CN111461486A - 一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，包括：项目信息获取模块、招标知识服务模块、项目实施过程控制模块、项目结束管理模块和系统管理模块。本发明的目的在于提供一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统，通过现代项目管理技术与信息系统的融合，可以更好地把控工程招标投标活动的质量、成本和进度，提高了对招标人的需求响应效率及工程项目招标代理全过程的服务能力。
Description
技术领域
本发明涉及信息化管理技术领域，具体涉及一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统。
背景技术
工程招投标是一种应用技术经济的方法和市场竞争机制的相互作用，通过法定程序择优成交的一种规范化的交易活动。目前，传统的招标代理服务行业，存在着专业代理人员素质参差不齐，招标代理服务水平不高，作业人员配置不合理，工作效率低下，管理流程复杂易出错，招标项目全过程标准化、流程化、精细化、信息化管理不到位等问题，无法满足新时期招标代理行业的创新发展要求，针对当今信息化时代对工程招投标信息的大量需求而言，就显得力不从心了，因此，亟需一种现代项目管理技术与信息技术融合的管理系统以克服上述问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统，该系统包括：项目信息获取模块、招标知识服务模块、项目实施过程控制模块、项目结束管理模块和系统管理模块；
所述项目信息获取模块，用于基于招标人的工程项目需求组建招标项目组，并收集招标人的工程项目信息；
所述招标知识服务模块，用于基于招标人的工程项目信息，确定招标方案，并采取相关的项目管理方法，制定项目管理计划；其中，所述的项目管理计划包括：招标项目的工程概括、项目工作描述、项目工作分解WBS、工作流程、项目进度计划与控制、项目资源费用计划、项目质量管理计划、项目沟通计划和项目风险管理计划；
所述项目实施过程控制模块，用于对所述工程项目的招标投标的全过程进行管控；
所述项目结束管理模块，用于对所述工程项目的招标代理的全部资料进行归档，并根据预先建立的综合评价模型进行考核评价，并输出评价结果；
所述系统管理模块，用于对所述工程招标代理信息管理系统进行管理、授权和维护。
在一种可选的实施例中，所述项目信息获取模块包括：项目模型构建子模块和项目信息采集子模块；
所述项目模型构建子模块，用于基于招标人的工程项目需求组建招标项目组，确定人员配置以及招标项目类型；
所述项目信息采集子模块，用于收集招标人的工程项目信息，所述工程项目信息包括：招标项目的需求、合同内容以及招标项目基本资料。
在一种可选的实施例中，所述项目实施过程控制模块包括：资格预审管理子模块、发标管理子模块、招标管理子模块、唱标管理子模块、评标管理子模块和定标管理子模块；
所述资格预审管理子模块，用于对各投标单位的财力、人力、历史工程信息、信誉等信息进行初步评审，筛选出符合资格的投标单位；
所述发标管理子模块，用于对招标人的发标工作进行管理，其中，所述发标工作包括：招标信息发布以及招标信息更新；
所述招标管理子模块，用于浏览招投标信息，具体地，可查看招标项目信息、答疑信息、报名信息、招标文件的内容；
所述招标管理子模块，还用于对标书进行确认，具体地，可查看标书具体内容、管理标书文件，还可以将标书提交给下一级进行审批；
所述唱标管理子模块，用于对唱标记录进行管理；
所述评标管理子模块，用于评标过程的管理，包括评标专家抽取，评分管理、报价管理、专家评分结果查看、评分计算及评分报告的生成；
所述定标管理子模块，用于中标人的确定，中标公告及中标通知书的发布。
在一种可选的实施例中，所述项目结束管理模块包括：招标知识档案管理子模块和项目总结与评价管理子模块；
所述招标知识档案管理子模块，用于对所述工程项目的招标代理的全部资料进行归档，并进行管理；
所述项目总结与评价管理子模块，用于基于所述的综合评价模型，对所述工程项目的招标代理全工程的工作和工作成果进行评价和总结，并输出评价结果。
在一种可选的实施例中，所述系统管理模块包括：角色管理子模块、权限管理子模块、用户登录管理子模块、系统日志管理子模块、招标社区服务子模块和数据库；
所述角色管理子模块，用于基于用户的身份，为用户配置不同的角色；
所述权限管理子模块，用于为不同角色配置不同的使用权限；
所述用户登录管理子模块，用于对登录所述工程招标代理信息管理系统的用户的身份进行识别，确定用户的角色以及使用权限；
所述系统日志管理子模块，用于对各用户使用该系统的操作日志进行管理；
所述招标社区服务子模块，用于为用户提供各类招标信息查询、招标文档下载的服务；
所述数据库，用于存储能表征各用户身份的特征参数以及与其身份相匹配的使用权限。
在一种可选的实施例中，所述系统管理模块还包括：用户注册子模块。
在一种可选的实施例中，所述用户登录管理子模块包括：信息采集单元、处理单元、融合单元、特征提取单元、鉴权单元和输出单元；
所述信息采集单元，用于采集用户的人脸红外图像和人脸可见光图像；
所述处理单元，用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行处理；
所述融合单元，用于将处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像进行融合，得到融合后的人脸图像；
所述特征提取单元，用于从所述融合后的人脸图像中提取能够表征该用户身份的特征参数；
所述鉴权单元，用于根据所述特征提取单元提取到的特征参数和所述数据库中存储的各用户的特征参数，确定该用户身份以及使用权限，并经由所述输出单元输出鉴权结果。
在一种可选的实施例中，所述处理单元包括：图像预处理子单元和子带系数显著性计算子单元；
所述图像预处理子单元，用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理，去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声；
所述子带系数显著性计算子单元，用于采用NSCT变换，分别对预处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像作分解处理，得到各自的一个低频子带系数和多个高频子带系数，之后基于得到的高频子带系数，逐点计算两个图像中所有像素点的显著性值，得到各像素点的高频子带系数显著性值。
在一种可选的实施例中，所述的对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理，去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声，具体为：
(1)将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优，得到一次调优后的各像素点的灰度值；
(2)将经一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像进行小波变换，得到各自的小波系数；
(2)采用下方的调优公式，对得到的小波系数进行二次调优，得到二次调优后的小波系数；
(3)将二次调优后的小波系数进行重构，即可得到去噪后的人脸红外图像和人脸可见光图像；
其中，所述的将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优，具体是：
1a：以像素点P(m,n)为中心，选取一个大小为3×3的滑动窗口ΘP，对该滑动窗口ΘP内的、与像素点P(m,n)相邻的所有像素点进行噪声检测，判断其是否为噪声点，若为噪声点，则舍弃，反之，则将该像素点加入到集合ΩP中；
其中，判断像素点q(x,y)是否为噪声点的方法是，若像素点q(x,y)的灰度值
且|Gq(x,y)-GP(m,n)|＞2，则认为该像素点q(x,y)为噪声点；其中，GP(m,n)为像素点P(m,n)的灰度值，
分别为该滑动窗口ΘP内灰度值的最大值和最小值，Gq(x,y)为：与像素点P(m,n)相邻的、且位于该滑动窗口ΘP内的像素点q(x,y)的灰度值；
1b：遍历该滑动窗口内所有像素点，得到一个关于非噪声点构成的集合ΩP，将集合ΩP内像素点的灰度值进行降序排列并获取中间值，该中间值即为一次调优后的像素点P(m,n)的灰度值；
1c：对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点按照步骤1a和1b的方法进行一次调优，即为：一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像。
本发明的有益效果为：本发明的目的在于提供一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统，通过现代项目管理技术与信息系统的融合，可以更好地把控工程招标投标活动的质量、成本和进度，提高了对招标人的需求响应效率和工程项目招标代理全过程的服务能力。本发明运用现代项目管理的理论与方法以及信息技术手段，对工程招标投标项目的全生命周期进行科学的管理，促进了工程招投标项目资源的优化合理配置，增强了工程招标项目代理活动的全过程规范化管理效能，提升了工程招标代理专业人员的综合技术素质，促进了工程招标项目代理活动朝着效益最大化和资源最优化等方面迈进；同时也增强了工程招标项目专业人员和各级管理部门的责任感，对提高工程招标项目代理机构的核心竞争力和可持续创新发展起到了积极的促进作用和重要的推动作用。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的工程招标代理信息管理系统的框架结构图；
图2是本发明实施例提供的项目信息获取模块100的框架结构图；
图3是本发明实施例提供的项目实施过程控制模块300的框架结构图；
图4是本发明实施例提供的项目结束管理模块400的框架结构图；
图5是本发明实施例提供的系统管理模块500的框架结构图；
图6是本发明实施例提供的用户登录管理子模块530的框架结构图；
图7是本发明实施例提供的层次分析结构模型的框架结构图。
附图标记：项目信息获取模块100、招标知识服务模块200、项目实施过程控制模块300、项目结束管理模块400、系统管理模块500、项目模型构建子模块110、项目信息采集子模块120、资格预审管理子模块310、发标管理子模块320、招标管理子模块330、唱标管理子模块340、评标管理子模块350、定标管理子模块360、招标知识档案管理子模块410、项目总结与评价管理子模块420、角色管理子模块510、权限管理子模块520、用户登录管理子模块530、系统日志管理子模块540、招标社区服务子模块550、数据库560、用户注册子模块570、信息采集单元531、处理单元532、融合单元533、特征提取单元534、鉴权单元535、输出单元536、图像预处理子单元5321、子带系数显著性计算子单元5322。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
图1示出了一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统，该工程招标代理信息管理系统包括：项目信息获取模块100、招标知识服务模块200、项目实施过程控制模块300、项目结束管理模块400和系统管理模块500。
所述项目信息获取模块100，用于基于招标人的工程项目需求组建招标项目组，并收集招标人的工程项目信息；
所述招标知识服务模块200，用于基于招标人的工程项目信息，确定招标方案，并采取相关的项目管理方法，制订项目管理计划；其中，所述项目管理计划包括：招标项目的工程概括、项目工作描述、项目工作分解WBS、工作流程、项目进度计划与控制、项目资源费用计划、项目质量管理计划、项目沟通计划和项目风险管理计划；
所述项目实施过程控制模块300，用于对所述工程项目的招标投标的全过程进行管控；
所述项目结束管理模块400，用于对所述工程项目的招标代理的全部资料进行归档，并根据预先建立的综合评价模型进行考核评价，并输出评价结果；
所述系统管理模块500用于对所述工程招标代理信息管理系进行管理、授权和维护。
本发明上述实施例在于提供一种工程招标代理信息管理系统，通过现代项目管理技术与信息系统的融合，可以更好地把控工程招标投标活动的质量、成本和进度，提高了对招标人的需求响应效率和工程项目招标代理全过程的服务能力。本发明运用现代项目管理的理论与方法以及信息技术手段，对工程招标投标项目的全生命周期进行科学的管理，促进了工程招投标项目资源的优化合理配置，增强了工程招标项目代理活动的全过程规范化管理效能，提升了工程招标代理专业人员的综合技术素质，促进了工程招标项目代理活动朝着效益最大化和资源最优化等方面迈进；同时也增强了工程招标项目专业人员和各级管理部门的责任感，对提高工程招标项目代理机构的核心竞争力和可持续创新发展起到了积极的促进作用和重要的推动作用。
参见图2，项目信息获取模块100包括：项目模型构建子模块110和项目信息采集子模块120。
其中，项目模型构建子模块110用于基于招标人的工程项目需求组建招标项目组，确定人员配置以及招标项目类型；
项目信息采集子模块120，用于收集招标人的工程项目信息，工程项目信息包括：招标项目的需求、合同内容以及招标项目基本资料。
参见图3，项目实施过程控制模块300包括：资格预审管理子模块310、发标管理子模块320、招标管理子模块330、唱标管理子模块340、评标管理子模块350和定标管理子模块360。
其中，资格预审管理子模块310，用于对各投标单位的财力、人力、历史工程信息、信誉等信息进行初步评审，筛选出符合资格的投标单位；
发标管理子模块320，用于对招标人的发标工作进行管理，其中，所述发标工作包括：招标信息发布以及招标信息更新；
招标管理子模块330，用于浏览招投标信息，具体地，可查看招标项目信息、答疑信息、报名信息、招标文件等内容；还用于对标书进行确认，具体地，可查看标书具体内容、管理标书文件，还可以将标书提交给下一级进行审批；
唱标管理子模块340，用于对唱标记录进行管理；其主要管理如下两个部分：
(1)开标一览：唱标前需要把招标的工程项目内容通览一遍。该部分包括：查看工程项目信息、查看投标人信息、唱标公告信息等内容。其主要是为了信息公开，从而增加了该系统的透明化和公正性。
(2)标书状态管理：主要包括标书确认和标书文件管理两方面，标书确认是确认标书的具体内容，标书文件管理是对标书进行存档、更新、调用等管理工作。
评标管理子模块350，用于评标过程的管理，包括评标专家抽取，评分管理、报价管理、专家评分结果查看、评分计算及评分报告的生成；
该评标管理子模块350主要功能如下：
(1)评标准备：评标之前的准备工作，包括：核对招标信息、审核投标单位资格、标书确认等，良好的评标准备工作能够为后续评标过程提供极大的便利。
(2)初评：根据投标人的投标文件进行初次的评比，对投标人的情况做初步了解，粗略地选出中标范围。
(3)详评：对投标文件进行详细评价，仔细审核各投标人的工程资格、供货质量、企业信誉等信息，对最终的中标人的选择提供可靠依据。
(4)专家评价：针对专家在整个投标流程中的表现进行评分和评价。
(5)评价报告维护：综合初评、详评和专家评价的内容编写评价报告，并且根据实际情况随时对该评价报告进行维护。
定标管理子模块360，用于中标人的确定，中标公告及中标通知书的发布。
该定标管理子模块360主要功能如下：
(1)评标结果维护：评标结果会存储至该系统的数据库中，支持用户查看评标结果和招标项目信息。
(2)发布中标公告：通过该部分向公司、社会公布中标信息，将该系统的公开化落到实处。
(3)中标结果通知：将中标的结果发送给单位人员、供应商和其他未中标但投标单位。
(4)中标结果确认：待中标结果通知后，将进入最后一个环节，中标结果的确认，该信息是通过该系统进行确认的。
参见图4，项目结束管理模块400包括：招标知识档案管理子模块410和项目总结与评价管理子模块420；
所述招标知识档案管理子模块410，用于对所述工程项目的招标代理的全部资料进行归档，并进行管理；
所述项目总结与评价管理子模块420，用于基于所述的综合评价模型，对所述工程项目的招标代理全过程的工作和工作成果进行评价和总结，并输出评价结果。
在一个可选的实施例中，基于所述的综合评价模型为：层次分析法(AHP)与数据包络分析法(DEA)集成的综合评价模型。即采用“AHP-DEA综合评价模型”对工程招标代理项目全过程的工作和工作成果进行绩效考核评价，具体是：
(1)建立层次分析结构模型。根据对工程招标代理行业绩效评价的总结研究，结合企业长期项目管理绩效考核的经验积累，采取企业决策层与行业专家协同研究的方法，共同确定工程招标代理项目绩效考核评价的指标体系中各级评价指标元素，并根据AHP法从上至下按照目标层、准则层和指标层建立绩效考核评价指标的层次分析结构模型，且每一层次中的元素不超过9个。
图7示出了所述层次分析结构模型，其中，所述层次分析结构模型的目标层：只有一个元素，为待评价对象，即为：工程招标代理项目绩效评价；
所述层次分析结构模型的准则层：为评价准则，表示为实现目标所涉及的中间环节，即：准则层元素包括：项目策划、规范服务、项目实施、过程管理、沟通协调共5个元素；
所述层次分析结构模型的指标层：为待评价对象的设计指标，即：对应各准则层下的指标层元素分别为:
11)项目策划准则层的下层指标层元素包括：项目管理目标、项目管理方法、项目组织模式、人员分工与职责共4个元素；
12)规范服务准则层的下层指标层元素包括：执行国家及行业规范、企业标准化管理体系运行、创新管理与服务、合同与信息管理、档案规范化管理、项目总结与改进、顾客满意度、项目回访共8个元素；
13)项目实施准则层的下层指标层元素包括：人员投入、场地与设备投入、科技创新投入、人员教育与培训、项目绩效考核与奖励共5个元素；
14)过程管理准则层的下层指标层元素包括：流程管理、质量控制、进度控制、成本控制、风险管理、资料信息管理共6个元素；
15)沟通协调准则层的下层指标层元素包括：项目团队建设、项目沟通管理、项目协调能力共3个元素。
(2)构建比较判断矩阵。通过企业决策层和行业专家对上述(1)构建的工程招标代理项目绩效评价层次分析结构模型中各层元素，用1-9标度及其倒数的标度方法将各层元素进行两两比较，并按重要性等级赋值，就可以分别构造出如下针对目标层及准则层的比较判断矩阵：
首先，构建准则层针对于目标层的比较判断矩阵B，B＝(Bij)n×n，其中Bij表示元素Bi和元素Bj相对于目标的重要值，且越重要其取值越大，上述比较判断矩阵B中各元素满足：Bij＞0；Bij＝1/Bji(i≠j)；Bii＝1(i，j＝1,2，…，n)；所述比较判断矩阵B的阶数等于准则层元素的个数；
然后，分别构建指标层针对于准则层各元素的比较判断矩阵C，C＝(Cij)n×n，其中Cij表示元素Ci和元素Cj相对于目标的重要值，且越重要其取值越大，上述比较判断矩阵C中各元素满足：具有Cij＞0；Cij＝1/Cji(i≠j)；Cii＝1(i，j＝1,2，…，n)；所述比较判断矩阵C的阶数等于指标层元素的个数。
(3)比较判断矩阵的一致性检验。由于客观事物的复杂性，以及人们对事物比较时的偏好与模糊性，因此，为了确保应用AHP得到的结果科学合理，在评判时避免出现不一致性和不可传递性，因而，应对得到的比较判断矩阵进行一致性检验：
首先，计算一致性的指标CI。即：CI＝(λmax－n)/(n－1)，其中：λmax为比较判断矩阵阶数的最大特征值，n为比较判断矩阵的阶数。当CI的值越小，说明权重赋值的一致性越大，CI＝O时表明有完全的一致性，CI的值越大，一致性则越弱；
其次，计算一致性比例CR，CR＝CI/RI，其中：RI是指平均随机一致性指标值。当CR﹤0.10时，认为该比较判断矩阵具有满意的一致性，否则需要对比较判断矩阵进行调整，重新进行比较判断，得出新的比较判断矩阵，直到其一致性满意为止。只有比较判断矩阵具有满意的一致性时，判断才被视为有效。
(4)层次单排序。层次单排序计算即是计算各比较判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。当比较判断矩阵建立以后，需要确定每—个上层元素对其所支配的所有下层元素关于这个上层元素自身的排序权重：
设上层元素B对其所支配的下层元素C1，C2，…，Cn关于B的排序权重为：P1，P2，…，Pn(0≤Pi≤1，且
),当比较判断矩阵A满足一致性条件时，若该比较判断矩阵A的最大特征值λmax所对应的特征向量为ωmax，将ωmax归一化后即为：(ω1，ω2，…，ωn)T＝(P1，P2，…，Pn)T，由此，下层元素C1，C2，…，Cn的关于B的排序权重即为：P1，P2，…，Pn。
(5)层次总排序。在计算各层次相对于上一层次的单排序结果的基础上，即可求出各评价指标相对于目标层的总排序：
设指标层C各评价指标相对于准则层B的权重向量集为U，准则层B各评价指标相对目标层A的权重向量集为V，则可得出指标层C相对于目标层A的权重向量为W＝U×V。此时，即可得出：所有评价指标相对于目标层A的权重大小及排序。
(6)应用DEA进行绩效考核评价。根据各工程招标代理项目的具体情况和考核需要以及上述(5)确定的工程招标代理项目绩效评价各评价指标权重的大小，同时考虑DEA在使用时对于输入与输出指标数量的要求，按照DEA输入的数值越小越好、输出的数值越大越好的原则，从中选出一定数量的评价指标权重较大的指标作为DEA的输入和输出的评价指标，并通过DEA法针对上述所选输入和输出指标对工程招标代理项目的绩效进行分析评价，从而得出工程招标代理项目的绩效评价结论。
在一个实施例中，根据上述(1)-(5)所述的AHP方法确定的工程招标代理项目绩效评价的评价指标的排序权重，结合DEA评价输入与输出指标选择的原则和要求，以及企业的实际需要，选取评价指标：执行国家及行业规范、企业标准化管理体系运行、创新服务、顾客满意度、质量控制、成本控制、资料信息管理、项目协调能力8个指标作为DEA的输出指标；选取评价指标：人员投入、人员教育与培训、科技创新投入、项目绩效考核与奖励4个指标作为DEA的输入指标，按照以下DEA评价的C2R模型对其进行DEA评价：
设有n个决策单元DMUj(1≤j≤n)，每个决策单元都有相同的m项输入和s项输出，第j个决策单元DMUj对应的输入、输出向量分别为Xj＝(X1j，…，Xmj)T＞0，(j＝1,2，…，n)；Yj＝(Y1j，…，Ysj)T＞0，(j＝1，2，…，n)；而且，Xij＞0，i＝1,2，…，m；Yrj＞0，r＝1,2，…，s,其中，Xij表示第j个决策单元对第i项输入的量，Yrj表示第j个决策单元对第r项输出的量。
若DMU0为第O个决策单元，其输入、输出向量分别记为X0和Y0；而：v＝(v1，v2，…，vm)T≥0，其中vi(i＝1，…，m)是对第i项输入的一种度量(或称权重)；u＝(u1，u2，…，us)T≥0，其中ur(r＝1，…，s)是对第r项输出的一种度量(或称权重)。则：C2R模型如下：
其中：θ为决策单元DMU0的效率，S+为松弛变量，S-剩余变量。
以上计算所得最优解为：θ*、λ*、S-*、S+*
进一步，所述应用DEA法针对上述所选输入和输出指标对工程招标代理项目进行绩效分析评价，从而得出项目绩效评价结论，即是：
通过DEA的C2R模型所得到的求解结果来判断工程招标代理项目绩效评价是否DEA有效，找出DEA无效的原因和存在问题的严重程度以及改善的重点，形成评价结果。具体包括：
51)综合有效性分析
当θ*＝1，且S+*＝0，S-*＝0时，表示该招标代理项目绩效考核评价是DEA有效的。这里的“DEA有效”是指项目绩效同时达到技术有效与规模有效。这说明在这n个招标代理项目组成的评价系统中，该项目的投入(输入)取得了最佳的产岀(输出)效果，同时也达到了最佳的投入规模，且不存在“超量”投入和“亏量”产出(注：S+表示产出的“亏量”，S-表示投入的“超量”)。由于，θ*为决策单元DMU0的效率，其值介于0和1之间，值越大说明效率越高，它还可以提供决策单元DMU0的投入和产出的效率目标值，即分别为：θX0-S-和Y0+S+；
当θ*＝1，但S-*、S+*不全为0时，表示该招标代理项目绩效评价为弱DEA有效，即该项目绩效评价不是同时技术有效和规模有效，可能未达到技术有效，或者未达到规模有效。此时，在产出量不变的基础上，可将投入减少S-*，或者在投入量不变的基础上将产出提高S+*；
当θ*＜1时，表示该招标代理项目绩效评价为非DEA有效，即该项目绩效既未达到技术有效，又未达到规模有效。此时，可通过将原投入量按θ比例降低而保持产出量不变。
52)技术有效性分析
技术效率反映了在一定投入下，可能达到的最大产出的能力，纯技术效率则是在对应的不变投入下的产出效率,其主要由项目的管理制度和管理水平所带来。对于纯技术效率低的工程招标代理项目，可以釆取提高工程招标代理项目的管理效率、完善管理方式，提高专业人员素质和效率、改进服务技术手段和提高资源的有效配置等方式来减少现有资源的浪费。
53)规模有效性分析
在DEA模型中，规模效率是综合效率和技术效率二者之间的比值，它反映了某个工程招标代理项目的投入产出比例是否适当，该值越高表示规模越适合，生产率也越大。
若λj*(j＝1，2，…，n)使得：∑λj*＝1，说明规模处于最优，项目的规模收益不变，即该项目的生产规模处于规模收益递增与递减的临界状态；
若λj*(j＝1，2，…，n)使得：∑λj*＜1，说明工程招标代理项目的规模收益递増，需要在原有投入的基础上以适当比例增加投入，产出效益将会有更高比例的增加；
若λj*(j＝1，2，…，n)使得：∑λj*＞1，说明工程招标代理项目的规模收益递减，即产出会以低于投入增加的比例增长，表明即使再增加投入也不会使产出得到提升，这时不应当随意增加投入要素的数量，而应当注意资源的利用率。
有益效果：在上述实施方式中，采用AHP作为工程招标代理项目绩效评价指标的筛选工具，解决了DEA在进行工程招标代理项目绩效评价时指标选取方面的主观性问题、保证了DEA评价结果的准确性、弥补了单独应用DEA评价结果经常出现的可行性不强的弱点。另一方面，在应用DEA方法对工程招标代理项目进行绩效评价时，可以避免绩效考核评价者因主观因素对绩效评价引起的误差，也可以克服因晕轮效应、过宽偏差、集中趋势、近因效果等因素使绩效评价结果产生的大偏差，排除了许多主观因素，具有很强的客观性，更重要的是，应用DEA的“投影理论”分析，可以通过投影给出的非DEA有效的决策单元成为DEA有效的改进路线及方案，为工程招标代理项目绩效改进与提高提供科学的依据。
因此，采用“AHP-DEA综合评价模型”对工程招标代理项目全过程的工作和工作成果分两阶段进行分析评价，充分保证了工程招标代理项目绩效评价结果的准确性、客观性、公正性、全面性，并具有充分的可行性。
参见图5，系统管理模块500包括：角色管理子模块510、权限管理子模块520、用户登录管理子模块530、系统日志管理子模块540、招标社区服务子模块550、数据库560和用户注册子模块570。
所述角色管理子模块510，用于基于用户的身份，为用户配置不同的角色；
所述权限管理子模块520，用于为不同角色配置不同的使用权限；
所述用户登录管理子模块530，用于对登录所述工程招标代理信息管理系统的用户的身份进行识别，确定用户的角色以及使用权限；
所述系统日志管理子模块540，用于对各用户使用该系统的操作日志进行管理；
所述招标社区服务子模块550，用于为用户提供各类招标信息查询、招标文档下载的服务；
所述数据库560，用于存储能表征各用户身份的特征参数以及与其身份相匹配的使用权限；
所述用户注册子模块570，用于用户注册该系统，具体是：用户输入自身身份信息后，由系统管理员基于该用户输入的身份信息为用户配置相应的角色和使用权限，以使该用户在自身权限的范围内操作该系统。
参见图6，用户登录管理子模块530包括：信息采集单元531、处理单元532、融合单元533、特征提取单元534、鉴权单元535和输出单元536。
所述信息采集单元531，用于采集用户的人脸红外图像和人脸可见光图像；
所述处理单元532，用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行处理；
所述融合单元533，用于将处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像进行融合，得到融合后的人脸图像；
所述特征提取单元534，用于从所述融合后的人脸图像中提取能够表征该用户身份的特征参数；
所述鉴权单元535，用于根据所述特征提取单元提取到的特征参数和所述数据库中存储的各用户的特征参数，确定该用户身份以及使用权限，并经由所述输出单元536输出鉴权结果。
处理单元532包括：图像预处理子单元5321和子带系数显著性计算子单元5322；
所述图像预处理子单元5321，用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理，去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声；
所述子带系数显著性计算子单元5322，用于采用NSCT变换，分别对预处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像作分解处理，得到各自的一个低频子带系数和多个高频子带系数，之后基于得到的高频子带系数，逐点计算两个图像中所有像素点的显著性值，得到各像素点的高频子带系数显著性值。
在一个可选的实施例中，所述的对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理，去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声，具体为：
(1)将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优，得到一次调优后的各像素点的灰度值；
(2)将经一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像进行小波变换，得到各自的小波系数；
(2)采用下方的调优公式，对得到的小波系数进行二次调优，得到二次调优后的小波系数；
(3)将二次调优后的小波系数进行重构，即可得到去噪后的人脸红外图像和人脸可见光图像；
其中，所述的将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优，具体是：
1a：以像素点P(m,n)为中心，选取一个大小为3×3的滑动窗口ΘP，对该滑动窗口ΘP内的、与像素点P(m,n)相邻的所有像素点进行噪声检测，判断其是否为噪声点，若为噪声点，则舍弃，反之，则将该像素点加入到集合ΩP中；
其中，判断像素点q(x,y)是否为噪声点的方法是，若像素点q(x,y)的灰度值
且|Gq(x,y)-GP(m,n)|＞2，则认为该像素点q(x,y)为噪声点；其中，GP(m,n)为像素点P(m,n)的灰度值，
分别为该滑动窗口ΘP内灰度值的最大值和最小值，Gq(x,y)为：与像素点P(m,n)相邻的、且位于该滑动窗口ΘP内的像素点q(x,y)的灰度值；
1b：遍历该滑动窗口内所有像素点，得到一个关于非噪声点构成的集合ΩP，将集合ΩP内像素点的灰度值进行降序排列并获取中间值，该中间值即为一次调优后的像素点P(m,n)的灰度值；
1c：对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点按照步骤1a和1b的方法进行一次调优，即为：一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像。
有益效果：在上述实施例中，通过对两个图像中各个像素点的灰度值进行一次调优，改善了两个图像的图像质量，一定程度上消除了噪声带来的不利影响，其中，在进行一次调优时，通过选取一个滑动窗口，对滑动窗口内各像素点进行噪声检测，具体是：若像素点q的灰度值同时满足
和|Gq(x,y)-GP(m,n)|＞2，则认为该像素点为噪声点，此时，将该像素点舍弃，不参与到后续的计算滑动窗口的中心像素点灰度值的计算中去，从而消除了噪声点灰度值对该滑动窗口的中心像素点灰度值的影响，达到了改善图像质量的目的，也有利于后续对用户身份的甄别，保障了该系统的安全性和可靠性。
在一种可选的实施例中，所述的对得到的小波系数进行二次调优，得到二次调优后的小波系数，具体是：
若|ωi|＜Γi，1，则利用如下公式对小波系数ωi进行调优，得到调优后的小波系数
若Γi,1≤|ωi|＜Γi,2，则利用如下公式对小波系数ωi进行调优，得到调优后的小波系数
若|ωi|≥Γi，2，则利用如下公式对小波系数ωi进行调优，得到调优后的小波系数
式中，
ωi分别为调优前和调优后的小波系数，α为形状调节因子，其取值范围是(0.65，1)，β为变化速率调节系数，其用于控制该曲线的上升速率，Γi,1、Γi,2为设定的两个阈值，且满足Γi,1＝χΓi,2，χ为常数因子，其取值范围是(0,1)。
有益效果：在上述实施例中，将分解得到的小波系数分别与设定的两个阈值进行比较，根据比较结果，选择不同的调优公式对小波系数进行二次调优，从而得到二次调优后的小波系数。利用上述调优方法，克服了在Γi,1、Γi,2处不连续的缺点，保证了在Γi,1、Γi,2处的连续性和稳定性，保证了整个调优过程的平滑性，从而有效地滤除掉噪声，达到改善图像的目的使得经过二次调优后得到的去噪后的人脸红外图像和人脸可见光图像的图像质量更佳，便于后续进行融合操作，得到图像质量更优的人脸图像，以利于后续对用户身份的甄别，提高了该系统的可靠性。
在一种可选的实施例中，以经一次调优后得到的人脸红外图像X为例进行说明，
的取值可通过如下方法具体确定：
(1)对经一次调优后得到的人脸红外图像X进行小波变换，得到一组小波系数；
(2)对小波系数分别求平方，并将得到的小波系数的平方值进行升序排列，得到一组升序排列的序列
I为小波系数的个数；
(3)求下方算式的最小值，得到其最小值对应的
式中，
为经一次调优后得到的人脸红外图像X的风险系数，
表示当
取最小值时，此时
的取值，即
表示：序列中的前i个小波系数平方值中，不大于
的小波系数平方值的个数，
为预设定的初始阈值，C为小波变换的分解层数，σ为噪声信号的标准差；
(4)
取最小值时，所对应的
的开平方值
即为：经一次调优后得到的人脸红外图像X进行二次调优时的
有益效果：在对小波系数进行调优时，阈值的选择直接会影响到整个图像的图像质量，如果阈值选择不合适，会引起振铃、伪吉布斯效应或者造成图像模糊，从而会影响到该系统的安全性和可靠性。申请人创造性地提出利用如上方式确认阈值的取值大小，具体是：先对得到的小波系数求平方并按照小波系数平方值的大小进行升序排列，进而基于升序排列得到的小波系数平方值的序列，求解图像X的风险系数最小时对应的
从而根据得到的
进一步确定最终的阈值
从而根据图像本身的属性自适应的确认最佳的阈值，以实现对图像的二次调优处理，该方法通过还考虑了预设定的初始阈值以及与小波系数平方值的关系、以及噪声信号的标准差、小波变换的分解层数等因素的影响，从而使得到的阈值具有更大的灵活性和可调节性。
在一种可选的实施例中，所述的对预处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像作分解处理，得到各自的一个低频子带系数和多个高频子带系数，之后基于得到的高频子带系数，逐点计算两个图像中所有像素点的显著性值，得到各像素点的高频子带系数显著性值，具体是：采用自定义的高频子带系数显著性值计算公式逐点计算这两张图像中各对应像素点的高频子带系数显著性值，其中，坐标为(x,y)的像素点处的高频子带系数显著性值的计算公式为：
式中，Ac(x,y)为坐标为(x,y)的像素点的高频子带系数显著性值，HX(x+v,y+w)、HY(x+v,y+w)分别为预处理后的人脸红外图像X和人脸可见光图像Y中的坐标为(x+v,y+w)的像素点的高频子带系数显著性值,
为分别为预处理后的人脸红外图像X和人脸可见光图像Y中的坐标为(x,y)的像素点的高频子带系数平均值，其中，
κ(v,w)为权重因子，其满足
有益效果：在上述实施例中，通过上式计算两个图像相应像素点处的高频子带系数显著性值，用显著性值来反映这两个图像中相应像素点的空间特性信息的相似程度，其显著性值越大，代表着这两个图像中的相应像素点的空间特性信息相似程度越高，进而有利于在后续对两个图像进行融合时，选择更优的融合方式进行融合，进而得到图像质量更高的、包含细节特征更多的融合后的人脸图像。
在一种可选的实施例中，所述的将处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像进行融合，得到融合后的人脸图像，具体是：
(1)将两个图像的低频子带系数求平均值作为融合后的低频子带系数；
(2)采用如下计算公式计算各像素点融合后的坐标为(x,y)的像素点的高频子带系数：
式中，
为融合后的坐标为(x,y)的像素点的高频子带系数，HX(x,y)、HY(x,y)分别为处理后的人脸红外图像X和人脸可见光图像Y的坐标为(x,y)的像素点的高频子带系数，ACth为预设定的显著性阈值；
(3)将融合得到的低频子带系数和高频子带系数进行NSCT逆变换，即可得到融合后的人脸图像。
有益效果：在上述实施例中，根据得到的高频子带系数显著性值和预设定的显著性阈值，进而对两个图像的高频子带系数进行融合，有利于实现两个图像之间的细节互补，使得融合后的人脸图像能够包含更多表征用户身份的细节特征，便于后续对用户身份的准确识别，大大提高了识别精度。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (9)
1.一种基于项目化管理的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，包括：项目信息获取模块、招标知识服务模块、项目实施过程控制模块、项目结束管理模块和系统管理模块；
所述项目信息获取模块，用于基于招标人的工程项目需求组建招标项目组，并收集招标人的工程项目信息；
所述招标知识服务模块，用于基于招标人的工程项目信息，确定招标方案，并采取相关的项目管理方法，制定项目管理计划；其中，所述的项目管理计划包括：招标项目的工程概括、项目工作描述、项目工作分解WBS、工作流程、项目进度计划与控制、项目资源费用计划、项目质量管理计划、项目沟通计划和项目风险管理计划；
所述项目实施过程控制模块，用于对所述工程项目的招标投标的全过程进行管控；
所述项目结束管理模块，用于对所述工程项目的招标代理的全部资料进行归档，并根据预先建立的综合评价模型进行考核评价，并输出评价结果；
所述系统管理模块，用于对所述工程招标代理信息管理系统进行管理、授权和维护。
2.根据权利要求1所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述项目信息获取模块包括：项目模型构建子模块和项目信息采集子模块；
所述项目模型构建子模块，用于基于招标人的工程项目需求组建招标项目组，确定人员配置以及招标项目类型；
所述项目信息采集子模块，用于收集招标人的工程项目信息，所述工程项目信息包括：招标项目的需求、合同内容以及招标项目基本资料。
3.根据权利要求1所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述项目实施过程控制模块包括：资格预审管理子模块、发标管理子模块、招标管理子模块、唱标管理子模块、评标管理子模块和定标管理子模块；
所述资格预审管理子模块，用于对各投标单位的财力、人力、历史工程信息、信誉等信息进行初步评审，筛选出符合资格的投标单位；
所述发标管理子模块，用于对招标人的发标工作进行管理，其中，所述发标工作包括：招标信息发布以及招标信息更新；
所述招标管理子模块，用于浏览招投标信息，具体地，可查看招标项目信息、答疑信息、报名信息、招标文件的内容；
所述招标管理子模块，还用于对标书进行确认，具体地，可查看标书具体内容、管理标书文件，还可以将标书提交给下一级进行审批；
所述唱标管理子模块，用于对唱标记录进行管理；
所述评标管理子模块，用于评标过程的管理，包括评标专家抽取，评分管理、报价管理、专家评分结果查看、评分计算及评分报告的生成；
所述定标管理子模块，用于中标人的确定，中标公告及中标通知书的发布。
4.根据权利要求1所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述项目结束管理模块包括：招标知识档案管理子模块和项目总结与评价管理子模块；
所述招标知识档案管理子模块，用于对所述工程项目的招标代理的全部资料进行归档，并进行管理；
所述项目总结与评价管理子模块，用于基于所述的综合评价模型，对所述工程项目的招标代理全过程的工作和工作成果进行评价和总结，并输出评价结果。
5.根据权利要求1所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述系统管理模块包括：角色管理子模块、权限管理子模块、用户登录管理子模块、系统日志管理子模块、招标社区服务子模块和数据库；
所述角色管理子模块，用于基于用户的身份，为用户配置不同的角色；
所述权限管理子模块，用于为不同角色配置不同的使用权限；
所述用户登录管理子模块，用于对登录所述工程招标代理信息管理系统的用户的身份进行识别，确定用户的角色以及使用权限；
所述系统日志管理子模块，用于对各用户使用该系统的操作日志进行管理；
所述招标社区服务子模块，用于为用户提供各类招标信息查询、招标文档下载的服务；
所述数据库，用于存储能表征各用户身份的特征参数以及与其身份相匹配的使用权限。
6.根据权利要求5所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述系统管理模块还包括：用户注册子模块。
7.根据权利要求5所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述用户登录管理子模块包括：信息采集单元、处理单元、融合单元、特征提取单元、鉴权单元和输出单元；
所述信息采集单元，用于采集用户的人脸红外图像和人脸可见光图像；
所述处理单元，用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行处理；
所述融合单元，用于将处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像进行融合，得到融合后的人脸图像；
所述特征提取单元，用于从所述融合后的人脸图像中提取能够表征该用户身份的特征参数；
所述鉴权单元，用于根据所述特征提取单元提取到的特征参数和所述数据库中存储的各用户的特征参数，确定该用户身份以及使用权限，并经由所述输出单元输出鉴权结果。
8.根据权利要求7所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述处理单元包括：图像预处理子单元和子带系数显著性计算子单元；
所述图像预处理子单元，用于分别对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理，去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声；
所述子带系数显著性计算子单元，用于采用NSCT变换，分别对预处理后的人脸红外图像和人脸可见光图像作分解处理，得到各自的一个低频子带系数和多个高频子带系数，之后基于得到的高频子带系数，逐点计算两个图像中所有像素点的显著性值，得到各像素点的高频子带系数显著性值。
9.根据权利要求8所述的工程招标代理信息管理系统，其特征在于，所述的对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像进行预处理，去除所述人脸红外图像和人脸可见光图像中的随机噪声，具体为：
(1)将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优，得到一次调优后的各像素点的灰度值；
(2)将经一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像进行小波变换，得到各自的小波系数；
(2)采用下方的调优公式，对得到的小波系数进行二次调优，得到二次调优后的小波系数；
(3)将二次调优后的小波系数进行重构，即可得到去噪后的人脸红外图像和人脸可见光图像；
其中，所述的将采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点的灰度值进行一次调优，具体是：
1a：以像素点P(m,n)为中心，选取一个大小为3×3的滑动窗口ΘP，对该滑动窗口ΘP内的、与像素点P(m,n)相邻的所有像素点进行噪声检测，判断其是否为噪声点，若为噪声点，则舍弃，反之，则将该像素点加入到集合ΩP中；
其中，判断像素点q(x,y)是否为噪声点的方法是，若像素点q(x,y)的灰度值
且|Gq(x,y)-GP(m,n)|＞2，则认为该像素点q(x,y)为噪声点；其中，GP(m,n)为像素点P(m,n)的灰度值，
分别为该滑动窗口ΘP内灰度值的最大值和最小值，Gq(x,y)为：与像素点P(m,n)相邻的、且位于该滑动窗口ΘP内的像素点q(x,y)的灰度值；
1b：遍历该滑动窗口内所有像素点，得到一个关于非噪声点构成的集合ΩP，将集合ΩP内像素点的灰度值进行降序排列并获取中间值，该中间值即为一次调优后的像素点P(m,n)的灰度值；
1c：对采集的人脸红外图像和人脸可见光图像中各像素点按照步骤1a和1b的方法进行一次调优，即为：一次调优后得到的人脸红外图像和人脸可见光图像。
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