CN112766729A - 装备维修训练人员能力评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了装备维修训练人员能力评价方法，基于熵权法与变异系数法，首先采用熵权法计算各评价指标的权重值W，再使用变异系数法计算各评价指标的权重值W′，然后采用组合赋权法，即通过变异系数法调整熵权法的权重大小，计算得出最终权值V，最终计算模糊综合评价值，大大提高了对人员的能力进行评价的结果，从而通过维修训练评价客观的确定维修人员维修能力，针对具体岗位进行合理的人员结构调整，能够避免人力资源的浪费，有效提高维修效益。

Description

装备维修训练人员能力评价方法

技术领域

本发明涉及高端装备维修制造，尤其涉及装备维修训练人员能力评价方法。

背景技术

维修训练人员指的是施训人员，作为装备维修训练活动的主观能动主体，维修训练人员是装备维修训练资源的重要组成部分。训练人员的能力、水平、数量是否满足要求，将直接影响装备维修训练的效果。维修训练人员评价的主要目的是针对组织训练岗位需求，研究评价维修训练人员能力是否能够适应相应的岗位要求，并能及时调整训练计划，优化训练方案，提高训练效益。

装备维修训练人员能力评价是一个复杂的动态系统。对维修训练人员能力进行评价，是装备维修训练系统评价的重要内容，是对维修训练人力资源进行优化配置的基础，评价的结果将作为人员优化配置的依据。人员能力水平只有达到要求，才能够胜任装备维修训练的相关工作，否则，需要进行相关能力培训。

所以，对装备维修训练人员的能力进行描述时，不能只简单描述为能满足岗位或不能满足岗位需求，这种描述过于模糊，不能准确、全面地反映人员的能力。因此，如何更准确、全面地对装备维修训练人员的能力进行评价是目前待解决的问题。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明提供了采用基于熵权法与变异系数法相结合的组合赋权模糊综合评价方法对装备维修训练人员的能力进行评价，即基于装备维修训练人员能力评价方法。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：设定评价指标集U(U₁,U₂,U₃,…,U_n)；

S2：采用熵权法计算所述评价指标集中各评价指标的权重值W(w₁,w₂,w₃,…,w_n)；

S3：采用变异系数法计算所述评价指标集中各评价指标的权重值W'(w'₁,w'₂,...,w'_n)；

S4：采用组合赋权法，即通过变异系数法得到的权值W′和熵权法的权重W，计算得出各评估指标的最终权值V(v₁,v₂,...,v_n)；

S5：根据最终权值V，计算得出模糊综合评价结果；

S6：依据所述的模糊综合评估结果评价装备维修训练人员能力。

进一步地，步骤S1中所述的熵权法计算各评价指标的权重值的具体步骤为：

S11：构建评价矩阵A＝(a_ij)_m×n，其中m代表评价专家的个数，n代表评价指标集中元素的个数，a_ij代表第i个专家对第j个评价指标的打分数值；并且i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；

S12：将所述矩阵A进行归一化处理，得出矩阵R＝(r_i,j)_m×n；

S13：计算各评价指标的熵，其计算公式为：

其中，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n，且p_ij的定义为：

S14：计算各评价指标的权值W(w₁,w₂,…,w_n)，其计算式为：

其中，n代表评价指标集U中元素的个数。

进一步地，步骤S12中所述的矩阵R＝(r_i,j)_m×n，

对于越大越满意指标，其得出公式为：

对于越小越满意指标，则其得出公式为：

其中，在越大越满意指标中，a_max为同一指标中的最满意者，a_min为最不满意者；在越小越满意指标中，a_min为同一指标中最满意者，a_max为最不满意者。

进一步地，步骤S2中所述的变异系数法计算各评价指标的权重值的具体操作步骤为：

S21：构建评价指标的特征值矩阵A′＝(a_ij)_m×n；

S22：求解第j个评价指标的变异系数δ_j，其求解公式为：

其中，D为第j个评价指标特征值的均方差，且

为第j个评价指标的特征值均值，且

S23：计算第j个评价指标的权重w_j′，其计算公式为：

进一步地，步骤S4中所述组合赋权法的计算公式为：

v_j＝λw'_j+(1-λ)w_j (8)，

其中，λ为偏好系数，且λ∈(0,1)。

进一步地，步骤S5中所述的计算得出模糊综合评价结果的具体计算步骤为：

S51：设定评语等级集合X(x₁,x₂,...,x_p)；

S52：采用专家评分法得到各评价指标的隶属度值G_n·p＝(g_ij)_n·p，其中g_ij表示第i个评价指标U_i对应于第j个评语x_j的专家打分值；

S53：计算得出模糊综合评价结果值，其计算公式为：

B＝V_1·n·G_n·p (9)，

其中，V是基于组合赋权法算出的最终权值。

进一步地，步骤S6的具体操作步骤为：

S61：依据最大隶属度原则，从计算出的最终模糊综合评价值B(b₁,b₂,...,b_p)中选出最大值B_max＝max{b₁,b₂,...,b_p}；

S62：根据B_max所属的隶属度值G，得出相应的评语等级，即装备维修训练人员能力所对应的评语等级。

本发明的有益效果是：

首先，采用熵权法或变异系数法确定指标权重，对人员的能力进行评价，能够将被评价人员的能力区分开，更能显示出各自的特点；

其次，运用熵权法赋权时，虽然考虑了多样本之间的联系，能够削弱异常值的影响，但熵权法是利用测得的数据来确定权重，没有考虑每个指标影响力不同，因此只考虑熵权法赋值则存在均衡化的缺陷。本发明通过变异系数法来调整熵权法的权重，通过专家打分，将熵权与变异系数法有机结合，使评价指标权重更趋合理；

综上所述，仅采用熵权法或变异系数法确定指标权重，难以获得较准确的人员能力评价结果。本发明基于熵权法和变异系数法，将两者有机结合在一起，采用组合赋权的方法对人员的能力进行评价，能够更准确地计算出评价指标，大大提高了对人员的能力进行评价的结果，从而通过维修训练评价客观的确定维修人员维修能力，针对具体岗位进行合理的人员结构调整，能够避免人力资源的浪费，有效提高维修效益。

附图说明

图1维修训练人员知识结构划分。

图2装备维修人员能力评价指标体系。

图3维修训练人员能力评价流程。

图4组合赋权法流程图。

具体实施方式

为了使本领域的普通技术人员能更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的描述。

维修训练人员指的是施训人员，作为装备维修训练活动的主观能动主体，维修训练人员是装备维修训练资源的重要组成部分。训练人员的能力、水平、数量是否满足要求，将直接影响装备维修训练的效果。维修训练人员评价的主要目的是针对组织训练岗位需求，研究评价维修训练人员能力是否能够适应相应的岗位要求，并能及时调整训练计划，优化训练方案，提高训练效益。

第一、装备维修训练人员基本特征。装备维修训练人员是进行训练最基本、最重要的资源，较于物质资源，装备维修训练人员具有能动性、可塑性、流动性、开发过程的持续性等特征。装备维修训练人员的能动性：是指通过提高训练人员的工作能力和训练动机，能够激发训练人员的工作潜力、提高训练效率。装备维修训练人员的可塑性：是指训练人员通过进修和培训，不断提高自身的工作能力，以适应岗位的需求，随着装备更新换代越发频繁，装备维修训练人力资源的可塑性显得尤为重要。装备维修训练人员的流动性：是指训练人员在不同岗位、不同单位之间的调动、升迁等活动造成的装备维修训练人员频繁变动。开发过程的持续性：是指装备维修训练人员在训练过程中也要不断接受培训，通过持续对人力资源进行开发，才能满足维修训练的需要。

第二、分类。装备维修训练人员主要包括维修训练指挥、管理、理论、技术、科研等各类人员，划分的方法有很多种：按层次可划分为初级、中级和高级；按知识结构划分，可分为理论型、技术型和管理型以及理论管理型、技术管理型、理论技术型、综合型等。

参考附图1可以看出，装备维修训练人员按知识结构进行了划分。其中，管理型人员是组织维修训练的核心，理论型人员是维修训练组织建设的基础，技术型人员是开展维修训练的基本单元。理论管理型人员主要从事维修训练管理及科研工作；技术管理型人员主要负责装备维修过程中的技术管理工作；理论技术型人员具有较强的解决训练实际问题的能力，是理论与技术方面的专家；综合型人员是维修训练工作的复合型人员。

在建立装备维修训练人员能力评价指标体系时，不可能将所有制约因素全部考虑，本发明主要从人员的基础理论能力、实践能力和创新能力三方面进行评价，具体评价指标可以参考附图2。

基于组合赋权法的装备维修训练人员能力评价，可以分为三个步骤：

第一、评价流程分析。装备维修训练人员能力评价是一个复杂的动态系统。对维修训练人员能力进行评价，是装备维修训练系统评价的重要内容，是对维修训练人力资源进行优化配置的基础，评价的结果将作为人员优化配置的依据。人员能力水平只有达到要求，才能够胜任装备维修训练的相关工作，否则，需要进行相关能力培训。

第二、评价指标权重确定。对人员的能力进行评价，采用熵权法或变异系数法确定指标权重，能够将被评价人员的能力区分开，更能显示出各自的特点。

第三、基于组合赋权法的综合评价。根据最大隶属度原则，评价的装备维修训练人员的能力水平为何种等级。

在对装备维修训练人员的能力进行描述时，不能只简单描述为能满足岗位或不能满足岗位需求，这种描述过于模糊，不能准确、全面地反映人员的能力。因此，本发明采用基于熵权法与变异系数法相结合的组合赋权模糊综合评价方法对装备维修训练人员的能力进行评价。评价流程如附图3所示。

结合附图3-4可以看出，装备维修训练人员能力评价方法，包括以下步骤：

S1：设定评价指标集U(U₁,U₂,U₃,…,U_n)；

S2：采用熵权法计算所述评价指标集中各评价指标的权重值W(w₁,w₂,w₃,…,w_n)；

S3：采用变异系数法计算所述评价指标集中各评价指标的权重值W'(w'₁,w'₂,...,w'_n)；

S4：采用组合赋权法，即通过变异系数法得到的权值W′和熵权法的权重W，计算得出各评估指标的最终权值V(v₁,v₂,...,v_n)；

S5：基于最终权值V，计算得出模糊综合评价结果；

S6：依据所述的模糊综合评估结果判定评价装备维修训练人员能力。

进一步地，步骤1中的所述熵权法计算各评价指标的权重值的具体步骤为：

S11：构建评价矩阵A＝(a_ij)_m×n，其中m代表评价专家的个数，n代表评价指标集中元素的个数，a_ij代表第i个专家对第j个评价指标的打分数值；且i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；

S12：将所述矩阵A进行归一化处理，得出矩阵R＝(r_i,j)_m×n；

S13：计算各评价指标的熵，其计算公式为：

其中，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n，p_ij的定义为：

S14：计算各评价指标的权值W(w₁,w₂,…,w_n)，其计算式为：

其中，n代表评价指标集U中元素的个数。

进一步地，步骤S12中所述的矩阵R＝(r_i,j)_m×n，

对于越大越满意指标，得出公式：

相应的，对于越小越满意指标，则得出公式：

其中，越大越满意指标中，a_max为同一指标中的最满意者，a_min为最不满意者；越小越满意指标中，a_min为同一指标中最满意者，a_max为最不满意者。

进一步地，步骤S2中所述的变异系数法计算各评价指标的权重值的具体操作步骤为：

S21：构建评价指标的特征值矩阵A′＝(a_ij)_m×n；

S22：求第j个评价指标的变异系数δ_j，其求解公式为：

其中，D为第j个评价指标特征值的均方差，

为第j个评价指标的特征值均值，

S23：计算第j个评价指标的权重w_j′，其计算公式为：

进一步地，步骤S4中所述组合赋权法的计算公式为：

v_j＝λw'_j+(1-λ)w_j (8)，

其中，λ为偏好系数，且λ∈(0,1)。

优选的，步骤S5中所述的计算得出模糊综合评价结果的具体计算步骤为：

S51：设定评语等级集合X(x₁,x₂,...,x_p)；

S52：采用专家评分法得到各评价指标的隶属度值G_n·p＝(g_ij)_n·p，其中g_ij表示第i个评价指标U_i对应于第j个评语x_j的专家打分值；

S53：计算得出模糊综合评价结果值，其计算公式为：

B＝V_1·n·G_n·p (9)，

其中，V是基于组合赋权法算出的最终权值。

进一步地，步骤S6的具体操作步骤为：

S61：依据最大隶属度原则，从计算出的最终模糊综合评价值B(b₁,b₂,...,b_p)中选出最大值B_max＝max{b₁,b₂,...,b_p}；

S62：根据B_max所属的隶属度值G，得出相应的评语等级，即装备维修训练人员能力所对应的评语等级。

实施例：

设有6个专家M(M₁,M₂,…,M₆)分别对装备维修训练人员的10个方面的能力进行打分。可以确定出被评估指标集U(U₁,U₂,U₃,…,U₁₀)在打分过程中，分值范围为0-4分，分值越高，说明被评价人员在这方面的能力越强，相反，则越弱。评价结果如表1所示：

表1训练保障人员各项指标评价值

首先，构建评价矩阵

其次，进行归一化处理，得出矩阵R＝(r_i,j)_m×n，人员能力各指标均为越大越优，则利用公式(3)进行归一化，结果为：

再次，依据公式(1)通过计算得出各评价指标的熵值为：

H(H₁,H₂,…,H₁₀)＝(0.7421,0.5803,0.8734,0.8441,0.7737,0.7372,0.5888,0,0.8824,0.7435)；

在综合评价中，评价指标值的计算至关重要，其准确与否直接影响评价结果的好坏，一项指标所含信息量越多，表明该指标在决策中的作用越大，熵值就越小，系统无序化程度越低。熵权法通过评价信息的有序度和效用来确定评价指标权重的大小，熵大则说明系统处于无序、混乱的程度越深，相反，熵越小则系统越有序。

最后，依据公式(2)结合上步骤计算出的熵值，得到各评价指标的权值W(w₁,w₂,…,w₁₀)＝(0.0797,0.1298,0.0391,0.0482,0.0700,0.0812,0.1271,0.3092,0.0364,0.0793)。

进一步地，再利用变异系数法计算出各评价指标的权值：

变异系数法(coefficientofvariationmethod)是通过研究各评价指标的数据信息的差异，计算得到指标的权重，是一种客观的赋权方法。评价指标体系当中，如果各评价指标量纲不同，很难通过直接比较区分各指标之间的差距，为消除不同量纲产生的影响，可以采用变异系数方法，通过衡量各指标取值的差异程度，确定权重向量。

首先，构建评价指标的特征值矩阵A′＝(a_ij)_m×n；

其次，依据公式(5)求第j个评价指标的变异系数δ_j；

最后，依据公式(6)计算第j个评价指标的权重w_j′，最终，运用变异系数法求得评价指标集中各指标的权重值为：

W′(w′₁,w′₂,…,w′₁₀)＝(0.0778,0.0799,0.1601,0.1826,0.0505,0.1355,0.0906,0.0913,0.0624,0.0693)。

进一步地，利用组合赋权法的公式(7)计算得出评价指标集中各指标的最终权值为：

V＝(v₁,v₂,…,v₁₀)＝(0.0788,0.1048,0.0996,0.1154,0.0602,0.1083,0.1089,0.2003,0.0494,0.0743)。

进一步地，计算模糊综合评价结果：

首先，已知评价因素集U＝(U₁,U₂,…,U₁₀)，并且设定评语等级集合X＝{优秀、良好、合格、较差、很差}；

其次，采用专家评分法设定隶属度值G(G₁,G₂,G₃,G₄,G₅)，并且隶属度值评分在[0,1]之间，其中，优秀区间为[0.9-1]，良好区间为[0.75,0.9)，合格区间为[0.6,0.75)，较差区间[0.4,0.6)，很差区间为[0,0.4)，且评语等级集合与隶属度值相对应，例如，隶属度值G₁即优秀区间对应于评语等级集X中的[优秀]。根据最终评分结果，得出装维维修训练人员能力的综合评价隶属度值如表2所示；

表2二级评价指标隶属度测量值

最后，依据公式：B＝V*G计算出模糊综合评价值，其中V是组合赋权计算出的最终权值，G是评价指标集中的各个指标的隶属度值，最终计算结果为：B＝(B₁,B₂,…,B₅)＝(0.234,0.238,0.439,0.055,0.034)；

最终，根据计算结果能够得出模糊综合评价值B中最大值为0.439，根据最大隶属度原则，可以得出此模糊综合评价值隶属度值对应G₃即合格区间，再根据隶属度值与评价等级集合的对应关系，可以得出被评价的装备维修训练人员能力水平为合格。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：设定评价指标集U(U₁,U₂,U₃,…,U_n)；

S2：采用熵权法计算所述评价指标集中各评价指标的权重值W(w₁,w₂,w₃,…,w_n)；

S3：采用变异系数法计算所述评价指标集中各评价指标的权重值W'(w′₁,w′₂,...,w′_n)；

S4：采用组合赋权法，即通过变异系数法得到的权值W′和熵权法的权重W，计算得出各评估指标的最终权值V(v₁,v₂,...,v_n)；

S5：根据最终权值V，计算得出模糊综合评价结果；

S6：依据所述的模糊综合评估结果评价装备维修训练人员能力。

2.根据权利要求1所述的装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，步骤S1中所述的熵权法计算各评价指标的权重值的具体步骤为：

S11：构建评价矩阵A＝(a_ij)_m×n，其中m代表评价专家的个数，n代表评价指标集中元素的个数，a_ij代表第i个专家对第j个评价指标的打分数值；并且i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；

S12：将所述矩阵A进行归一化处理，得出矩阵R＝(r_i,j)_m×n；

S13：计算各评价指标的熵，其计算公式为：

其中，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n，且p_ij的定义为：

S14：计算各评价指标的权值W(w₁,w₂,…,w_n)，其计算式为：

其中，n代表评价指标集U中元素的个数。

3.根据权利要求2所述的装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，步骤S12中所述的矩阵R＝(r_i,j)_m×n，

对于越大越满意指标，其得出公式为：

对于越小越满意指标，则其得出公式为：

其中，在越大越满意指标中，a_max为同一指标中的最满意者，a_min为最不满意者；在越小越满意指标中，a_min为同一指标中最满意者，a_max为最不满意者。

4.根据权利要求1所述的装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，步骤S2中所述的变异系数法计算各评价指标的权重值的具体操作步骤为：

S21：构建评价指标的特征值矩阵A′＝(a_ij)_m×n；

S22：求解第j个评价指标的变异系数δ_j，其求解公式为：

其中，D为第j个评价指标特征值的均方差，且

为第j个评价指标的特征值均值，且

S23：计算第j个评价指标的权重w_j′，其计算公式为：

5.根据权利要求1所述的装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，步骤S4中所述组合赋权法的计算公式为：

v_j＝λw'_j+(1-λ)w_j (8)，

其中，λ为偏好系数，且λ∈(0,1)。

6.根据权利要求1所述的装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，步骤S5中所述的计算得出模糊综合评价结果的具体计算步骤为：

S51：设定评语等级集合X(x₁,x₂,...,x_p)；

S52：采用专家评分法得到各评价指标的隶属度值G_n·p＝(g_ij)_n·p，其中g_ij表示第i个评价指标U_i对应于第j个评语x_j的专家打分值；

S53：计算得出模糊综合评价结果值，其计算公式为：

B＝V_1·n·G_n·p (9)，

其中，V是基于组合赋权法算出的最终权值。

7.根据权利要求1所述的装备维修训练人员能力评价方法，其特征在于，步骤S6的具体操作步骤为：

S61：依据最大隶属度原则，从计算出的最终模糊综合评价值B(b₁,b₂,...,b_p)中选出最大值B_max＝max{b₁,b₂,...,b_p}；

S62：根据B_max所属的隶属度值G，得出相应的评语等级，即装备维修训练人员能力所对应的评语等级。

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