CN113792966A - 一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113792966A
CN113792966A CN202110909330.2A CN202110909330A CN113792966A CN 113792966 A CN113792966 A CN 113792966A CN 202110909330 A CN202110909330 A CN 202110909330A CN 113792966 A CN113792966 A CN 113792966A
Authority
CN
China
Prior art keywords
evaluation
data
enterprise
basic data
technical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110909330.2A
Other languages
English (en)
Inventor
宋禹飞
涂亮
张志彬
周育忠
王昕�
高昂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China South Power Grid International Co ltd
China Southern Power Grid Co Ltd
Original Assignee
China South Power Grid International Co ltd
China Southern Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China South Power Grid International Co ltd, China Southern Power Grid Co Ltd filed Critical China South Power Grid International Co ltd
Priority to CN202110909330.2A priority Critical patent/CN113792966A/zh
Publication of CN113792966A publication Critical patent/CN113792966A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/21Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质,通过建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表,能够对企业的技术进行量化评价和量化分析规划。

Description

一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及技术标准评价技术领域,尤其涉及一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
高新技术企业作为创新驱动发展的首要举措,各地市区坚持高新技术企业的数量与质量提升并举,壮大规模与创新能力并重,推动高新技术企业的数量优势转化为经济发展优势,推进供给侧结构性改革,支撑科技产业创新中心建设,实现创新型经济蓬勃发展。
现有技术中对于高新技术企业的评价与规划,局限于培训会及辅导机构的线下辅导两种模式,服务模式单一,服务效率低,其中前者侧重于政策内容的宣讲,后者侧重于项目资料的整理与搜集,针对企业的评价规划一般较为简单,停留在表面上,不能真正的帮助企业创新能力提升;现有技术中的企业的评价与规划并没有将企业中的各个创新要素从抽象理论性的调查评价转化为确切可行的量化指标,从而使得企业的评价与规划仅仅停留在抽象理论中,并不能将之转换为量化可行指标,缺少统一的量化转换标准,难以对企业的创新能力进行量化评价和量化分析规划。
发明内容
本发明实施例提供一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质,能够对企业的技术进行量化评价和量化分析规划。
本发明一实施例提供一种企业技术标准评价方法,一种企业技术标准评价方法,其特征在于,所述方法包括:
建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;
在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;
对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;
通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表。
优选地,所述基础数据包括:营运数据、研发数据、盈利数据、成本数据、融资数据、债权数据和行业发展状况数据。
优选地,所述通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表,具体包括:
对分类后的数据进行标准化处理,所述标准化处理包括一致化处理和无量纲化处理;
构建层次分析模型,将所述评价指标和标准化处理后的基础数据层次化;
构建所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的权重关系的判断矩阵P;
求解层次分析模型的特征向量λmax
验证一致性
Figure BDA0003202901790000021
当CR=CI/RI≤0.1;则通过一致性检验;
通过判断矩阵P,求解标准化处理后的基础数据的每一数据相对评价指标的每一数据的权重;
其中,
Figure BDA0003202901790000022
Figure BDA0003202901790000023
n为所述判断矩阵P中行列数,aij为所述判断矩阵P中的元素;RI为平均随机一致性指标。
优选地,所述技术转化评价分析表的评价指标包括营运能力值、研发能力值、盈利水平值、发展能力值、成本控制水平值、融资能力值、债权能力值、行业发展状况值。
本发明另一实施例提供一种企业技术标准评价装置,所述装置包括:评价体系模块、数据输入模块、数据处理模块和评价模块;
所述评价体系模块用于建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;
所述数据输入模块用于在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;
所述数据处理模块用于对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;
所述评价模块用于通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表。
作为一种优选方式,所述基础数据包括:营运数据、研发数据、盈利数据、成本数据、融资数据、债权数据和行业发展状况数据。
作为一种优选方式,所述评价模块具体用于:
对分类后的数据进行标准化处理,所述标准化处理包括一致化处理和无量纲化处理;
构建层次分析模型,将所述评价指标和标准化处理后的基础数据层次化;
构建所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的权重关系的判断矩阵P;
求解层次分析模型的特征向量λmax
验证一致性
Figure BDA0003202901790000031
当CR=CI/RI≤0.1;则通过一致性检验;
通过判断矩阵P,求解标准化处理后的基础数据的每一数据相对评价指标的每一数据的权重;
其中,
Figure BDA0003202901790000041
Figure BDA0003202901790000042
n为所述判断矩阵P中行列数,aij为所述判断矩阵P中的元素;RI为平均随机一致性指标。
作为一种优选方式,所述技术转化评价分析表的评价指标包括营运能力值、研发能力值、盈利水平值、发展能力值、成本控制水平值、融资能力值、债权能力值、行业发展状况值。
本发明另一实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任一发明实施例所述的企业技术标准评价方法。
本发明另一实施例提供了一种企业技术标准评价装置/终端设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一发明实施例所述的企业技术标准评价方法。
本发明提供的一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质,通过建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表,能够对企业的技术进行量化评价和量化分析规划。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种企业技术标准评价方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种企业技术标准评价装置的结构示意图;
图3是本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种企业技术标准评价方法,参见图1,是本发明实施例提供的一种企业技术标准评价方法的流程示意图,所述方法包括步骤S1~S4:
S1,建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;
S2,在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;
S3,对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;
S4,通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表。
在本实施例具体实施时,选取技术转化评价指标,构成技术转化评价指标体系,根据技术标准潜力评价的特点和需要,通过指标筛选法选取使用频率较高、比较重要且容易获取的指标、形成初步的评价指标体系;并在技术转化评价体系中建立企业信息库;在企业信息库中输入企业内部的基础数据;对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类,数据分类模块对企业内部技术数据进行分类处理,得到有用数据和无用数据;通过层次分析法对类后的基础数据中的有用数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表。
本发明实施例提供一种企业技术标准评价方法,通过建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表,能够对企业的技术进行量化评价和量化分析规划。
在本发明提供的又一实施例中,所述基础数据包括:营运数据、研发数据、盈利数据、成本数据、融资数据、债权数据和行业发展状况数据。
在本实施例具体实施时,企业内部的基础数据能够衡量企业创新成果和标准化工作能力,企业创新成果包括技术水平、社会效益、经济效益;标准化工作能力,包括标准的制定水平、实施水平、参与国际和国家标准化工作;
在本发明提供的又一实施例中,步骤S4具体包括:
对分类后的数据进行标准化处理,所述标准化处理包括一致化处理和无量纲化处理;
构建层次分析模型,将所述评价指标和标准化处理后的基础数据层次化;
构建所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的权重关系的判断矩阵P;
求解层次分析模型的特征向量λmax
验证一致性
Figure BDA0003202901790000061
当CR=CI/RI≤0.1;则通过一致性检验;
通过判断矩阵P,求解标准化处理后的基础数据的每一数据相对评价指标的每一数据的权重;
其中,
Figure BDA0003202901790000062
Figure BDA0003202901790000063
n为所述判断矩阵P中行列数,aij为所述判断矩阵P中的元素;RI为平均随机一致性指标。
在本实施例具体实施时,对分类后的数据进行一致化处理和无量纲化处理,采用层次分析模型层次分析法确定所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的转化权重;
层次分析模型应用AHP分析决策问题,首先要把问题条理化、层次化,构造出一个有层次的结构模型,在这个模型下,复杂问题被分解为元素的组成部分,这些元素又按其属性及关系形成若干层次,上一层次的元素作为准则对下一层次的有关元素起支配作用,这些层次可以分为三类:最高层(目标层):只有一个元素,一般是分析问题的预定目标或理想结果;中间层(准则层):包括了为实现目标所涉及的中间环节,它可以由若干个层次组成,包括所需要考虑的准则、子准则;最底层(方案层):包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等;
具体过程为:构造比较判断矩阵;为了使决策判断定量化而形成数值判断矩阵,在两个因素互相比较时,需要确定量度;
求解特征向量λmax
给出了求λmax的近似算法如下:
P中每行元素连乘并开n次方:
Figure BDA0003202901790000071
求权重
Figure BDA0003202901790000072
P中每列元素求和:
Figure BDA0003202901790000073
计算λmax的值:
Figure BDA0003202901790000074
检验一致性;
Figure BDA0003202901790000075
如果CR=CI/RI≤0.1,则通过一致性检验,式中RI为平均随机一致性指标;
本发明提供的又一实施例中,所述技术转化评价分析表的评价指标包括营运能力值、研发能力值、盈利水平值、发展能力值、成本控制水平值、融资能力值、债权能力值、行业发展状况值。
在本实施例具体实施时,通过层次分析法计算所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的权重关系,进而计算得到技术转化评价分析表的评价指标,得到技术转化评价分析表;
本发明实施例提供的一种企业技术标准评价装置,参见图2,是本发明实施例提供的一种企业技术标准评价装置的结构示意图,所述装置包括:评价体系模块、数据输入模块、数据处理模块和评价模块;
所述评价体系模块用于建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;
所述数据输入模块用于在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;
所述数据处理模块用于对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;
所述评价模块用于通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表。
作为一种优选方式,所述基础数据包括:营运数据、研发数据、盈利数据、成本数据、融资数据、债权数据和行业发展状况数据。
作为一种优选方式,所述评价模块具体用于:
对分类后的数据进行标准化处理,所述标准化处理包括一致化处理和无量纲化处理;
构建层次分析模型,将所述评价指标和标准化处理后的基础数据层次化;
构建所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的权重关系的判断矩阵P;
求解层次分析模型的特征向量λmax
验证一致性
Figure BDA0003202901790000081
当CR=CI/RI≤0.1;则通过一致性检验;
通过判断矩阵P,求解标准化处理后的基础数据的每一数据相对评价指标的每一数据的权重;
其中,
Figure BDA0003202901790000091
Figure BDA0003202901790000092
n为所述判断矩阵P中行列数,aij为所述判断矩阵P中的元素;RI为平均随机一致性指标。
作为一种优选方式,所述技术转化评价分析表的评价指标包括营运能力值、研发能力值、盈利水平值、发展能力值、成本控制水平值、融资能力值、债权能力值、行业发展状况值。
参见图3,是本发明实施例提供的一种终端设备的一个优先实施的示意图。该实施例的终端设备包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,例如企业技术标准评价程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个企业技术标准评价方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤。或者,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。例如,所述计算机程序可以被分割成评价体系模块、数据输入模块、数据处理模块和评价模块,各模块具体功能在此不作赘述。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括,但不仅限于,处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是终端设备的示例,并不构成对终端设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中,所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外,本发明提供的装置实施例附图中,模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接,具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
本发明提供的一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质,通过建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表,能够对企业的技术进行量化评价和量化分析规划。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种企业技术标准评价方法,其特征在于,所述方法包括:
建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;
在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;
对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;
通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表。
2.如权利要求1所述的企业技术标准评价方法,其特征在于,所述基础数据包括:营运数据、研发数据、盈利数据、成本数据、融资数据、债权数据和行业发展状况数据。
3.如权利要求1所述的企业技术标准评价方法,其特征在于,所述通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表,具体包括:
对分类后的数据进行标准化处理,所述标准化处理包括一致化处理和无量纲化处理;
构建层次分析模型,将所述评价指标和标准化处理后的基础数据层次化;
构建所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的权重关系的判断矩阵P;
求解层次分析模型的特征向量λmax
验证一致性
Figure FDA0003202901780000011
当CR=CI/RI≤0.1;则通过一致性检验;
通过判断矩阵P,求解标准化处理后的基础数据的每一数据相对评价指标的每一数据的权重;
其中,
Figure FDA0003202901780000021
Figure FDA0003202901780000022
n为所述判断矩阵P中行列数,aij为所述判断矩阵P中的元素;RI为平均随机一致性指标。
4.如权利要求1所述的企业技术标准评价方法,其特征在于,所述技术转化评价分析表的评价指标包括营运能力值、研发能力值、盈利水平值、发展能力值、成本控制水平值、融资能力值、债权能力值、行业发展状况值。
5.一种企业技术标准评价装置,其特征在于,所述装置包括:评价体系模块、数据输入模块、数据处理模块和评价模块;
所述评价体系模块用于建立技术转化评价体系,并在所述技术转化评价体系中设置企业信息库;
所述数据输入模块用于在所述企业信息库中输入企业内部的基础数据;
所述数据处理模块用于对所述企业内部的基础数据进行过滤除杂处理,并对过滤除杂处理后的基础数据进行分类;
所述评价模块用于通过层次分析法对分类后的基础数据和成长评价体系中评价指标进行分析得到技术转化评价分析表。
6.如权利要求5所述的企业技术标准评价装置,其特征在于,所述基础数据包括:营运数据、研发数据、盈利数据、成本数据、融资数据、债权数据和行业发展状况数据。
7.如权利要求5所述的企业技术标准评价装置,其特征在于,所述评价模块具体用于:
对分类后的数据进行标准化处理,所述标准化处理包括一致化处理和无量纲化处理;
构建层次分析模型,将所述评价指标和标准化处理后的基础数据层次化;
构建所述评价指标和标准化处理后的基础数据之间的权重关系的判断矩阵P;
求解层次分析模型的特征向量λmax
验证一致性
Figure FDA0003202901780000031
当CR=CI/RI≤0.1;则通过一致性检验;
通过判断矩阵P,求解标准化处理后的基础数据的每一数据相对评价指标的每一数据的权重;
其中,
Figure FDA0003202901780000032
Figure FDA0003202901780000033
n为所述判断矩阵P中行列数,aij为所述判断矩阵P中的元素;RI为平均随机一致性指标。
8.如权利要求5所述的企业技术标准评价装置,其特征在于,所述技术转化评价分析表的评价指标包括营运能力值、研发能力值、盈利水平值、发展能力值、成本控制水平值、融资能力值、债权能力值、行业发展状况值。
9.一种终端设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任意一项所述的企业技术标准评价方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至4中任意一项所述的企业技术标准评价方法。
CN202110909330.2A 2021-08-09 2021-08-09 一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质 Pending CN113792966A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110909330.2A CN113792966A (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110909330.2A CN113792966A (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113792966A true CN113792966A (zh) 2021-12-14

Family

ID=79181637

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110909330.2A Pending CN113792966A (zh) 2021-08-09 2021-08-09 一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113792966A (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109993414A (zh) * 2019-03-06 2019-07-09 南方电网科学研究院有限责任公司 一种电力企业创新发展的评估方法、装置及存储介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109993414A (zh) * 2019-03-06 2019-07-09 南方电网科学研究院有限责任公司 一种电力企业创新发展的评估方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
栗宁等: "基于层次分析法的电力企业技术标准评价方法研究", 《中国标准化》, pages 34 - 36 *
苏华等: "基于AHP的苏州市高技术服务企业发展评价指标体系研究", 科技管理研究, no. 24, pages 60 - 64 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108564286B (zh) 一种基于大数据征信的人工智能金融风控授信评定方法和系统
JP6972269B2 (ja) サプライヤー評価装置及びサプライヤー評価方法
Golany et al. An application procedure for DEA
Lu et al. A case study to demonstrate a Pareto Frontier for selecting a best response surface design while simultaneously optimizing multiple criteria
Lin et al. Machine learning approaches for explaining determinants of the debt financing in heavy-polluting enterprises
CN115358549A (zh) 供应商全息画像建立方法、装置、设备、介质和程序产品
CN114077980A (zh) 智能供应商管理系统及智能供应商管理方法
Stockinger et al. Scalable architecture for Big Data financial analytics: user-defined functions vs. SQL
Labijak-Kowalska et al. Exact and stochastic methods for robustness analysis in the context of Imprecise Data Envelopment Analysis
Kniaz et al. Method of selection of indicators in the context of information and analytical support of evaluation of development of foreign economic activity of enterprises
Shnorr Integral assessment of retail digitalization
CN117056323A (zh) 一种基于数据访问行为的数据质量评估方法
CN115471098B (zh) 碳排放量获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113792966A (zh) 一种企业技术标准评价方法、装置、设备及存储介质
CN117035980A (zh) 资源借调评估方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111882113A (zh) 一种企业手机银行用户的预测方法和装置
CN116341653A (zh) 一种层次分析模型权重获得方法及相关设备
Chang The application of machine learning models in company bankruptcy prediction
Barros et al. Bootstrapped technical efficiency of African seaports
CN101620701A (zh) 基于层次法的kpi分析在电信行业收入保障系统中的应用
CN114091908A (zh) 计及多模式储能站的配电网综合评价方法、装置和设备
CN114118608A (zh) 电网业务配比优化方法、装置、终端及存储介质
CN109523166B (zh) 一种有源配电网规划方案评估方法和装置
Chen et al. An efficient and effective approach for mining a group stock portfolio using mapreduce
Wu et al. Improved NSGA-II and its application in BIW structure optimization

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination