陳　震

(福州外語外貿(mào)學(xué)院，福建福州 350202)

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基于優(yōu)化DHGF校園信息系統(tǒng)評價(jià)模型應(yīng)用研究

陳震

(福州外語外貿(mào)學(xué)院，福建福州 350202)

[摘要]本文深入分析校園信息系統(tǒng)的實(shí)施運(yùn)行情況，建立綜合評價(jià)體系。同時(shí)介紹基于優(yōu)化權(quán)重的DHGF算法，并將其應(yīng)用于實(shí)例中，實(shí)踐證明該算法具有科學(xué)性和可行性。

[關(guān)鍵詞]信息系統(tǒng)；DHGF；信息熵；評價(jià)模型

信息系統(tǒng)開發(fā)是一項(xiàng)浩大的工程，其可行性研究與綜合評價(jià)的重要性是毋庸置疑的.信息系統(tǒng)擁有抽象性、創(chuàng)造性和績效等特點(diǎn)，使得其評價(jià)因素具有灰色、模糊、難以量化的特性，造成綜合評價(jià)工作異常復(fù)雜.在評價(jià)工作方面，目前國內(nèi)外出現(xiàn)的許多評價(jià)方法都表現(xiàn)出各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，但同時(shí)也表現(xiàn)出無法滿足評價(jià)效率和評價(jià)質(zhì)量的現(xiàn)象[1].為此,筆者綜合不同方法的優(yōu)點(diǎn)，優(yōu)化前人評價(jià)指標(biāo)不完整性，弱化權(quán)重主觀性[2-3]，采用基于DHGF算法對評價(jià)指標(biāo)因子權(quán)重進(jìn)行組合修訂，形成優(yōu)化DHGF算法，并用在高校校園網(wǎng)信息系統(tǒng)評價(jià)中，實(shí)現(xiàn)為信息系統(tǒng)評價(jià)作出客觀而準(zhǔn)確的評價(jià).

1基于改進(jìn)DHGF算法的綜合評價(jià)模型

1.1傳統(tǒng)DHGF算法的介紹

DHGF算法是在灰色理論和模糊數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上提出來的一種實(shí)現(xiàn)定性到定量轉(zhuǎn)換的綜合集成算法[4],由德爾斐法(Delphi)、層次分析法(Analytic Hierarchy Progress)、灰色關(guān)聯(lián)(Gray Interconnect)、模糊評判(Fuzzy Evaluating) 組合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)了從定性到定量的數(shù)學(xué)方法綜合集成[5].

1.2DHGF優(yōu)化算法介紹

在DHGF算法中，評價(jià)因子的權(quán)重是根據(jù)評價(jià)目標(biāo)和專家自身的知識經(jīng)驗(yàn)合理確定的，呈現(xiàn)主觀的賦權(quán)法.但這種主觀賦權(quán)法反映了決策者(或?qū)＜?的主觀意向，客觀性較差，在應(yīng)用中存有較大的局限性，即無法弱化決策者(或?qū)＜?主觀因素影響.故引入組合賦權(quán)法，將利用乘法合成的主觀賦權(quán)值和客觀賦權(quán)值融入到DHGF算法中，本文采用信息熵權(quán)客觀賦權(quán)技術(shù).信息熵權(quán)法是一種比較客觀的方法,源于1840年香農(nóng)提出的“信息熵”概念.根據(jù)各因子信息熵得出較為客觀的因子權(quán)重[6-7]，它可以避免層次分析法人為打分的主觀性，避免由專家主觀因素導(dǎo)致其它信息丟失.

1.3DHGF優(yōu)化模型的基本算法

1.3.1確定評價(jià)指標(biāo)體系

首先按照WSR思想和專家的評議，利用改進(jìn)的Delphi法，確定評價(jià)對象的指標(biāo)體系.

O=[O1O2… On].

(1)

其中，n為評價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù).

1.3.2確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重

1.3.2.1建立矩陣U

采用層次分析法，構(gòu)造比較判斷權(quán)重矩陣，即在O上的模糊加權(quán)子集U,如圖1、表1以及式2所示.

圖1　遞階層次結(jié)構(gòu)圖

標(biāo)度定義含義1同樣重要兩元素對某屬性同樣重要3稍微重要兩元素對某屬性,一元素比另一元素稍微重要5明顯重要兩元素對某屬性,一元素比另一元素明顯重要7強(qiáng)烈重要兩元素對某屬性,一元素比另一元素強(qiáng)烈重要9極端重要兩元素對某屬性,一元素比另一元素極端重要2,4,6,8相鄰標(biāo)度中值表示相鄰兩標(biāo)度之間折中時(shí)的標(biāo)度上列標(biāo)度倒數(shù)反比較元素i對元素j的標(biāo)度為n,反之為1/n

U=[U1U2…Un].

(2)

1.3.2.2熵值方法構(gòu)造權(quán)重矩陣[8]

(a)求出各屬性正規(guī)化矩陣.

(3)

其中，xij為第i方案中第j指標(biāo)的值.

(4)

(b)求出因子的熵，ej表示為第j個(gè)屬性的熵值.

(5)

其中,k=1/lnn，n是常數(shù)時(shí)，0≤ej≤1.

(c)求出各屬性權(quán)重.

(6)

1.3.2.3計(jì)算組合權(quán)重

采用合成歸一化方法進(jìn)行計(jì)算：

(7)

其中，wj(k)為第j個(gè)參評方案第k個(gè)評價(jià)因子的權(quán)重系數(shù);vj為第j個(gè)參評方案第k個(gè)評價(jià)因子的客觀權(quán)重值;uj(k)為第j個(gè)參評方案第k個(gè)評價(jià)因子的主觀權(quán)重值.

1.3.3計(jì)算灰色權(quán)值

1.3.3.1確定評價(jià)量樣本矩陣

設(shè)L=(1,2,…,i)為參加評價(jià)專家, I=(1,2,…,i)為被評價(jià)指標(biāo), 第1位評價(jià)者對評價(jià)指標(biāo)i給出的評分記作d1i,則樣本矩陣如式(8)所示.

(8)

1.3.3.2確定評價(jià)等級

根據(jù)WRS理論[9]，評價(jià)等級集合為 K={k1,k2,…,ke}T，灰數(shù)記為?.

1.3.3.3確定評估灰類

灰類要根據(jù)評價(jià)等級，通過定性分析確定，常用的白化權(quán)函數(shù)有以下三種：

(a)上限測度白化權(quán)函數(shù)如圖2所示，灰類為?∈[d1,+∞).

圖2上限測度白化權(quán)函數(shù)

(b)適中測度白化權(quán)函數(shù)如圖3所示，灰類為?∈[0,d1,2d1].

圖3適中測度白化權(quán)函數(shù)

(c)下限測度白化權(quán)函數(shù)如圖4所示，灰類為?∈[0,d1,2d2].

圖4下限測度白化權(quán)函數(shù)

其中,d1,d2是白化權(quán)函數(shù)閥值.

1.3.3.4確定灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)[10-11]

由灰類白化函數(shù)，可得dli屬于第b類評估標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)為fb(dli)，得到評價(jià)矩陣的灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)，用Ljb表示評判矩陣的灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)，以及用Lj表示評判矩陣的總灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)，具體計(jì)算如式(9)(10)所示.

(9)

(10)

(11)

1.3.4確定模糊評判矩陣

建立評價(jià)指標(biāo)的子因素模糊評判矩陣如式(12)所示.

(12)

由子因素層指標(biāo)權(quán)重和模糊矩陣,可得主因素層的模糊綜合評判矩陣Ai[12],如式(13)所示.

(13)

1.3.5計(jì)算評價(jià)結(jié)果

Z=A×K=Ai×[k1k2… ke]T.

(14)

由Z可以作出對方案的評價(jià)，Z值越大說明方案越好.

2實(shí)例應(yīng)用

2.1確定信息系統(tǒng)評價(jià)體系

系統(tǒng)投入運(yùn)行后，為了了解系統(tǒng)是否達(dá)到預(yù)期目的和要求，進(jìn)行校園信息系統(tǒng)實(shí)施后的評價(jià)，評價(jià)指標(biāo)體系如圖5所示.

圖5　評價(jià)指標(biāo)體系

2.2確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重

2.2.1層次分析法，構(gòu)造比較判斷權(quán)重矩陣

利用問卷形式，將專家填寫的上下兩兩元素的相對重要性進(jìn)行判斷并整理成判斷矩陣(圖6，圖7，圖8).

AB1B2B115B21/51圖6 A-B

B1M1M2M3M1175M21/711/3M31/531圖7 B1-M

B2M4M5M6M4136M51/313M61/61/31圖8 B2-M

計(jì)算得出M層對A的權(quán)重Ui，并滿足一致性檢驗(yàn)的要求.

U=[U1U2U3U4U5U6]=[0.6029 0.0694 0.1610 0.1089 0.0418 0.0160].

2.2.2熵權(quán)重法

邀請6位校園信息系統(tǒng)方面的專家，對校園信息系統(tǒng)的實(shí)施運(yùn)行后的情況進(jìn)行打分，為了便利專家評分，規(guī)定對M[M1M2M3M4M5M6]指標(biāo)統(tǒng)一打分，每項(xiàng)打分范圍為1～10分。得到評分表如表2所示，根據(jù)信息熵公式，M指標(biāo)的信息熵權(quán)重的結(jié)果：V=[V1V2V3V4V5V6]=[0.0464 0.5015 0.0650 0.0557 0.1920 0.1393].

表2　評分表

2.2.3組合權(quán)重

根據(jù)公式分別把Ui和Vi代入，得到W=[W1W2W3W4W5W6]=[0.3125 0.3885 0.1168 0.0677 0.0895 0.0249].

2.3計(jì)算灰色權(quán)值

2.3.1評價(jià)樣本量矩陣

根據(jù)校園信息系統(tǒng)評價(jià)體系，采用表2的專家評分作為計(jì)算灰色權(quán)重的樣本數(shù)據(jù).

2.3.2確定評價(jià)等級

針對信息項(xiàng)目的特殊性及規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，綜合專家評價(jià)等級標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)將校園信息系統(tǒng)項(xiàng)目分為優(yōu)、良、及格、差4級.

2.3.3確定評估灰類

根據(jù)評價(jià)等級，得到相應(yīng)的灰數(shù)及白化權(quán)數(shù).

第1類(優(yōu))：設(shè)灰數(shù)為?∈[9,+∞)，白化權(quán)函數(shù)f1(圖9).

第2類(良)：設(shè)灰數(shù)為?∈(0,7,14]，白化權(quán)函數(shù)f2(圖10).

第3類(合格)：設(shè)灰數(shù)為?∈(0,5,10]，白化權(quán)函數(shù)f3(圖11).

第4類(差)：設(shè)灰數(shù)為?∈(0,3,6]，白化權(quán)函數(shù)f4(圖12).

圖9　白化權(quán)函數(shù)f1

圖10　白化權(quán)函數(shù)f2

圖11　白化權(quán)函數(shù)f3

圖12　白化權(quán)函數(shù)f4

對于目標(biāo)M1的各灰類的統(tǒng)計(jì)數(shù)為n11= f1(8)+f1(7)+f1(8)+f1(8)+f1(6)+f1(7)=4.8889;同理，n12=5.4286，n13=3.2，n14=0.根據(jù)公式n1=13.5175，同理可得出灰色評估矩陣R.

2.3.4確認(rèn)模糊評判矩陣

B=W×R=[3.39163.19111.35430.0957].

2.3.5計(jì)算評價(jià)結(jié)果

Z=B×K=[3.39163.19111.35430.0957]×[9753]=8.0328,按照信息系統(tǒng)等級標(biāo)準(zhǔn)，可以看出該評價(jià)結(jié)果7

3結(jié)論

DHGF是集各種方法的優(yōu)點(diǎn)而形成的一種評價(jià)方法，但在評價(jià)因子的權(quán)重考量上比較偏向主觀，引進(jìn)數(shù)據(jù)信息熵技術(shù)，采用組合決策權(quán)重計(jì)算方法，盡可能減避權(quán)重的主觀性，得到較為客觀可靠的最終權(quán)重，從而使評價(jià)結(jié)果更可信.

DHGF與信息熵的結(jié)合消除了原始數(shù)據(jù)的不同指標(biāo)量綱的影響，評價(jià)結(jié)果充分利用了原始數(shù)據(jù)信息，能定量反映評價(jià)的優(yōu)劣程度.且該算法對數(shù)據(jù)分布、樣本量大小及評價(jià)指標(biāo)的選擇沒有嚴(yán)格的限制，應(yīng)用靈活、操作簡便，在類似系統(tǒng)綜合評價(jià)中有較大的應(yīng)用價(jià)值，例如在文化產(chǎn)業(yè)綜合評價(jià)的應(yīng)用.

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Application Research on the Evaluation Model of the Campus Information System Based on Optimization DHGF

CHEN Zhen

(Fuzhou University of International Studies and Trade ,Fuzhou Fujian 350202, China)

Abstract:This paper deeply analyzes the implementation of the campus information system, the establishment of a comprehensive evaluation system. At the same time, the DHGF algorithm based on optimization weight is introduced, and it will be applied in the case. The practice proves that the algorithm is scientific and feasible.

Key words:information system; DHGF; information entropy; evaluation model

[收稿日期]2016-02-10

[基金項(xiàng)目]福建省教育廳省教育廳A類科技項(xiàng)目“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為‘海西’文化產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究”(JA12365)。

[作者簡介]陳震(1978- )，男，講師，碩士，從事數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能研究。

[中圖分類號]TP392

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]2095-7602(2016)06-0040-06