指标的权重值；最终采用多级模糊综合评价方法进行电网科技项目的后评价，并得到完整的评估结果。

上述组合赋权和多级模糊综合评价的电网科技项目后评估方法，按照以下步骤进行：

步骤A：构建电网企业科技项目后评估指标体系。

步骤B：利用基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法相结合的方法来确定电网企业科技项目后评估指标体系中各指标的权重值，过程如下：

(1)采用G1法确定主观权重

①用G1法确定评价指标的序关系。

②专家给出相邻评价指标x_k-1与x_k重要性程度之比r_k的理性赋值。

③根据专家给出的重要性程度之比r_k的赋值结果，计算第m个指标的G1法权重ω_m为：

${\mathrm{\ω}}_m={(1+\underset{k=2}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=k}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}{r}_i)}^{-1}$

④由权重ω_m可得第m-1，m-2，…，3，2个指标的权重计算公式为：

ω_k-1＝r_kω_k，k＝m，m-1，…，3，2

其中，ω_k-1为第k-1个评价指标的G1法权重；r_k为专家给出的理性赋值；ω_k为第k个评价指标的G1法权重。G1法权重构成的向量可表示为ω＝(ω₁，ω₂，…，ω_m)。

(2)采用熵权法确定客观权重

对于科技项目综合评估中的各项指标，可以根据测量数据计算出每一项指标的熵值，然后比较各项指标的熵值，根据熵值的大小来确定对应的权重。

①构建指标集为U＝{u₁，u₂，…，u_n}，评判集为Q＝(q₁，q₂，…，q_m)。

②对评价指标集中U的每个指标做一个评价，则可以得到U到Q映射f，从而确定模糊评判矩阵F。

$F=\left[\begin{array}{cccc}{f}_{11}& f_{12}& ...& f_{1m}\\ f_{21}& f_{22}& ...& f_{2m}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ f_{n1}& f_{n2}& ...& f_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

③求得衡量某单项指标u_i相对重要性的熵值为S_i：

$S_i=-\frac{1}{\ln m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}\ln f_{\mathrm{ij}}$

④根据该指标的熵值为S_i计算其客观权重为

${\mathrm{\υ}}_i=\frac{1-S_i}{n-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i}$

(3)计算主客观相结合的综合权重

根据主观和客观权重计算结果得到如下综合权重：

$a_i=\frac{w_i{v}_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_j{v}_j},i=1,...,n$

步骤C：使用多级模糊综合评判的评价方法计算评价结果。

①首先建立指标集U＝{u₁，u₂，…，u_n}和评判集Q＝(q₁，q₂，…，q_m)，对被评估对象的单指标进行评判，得到隶属度向量F_i＝(f_i1，f_i2，…，f_im)，则n个指标的评判矩阵形成隶属度矩阵F。

②然后利用广义模糊合成运算的算子计算综合评判(综合隶属度)向量：B＝AοF＝(b₁，b₂，…，b_m)

式中：B是V上的1个模糊子集，A是被评估对象各指标的综合权重，ο为模糊算子(采用M)，b_j(j＝1，2，…，m)为综合考虑所有指标时评判对象对评判集V中第j个指标的隶属度。根据隶属度最大原则得到最终评价结果。

②重复步骤①和②，从整个指标体系的最底层开始，依次计算上一级指标集，最终得到真个指标体系的评价结果。

在上述内容基础上，本发明所述的组合赋权和多级模糊综合评价的电网科技项目后评估主要包括三个步骤，一是电网科技项目后评估指标体系构建，二是指标体系中各个指标权重的确立，三是多层模糊综合评价过程。本发明首先结合电网科技项目管理实际设计了指标体系，并细化了底层指标的不同选项，使得指标数据的生成尽量客观化，然后采用G1法和熵权法相结合的方法计算指标权重，最后，使用多级模糊综合评价方法计算电网科技项目各个指标的评价结果。

对于上述方法进一步说明，如图1所示，本发明的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，包括以下步骤：

步骤1：首先建立指标集U＝{u₁，u₂，…，u_n}和评判集Q＝(q₁，q₂，…，q_m)，对被评估对象的单指标进行评判，得到隶属度向量F_i＝(f_i1，f_i2，…，f_im)，则n个指标的评判矩阵形成隶属度矩阵F；其中U为指标集向量，u₁，u₂，…，u_n为单个指标，n为指标集中指标的数量，Q为评判集向量，q₁，q₂，…，q_m为单个评价值，m为评判集中评判值的数量。

步骤2：利用广义模糊合成运算的算子计算综合隶属度向量：

B＝AοF＝(b₁，b₂，…，b_m)

其中，B为综合隶属度向量，A为指标权重向量，F为指标的隶属度评价矩阵，O为模糊算子，b₁，b₂，…，b_m为综合隶属度向量的取值；根据隶属度最大原则得到最终评价结果。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤2中计算综合隶属度向量的具体方法，包括以下步骤：

步骤21：构建电网企业科技项目后评估指标体系；所述指标体系包括技术价值、综合效益、组织及过程管理和人才培养；所述技术价值包括领域重要度、技术先进性与创新性、难度与复杂性、可靠性与实用性、市场价值及应用推广情况、论文、专著、科技成果奖励、知识产权；所述综合效益包括直接效益和间接效益；所述直接效益包括直接经济效益、电网的安全和可靠性、人身安全和职业健康、生产与管理效率、环境效益和行业或技术标准；所述间接效益包括产业增加值、人员就业、社会满意度和土地及资源节约；所述组织及过程管理包括立项决策、计划任务书、项目开题、合同管理、进度控制、质量控制、经费使用、中期检查、项目调整、结题验收、档案整理与移交；所述人才培养包括项目负责人、项目成员和培训；

步骤22：利用基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法相结合的方法来确定电网企业科技项目后评估指标体系中各指标的权重值。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤22中的基于模糊层次分析法的具体步骤为：

步骤2211：用G1法确定评价指标的序关系；

步骤2212：专家给出相邻评价指标u_k-1与u_k重要性程度之比r_k的理性赋值；其中，u_k-1为第k-1个指标，u_k为第k个指标，r_k为第k-1个指标比第k个指标的重要程度赋值；

步骤2213：根据专家给出的重要性程度之比r_k的赋值结果，计算第n个指标的G1法权重ω_n为：

${\mathrm{\ω}}_m={(1+\underset{k=2}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=k}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}{r}_i)}^{-1};$

其中，ω_n为第n个指标的G1法权重，r_i为指标的重要程度赋值，n为指标集中指标的数量；

步骤2214：由权重ω_n得到第n-1，n-2，…，3，2个指标的权重计算公式为：

ω_k-1＝r_kω_k，k＝n，n-1，…，3，2

其中，ω_k-1为第k-1个评价指标的G1法权重；r_k为第k-1个指标比第k个指标的重要程度赋值；ω_k为第k个评价指标的G1法权重，G1法权重构成的向量表示为：ω＝(ω₁，ω₂，…，ω_n)；其中，ω₁，ω₂，…，ω_n为第1，第2，……，第n个指标的权重值。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤22中的基于熵权的客观赋权法的具体步骤为：

步骤2221：构建指标集为U＝{u₁，u₂，…，u_n}，评判集为Q＝(q₁，q₂，…，q_m)；

步骤2222：对评价指标集中U的每个指标做一个评价，则可以得到U到Q映射f，从而确定模糊评判矩阵F：

$F=\left[\begin{array}{cccc}{f}_{11}& f_{12}& ...& f_{1m}\\ f_{21}& f_{22}& ...& f_{2m}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ f_{n1}& f_{n2}& ...& f_{\mathrm{nm}}\end{array}\right];$

其中，f_ij为第i个指标u_i对评判集中第j个评判值q_j的支持度，n为指标集中指标的数量，m为评判集中评判值的数量；

步骤2223：求得衡量某单项指标u_i相对重要性的熵值为S_i：

$S_i=-\frac{1}{\ln m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}\ln f_{\mathrm{ij}}$

其中S_i为指标i的相对重要性的熵值，f_ij为第i个指标u_i对评判集中第j个评判值q_j的支持度，ln f_ij为其对数值，m为为评判集中评判值的数量

步骤2224：根据该指标的熵值为S_i计算其客观权重为：

${\mathrm{\υ}}_i=\frac{1-S_i}{n-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i}.$

其中，S_i为指标i的相对重要性的熵值，i为第i个指标，n为指标集中指标的数量，υ_i为指标i的客观权重。

所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其中，所述步骤22中的相结合的方法的具体步骤为：

步骤2231：根据基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法计算结果得到如下综合权重：

$a_i=\frac{w_i{v}_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_j{v}_j},i=1,...,n.$

其中，w_i为指标i的主观权重，v_i为指标i的客观权重，n为指标集中指标的数量，a_i为指标i的综合权重。

采用上述方案，既考虑了行业专家的专业经验，又避免了偏差较大的主观判断，使得指标权重的设置更加准确。在进行电网科技项目的多级模糊综合评价过程中，通过细分底层指标的内容选项，从而使指标数据的获取规范化，使得多级模糊综合评价的标准统一，从而保证了评估结果的准确性。

实施例2

在上述实施全的基础上，提供如下表1进一步说明本发明的具体内容：

表1：本发明方法中电网科技项目后评估指标体系与底层指标选项：

本发明以某科技项目为例说明该方法的实施过程，该方法按照以下步骤进行：

从表1中提取电网科技项目后评估评价指标体系表，如下表2所示，并存入数据库中

b.确定底层指标各选项隶属度值。

底层指标即指标体系中的三级指标和没有下级指标的二级指标，针对每一个底层指标的不同选项确定其隶属度。底层指标隶属度的确定方法为专家评价法，设定评价等级集为{好，中，差}，该领域的多个专家分别对该指标的不同选项进行等级判定，综合其判定结果即可得出指标隶属度。例如，指标“专著”具有如下指标选项：

1.专著5部及以上

2.专著3-4部

3.专著1-2部

4.无专著

选择该领域的10位专家进行评价等级的判定，第一个指标选项“专著5部及以上”10位专家均判定为“好”，则其隶属度为(1.0，0，0)，第二个指标选项“专著3-4部”8位专家判定为“好”，2位专家判定为“中”，则其隶属度为(0.8，0.2，0)，第三个指标选项“专著1-2部”3位专家判定为“好”，5位专家判定为“中”，2位专家判定为“差”则其隶属度为(0.3，0.5，0.2)，第四个指标选项“专著3-4部”10位专家均判定为“差”，则其隶属度为(0，0，0)。

c.根据该科技项目的实际情况输入各个指标选项内容，存入数据库。

科技项目管理员负责输入每一个电网科技项目的实际评价内容，根据该项目的实际情况为每一个底层指标选择不同的选项。

例如，某一电网科技项目发表了著作4部，则其在输入专著指标内容时，选择“专著3-4部”选项。

d.程序从数据库中获取该科技项目指标数据，使用主客观组合赋权的方法计算指标权重。以下计算过程以“技术价值”指标为例，其具体步骤如下：

(1)G1法计算主观权重。

第一步，指标排序及确定重要程度比值。

结合专家意见，对二级评价指标-技术价值进行排序，技术价值u₁包括的二级指标排序为：领域重要度u₁₁＞可靠性和实用性u₁₄＞市场价值及应用推广情况u₁₅＞科技成果奖励u₁₈＞知识产权u₁₉＞论文u₁₆＞专著u₁₇＞技术先进性和创新性u₁₂＞难度和复杂性u₁₃，确定各评价因子之间的相对重要程度：

r₂＝1.2，r₃＝1.1，r₄＝1.1，r₅＝1.2，r₆＝1.2，r₇＝1.2，r₈＝1.1，r₉＝1.2。

第二步，计算最小指标权重。

计算公式为 ${\mathrm{\ω}}_m={(1+\underset{k=2}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=k}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}{r}_i)}^{-1},$ 得到得到 ${\mathrm{\ω}}_9={(1+\underset{k=2}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=k}{\overset{9}{\mathrm{\Π}}}{r}_i)}^{-1}=0.0560$

第三步，计算其他指标权重。

根据公式ω_k-1＝r_kω_k，k＝m，m-1，…，3，2得到各指标权重为：

ω₈＝0.0672，ω₇＝0.0739，ω₆＝0.0887，ω₅＝0.1064，ω₄＝0.1277，ω₃＝0.1405，ω₂＝0.1546，ω₁＝0.1855，

则对应评价指标的权重向量：

W＝[0.1855，0.0672，0.0560，0.1546，0.1405，0.0887，0.0739，0.1277，0.1064]。

(2)熵权法计算客观权重。

第一步，确定模糊综合评判矩阵。

模糊评判矩阵F如下：

$F=\left[\begin{array}{ccc}0.5& 0.3& 0.2\\ 0.4& 0.4& 0.2\\ 0.6& 0.3& 0.1\\ 0.5& 0.3& 0.2\\ 0.4& 0.4& 0.2\\ 0.7& 0.2& 0.1\\ 0.4& 0.4& 0.2\\ 0.6& 0.2& 0.2\end{array}\right]$

第二步，计算信息熵。

计算公式为 $S_i=-\frac{1}{\ln m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}\ln f_{\mathrm{ij}}.$

计算得出每一项指标的信息量S_i分别为：S₁＝0.9373，S₂＝0.9602，S₃＝0.8174，S₄＝0.9373，S₅＝0.9602，S₆＝0.7299，S₇＝0.9602，S₈＝0.8650。

第三步，计算指标权重值。

计算公式为 ${\mathrm{\υ}}_i=\frac{1-S_i}{n-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i}.$

得到各指标的客观权重为：υ₁＝0.0753，υ₂＝0.0478，υ₃＝0.2193，υ₄＝0.0753，υ₅＝0.0478，υ₆＝0.3244，υ₇＝0.0478，υ₈＝0.1622。

(3)计算指标综合权重。

计算公式为 $a_i=\frac{w_i{v}_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_j{v}_j},i=1,...,n.$

可得各指标的综合权重向量为：

A＝[0.1158，0.0608，0.2324，0.1392，0.0668，0.2185，0.0460，0.1202]。

e.运用多层模糊综合评价方法进行项目后评估，该方法的步骤如下：

第一步，获取，评判集为Q＝{优，良，中，差}＝{q₁，q₂，q₃，q₄，v₅}。

(优，良，中，差)

(1)建立评判因素集。

评判因素集如表1所示。

(2)建立评判等级集。

评判集为Q＝{好，中，差}。

(3)建立权重集。

权重集为步骤c中所计算的各个指标权重。

(4)多级模糊综合评价。

第一步，构造模糊综合评价矩阵。对评判对象按因素集中第i个因素u_i进评判，对应评价等级集中第j个元素v_j的隶属程度为r_ij，则按第i个元素u_i的评判结果可用模糊集合R_i＝(r_i1，r_i2，r_i3，…，r_in)表示，R_i称为单因素评价集。以各因素评价集的隶属度为行组成的矩阵R称为模糊评判矩阵。技术价值的评价矩阵如下：

$R=\left[\begin{array}{ccc}0.5& 0.3& 0.2\\ 0.4& 0.4& 0.2\\ 0.6& 0.3& 0.1\\ 0.5& 0.3& 0.2\\ 0.4& 0.4& 0.2\\ 0.7& 0.2& 0.1\\ 0.4& 0.4& 0.2\\ 0.6& 0.2& 0.2\end{array}\right]$

第二步，模糊综合评价。评判结果B＝A·R＝(b₁，b₂，…，b_n)，其中“·”是模糊算子。B_j称为一级模糊综合评判结果，表示按U中因素的所有等级进行综合评价时，评价对象对评价等级中第j个等级的隶属度。根据最大隶属度原则，确定被评价对象所属评判等级。

计算得到技术价值u₁的综合评判结果B₁＝[0.56145，0.2834，0.15515]，同样方法可以获得综合效益综合评判结果B₂＝[0.3421，0.4979，0.16]，组织及过程管理的综合评判结果B₃＝[0.48075，0.4007，0.11855]，人才培养的综合评判结果B₄＝[0.46，0.44，0.10]，该科技项目的综合评判结果为B＝[0.4737，0.3902，0.1361]。

根据最大隶属度原则，该项目的评价结果为“好”。

本发明对指标权重的设置采用G1法和熵权法主客观相结合的方法，既考虑了行业专家的专业经验，又避免了偏差较大的主观判断，使得指标权重的设置更加准确。在进行电网科技项目的多级模糊综合评价过程中，通过细分底层指标的内容选项，从而使指标数据的获取规范化，使得多级模糊综合评价的标准统一，从而保证了评估结果的准确性。

本发明针对国内电网企业开展科技项目后评估的现状，通过构建符合电网企业评估工作要求的科技项目后评估指标体系，采用主客观组合赋权的方法确定权重，应用多级模糊综合评价方法对电网企业科技项目进行后评估，为电网企业开展科技项目后评估工作提供理论研究及实践工作的借鉴和参考。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种综合评价电网科技项目的后评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立指标集U＝{u₁，u₂，…，u_n}和评判集Q＝(q₁，q₂，…，q_m)，对被评估对象的单指标进行评判，得到隶属度向量F_i＝(f_i1，f_i2，…，f_im)，则n个指标的评判矩阵形成隶属度矩阵F；其中U为指标集向量，u₁，u₂，…，u_n为单个指标，n为指标集中指标的数量，Q为评判集向量，q₁，q₂，…，q_m为单个评价值，m为评判集中评判值的数量。

步骤2：利用广义模糊合成运算的算子计算综合隶属度向量：

B＝AοF＝(b₁，b₂，…，b_m)

其中，B为综合隶属度向量，A为指标权重向量，F为指标的隶属度评价矩阵，ο为模糊算子，b₁，b₂，…，b_m为综合隶属度向量的取值；根据隶属度最大原则得到最终评价结果。

2.如权利要求1所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其特征在于，

所述步骤2中计算综合隶属度向量的具体方法，包括以下步骤：

步骤21：构建电网企业科技项目后评估指标体系；所述指标体系包括技术价值、综合效益、组织及过程管理和人才培养；所述技术价值包括领域重要度、技术先进性与创新性、难度与复杂性、可靠性与实用性、市场价值及应用推广情况、论文、专著、科技成果奖励、知识产权；所述综合效益包括直接效益和间接效益；所述直接效益包括直接经济效益、电网的安全和可靠性、人身安全和职业健康、生产与管理效率、环境效益和行业或技术标准；所述间接效益包括产业增加值、人员就业、社会满意度和土地及资源节约；所述组织及过程管理包括立项决策、计划任务书、项目开题、合同管理、进度控制、质量控制、经费使用、中期检查、项目调整、结题验收、档案整理与移交；所述人才培养包括项目负责人、项目成员和培训；

步骤22：利用基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法相结合的方法来确定电网企业科技项目后评估指标体系中各指标的权重值。

3.如权利要求2所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其特征在于，

所述步骤22中的基于模糊层次分析法的具体步骤为：

步骤2211：用G1法确定评价指标的序关系；

步骤2212：专家给出相邻评价指标u_k-1与u_k重要性程度之比r_k的理性赋值；其中，u_k-1为第k-1个指标，u_k为第k个指标，r_k为第k-1个指标比第k个指标的重要程度赋值；

步骤2213：根据专家给出的重要性程度之比r_k的赋值结果，计算第n个指标的G1法权重ω_n为：

${\mathrm{\ω}}_m={(1+\underset{k=2}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=k}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}{r}_i)}^{-1};$

其中，ω_n为第n个指标的G1法权重，r_i为指标的重要程度赋值，n为指标集中指标的数量；

步骤2214：由权重ω_n得到第n-1，n-2，…，3，2个指标的权重计算公式为：

ω_k-1＝r_kω_k，k＝n，n-1，…，3，2

其中，ω_k-1为第k-1个评价指标的G1法权重；r_k为第k-1个指标比第k个指标的重要程度赋值；ω_k为第k个评价指标的G1法权重，G1法权重构成的向量表示为：ω＝(ω₁，ω₂，…，ω_n)；其中，ω₁，ω₂，…，ω_n为第1，第2，……，第n个指标的权重值。

4.如权利要求3所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其特征在于，

所述步骤22中的基于熵权的客观赋权法的具体步骤为：

步骤2221：构建指标集为U＝{u₁，u₂，…，u_n}，评判集为Q＝(q₁，q₂，…，q_m)；

步骤2222：对评价指标集中U的每个指标做一个评价，则可以得到U到Q映射f，从而确定模糊评判矩阵F：

$F=\left[\begin{array}{cccc}{f}_{11}& f_{12}& ...& f_{1m}\\ f_{21}& f_{22}& ...& f_{2m}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ f_{n1}& f_{n2}& ...& f_{\mathrm{nm}}\end{array}\right];$

其中，f_ij为第i个指标u_i对评判集中第j个评判值q_j的支持度，n为指标集中指标的数量，m为评判集中评判值的数量；

步骤2223：求得衡量某单项指标u_i相对重要性的熵值为S_i：

$S_i=-\frac{1}{\ln m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{\mathrm{ij}}\ln f_{\mathrm{ij}}$

其中S_i为指标i的相对重要性的熵值，f_ij为第i个指标u_i对评判集中第j个评判值q_j的支持度，ln f_ij为其对数值，m为为评判集中评判值的数量

步骤2224：根据该指标的熵值为S_i计算其客观权重为：

${\mathrm{\υ}}_i=\frac{1-S_i}{n-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i}.$

其中，S_i为指标i的相对重要性的熵值，i为第i个指标，n为指标集中指标的数量，υ_i为指标i的客观权重。

5.如权利要求4所述的综合评价电网科技项目的后评估方法，其特征在于，

所述步骤22中的相结合的方法的具体步骤为：

步骤2231：根据基于模糊层次分析法的主观赋权法与基于熵权的客观赋权法计算结果得到如下综合权重：

$a_i=\frac{w_i{v}_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_j{v}_j},i=1,...,n.$

其中，w_i为指标i的主观权重，v_i为指标i的客观权重，n为指标集中指标的数量，a_i为指标i的综合权重。