加权综合评价（共7篇）
加权综合评价 篇1
《关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》 (教高[2006]16号) 中指出, 高等职业院校要保证在校生至少有半年时间到企业等用人单位顶岗实习[1]。高职院校的顶岗实习是学生在校内完成必需的理论知识和基本技能储备之后, 到企业真实的工作岗位上, 以企业“员工”的身份, 承担与一般职业人一样的工作任务, 积累一定的工作经验, 获得一定的工作“报酬”, 但顶岗实习不是单纯的“预就业”, 是高职院校实践教学的重要组成部分, 是培养学生职业能力的关键环节, 在人才培养过程中起着不可替代的重要作用。
由于顶岗实习是学校利用社会资源实现人才培养目标的综合性实践课程, 具有管理主体多元、实习单位众多、地点分散、实习内容多样等特点, 加之实习指导教师人手不足、管理方式传统、制度不完善、考核体系不健全、评价方法不科学、校企共管机制不成熟等原因, 导致顶岗实习管理粗放, 企业偏重“顶岗”劳动, 学校缺失甚至放弃指导, 使顶岗实习的育人目标难以实现。
一、评价指标体系的构建
评价指标体系是开展科学评价活动的依据, 构建的指标体系科学与否, 是高职院校开展顶岗实习评价成败的关键所在。构建评价体系时, 为充分体现高职院校顶岗实习的特点, 本文从“工学结合、校企合作”的视角出发, 围绕提高学生核心职业技能与综合素质为中心, 依据能力本位和工作导向理论, 参照相关顶岗实习评价文献[2,3], 结合评价指标体系的全面、科学、可比性及可操作性要求, 邀请教学专家、企业管理人员、实习学生、专兼职指导教师等共同参与, 最终构建的评价指标体系由岗位任务、职业素养、职业能力、实习效果等4个一级指标, 下设12个二级指标, 详见表1。
二、数据来源与评价标准
为了实现对顶岗实习学生的全面、客观的评价, 采用了多元化的评价主体, 校企双方共同参与, 邀请了专兼职专业指导教师、企业管理人员和教学专家组成考评小组, 全面考察学生的顶岗实习情况。将构建的顶岗实习评价指标体系, 借鉴李克特量表的格式设计成问卷, 指标利用语义学标度分为5个测量等级:好、良好、一般、较差、差。为了便于计算, 将主观评价的语义学标度进行量化, 并依次赋值为5、4、3、2及1。
目前, 大多数学生参加分散性顶岗实习, 实习单位和实习岗位差异大, 学生掌握的技能也不尽相同。为了全面、客观地掌握学生的实习情况, 在实习结束后采用答辩的方式进行考核。考评小组成员根据学生实习单位的评价和答辩表现, 结合观察点和评价标准, 独立完成问卷, 给出每个评价指标的等级, 然后当场收回, 经统计汇总后, 计算出各分项指标的平均得分。同时, 为确保评价信度、效度, 减少主观随意性, 对回收的问卷进行有效性审查, 剔除个别带有较大随意性的测评表, 如各指标的选项全部填写一致则作废票处理, 不参与计算。某校机电类专业的12位参加顶岗实习学生的各项指标平均得分, 汇总后如表2所示。
三、应用综合指数法评价
综合指数法 (synthetic index) 是将一组指标值通过统计学处理转换成一个综合指数, 以正确评价工作效率、质量、管理等综合水平的一种方法。但综合指数的计算较为复杂, 没有统一的表达形式, 可根据实际问题确定计算模型, 可表示为各个指标的相加或相乘[4]。
综合指数法将评价指标作百分标比, 可用于比较不同分布类型数据, 综合考虑指标的变异度, 能定量反映不同评价对象的优劣情况, 结果直观。
(一) 指标指数化。
综合评价时, 常由于指标量纲的不同, 导致评价对象之间无法直接比较。应用综合指数法进行评价时, 为了消除量纲的影响, 需对指标的原始值作指数化处理。首先, 需区分原指标是属于“高优” (正向) 指标还是“低优” (负) 指标。“高优”指标是指数值越大越好, 而“低优”指标或是指数值越小越好。两类指标的指数化可以分别按照公式 (1) 、 (2) 计算:
“高优”指标:
“低优”指标:
式中, X为学生顶岗实习评价分项指标数据值;M可为分项指标的标准值、平均值、参考值或期望值。
学生顶岗实习评价指标体系中的各指标均属“高优”指标, 利用Excel软件, 首先对表2中的各原始指标数值按照式 (1) 进行指数化处理, M采用各指标的平均值, 学生顶岗实习各指标的指数化结果略。
(二) 指标权重的确定。
在模糊综合评判中, 指标权重是至关重要的, 它反映了各个指标在综合评价过程中所占有的地位或所起的作用, 直接影响到综合评价结果。本文在确定指标权重时, 采用专家估测法[5]。为提高指标权重的可信度、权威性和可接受程度, 在咨询教学专家意见之外, 邀请顶岗实习专、兼职指导教师和企业管理人员共同参与, 充分发挥他们的专业知识、实践经验、判断能力, 结合高职顶岗实习特点, 各自独立地给出各层评价指标的权重, 然后经统计汇总, 取其平均值作为各指标的权重。
由于评价指标为二层结构, 则二级指标的最终权重与其一级指标的权重有关, 采用乘积法得到各二级指标的组合权重, 公式为:
式中:wij为第i个指标在第j层的权重值;k为指标层数。
各指标的组合权重, 见表1。
(三) 加权综合指数计算。
充分反映各指标在综合评价中的重要程度, 利用Excel软件, 对指数化处理后的各指标数值进行加权计算, 权重系数采用表1中的指标组合权重数值。
加权综合指数的计算公式如下:
式中, wi表示学生顶岗实习指标组合权重, yi表示学生顶岗实习原始数据指数化后的数值。最终各顶岗实习学生的加权综合指数计算结果, 见表3。
综合指数值越大, 表示评价对象越优秀。因此, 根据综合指数值大小, 可得到各学生的顶岗实习质量排序。由表3可知, 学生SXS07的顶岗实习表现最优秀, 学生SXS01次之, 而学生SXS03的顶岗实习表现最差。结合学生的实际表现, 表明该评价结果是科学、合理、准确的。
四、结语
本文采用综合指数法来评价高职学生的顶岗实习质量, 无需利用专业软件或编写计算机程序, 只需运用Excel软件就能实现, 而且操作简便、评价结果直观, 能定量反映不同评价对象的优劣程度, 易被高校管理人员掌握, 具有较强的实用性、较高的推广价值。各高职院校可根据各自顶岗实习特点与不同的管理要求, 适当调整评价指标体系和权重, 使评价更加具有针对性、可操作性, 使评价结果更加符合实际, 有助于调动学生参加实习的积极性、能动性, 促进实习质量的全面提高。
摘要：本文根据高职院校的顶岗实习特点和高职人才培养目标, 首先构建了一套具有高职特色、科学合理的顶岗实习评价体系;然后阐述了综合指数法在高职学生顶岗实习评价中的具体步骤, 并依据综合指数数值对学生顶岗实习质量进行了优劣排序。结果表明, 该方法计算简便、结果直观, 是一种可靠、有效的学生顶岗实习评价方法。
关键词：高职学生,顶岗实习,指标体系,综合指数法
参考文献
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加权综合评价 篇2
准确评价一组员工的综合能力水平或者遴选优秀的人才是一个复杂的过程, 因为考察的内容是多方面的, 有的方面可以量化, 而有的方面不好量化。当考察的科目相同时容易比较, 但当考察科目不同时就很难做比较。如果仅靠专家投票表决、推荐的话, 就会出现评价结果因专家的视角不同出现不同的结果。其实, 专家评审制度经过多年发展, 利弊皆有[1,2], 但直到今天仍然应用广泛, 说明目前还没有更好的办法取代它。
最近几年来, 出现了一些新的研究成果。伍华键等[3]借鉴了层次分析法, 引入云模型方法, 大大减少了人为判断的主观性, 既具有客观性又达到标准化。王文军等[4]提出了一种基于粗糙集理论的高校教师综合评价算法, 很大程度上避免了原来靠专家主观因素判断来确定的弊端。赵涛[5]在分析人才综合能力影响因素基础上, 提出基于层次分析法的人才综合能力评价模型和分级标准。但是, 这些方法理论性太强, 实际操作不方便, 不便于推广。
综上所述, 目前在评价人才综合能力方面存在以下几个问题: (1) 尽管制定了一些考核指标, 但比较粗略, 无法直接给出定论, 需要“专家组”投票决定; (2) 人才的材料没有量化, 评价工作没有起到应有的导向作用, 业绩考核往往流于形式, 没有发挥杠杆调节作用; (3) 一些新的评价方法看似科学, 但不宜操作。
本文利用数学反演理论中归一化的思想, 针对人才评估中存在的不同科目数据不能对比的问题, 研究归一化加权累加方法与人才综合能力之间的关系。
一、不同科目数据的归一化加权累加方法
在日常生活中, 归一化的思想经常用到, 大体意思是把考察科目量化, 比如学生的课程考试, 语文满分150分, 数学满分150分, 英语满分100分, 这意味着对每门课都设定了最低分 (一般为0) 和最高分, 这也是归一化的一种, 而且暗示了不同科目的每一分具有同等价值, 因此, 不同科目的分数可以累加, 三门课程的总分就可以评估学生综合学习的能力。
但是在另一种情况下, 尽管考察科目也量化了, 同一科目可以比较大小, 但不同科目却无法判断出哪个更好, 主要原因是量化的单位不同, 而且每个科目的值只有下限却没有上限, 即业绩越多越好。这种情况下就只有“专家评审”了, 一旦进入专家评审阶段, 就意味着“专家的主观判断”起了主要作用。比如表1所示, 有三名科技工作者评优, 考察指标为三项:纵向科研项目数、发表SCI/EI论文数量和获奖数目, 很明显, 这三个人各有特点, 整体实力都不错, 如果找10个专家来评审, 答案必定五花八门, 最后得出的排序一般为概率结果, 仅仅体现出专家组成员对评判科目的喜好程度。如果专家中重视纵向科研项目的, 就投给了张甲, 如果注重学术论文的就投给了李丙, 如果注重奖项的就投给了王乙。投票结果甚至会变成“人际关系的结果”。
在数学反演理论中, 对待数据空间中不同量纲的数据体, 为了能够使它们满足一定数学方程且稳定收敛, 必须对不同量纲的数据进行归一化。首先, 在数据体中找到相同量纲数据中最大值, 并用具有相同量纲的数据体除以该最大值, 即得到一批介于0-1之间的一组数据。其次, 为了体现出不同科目的重要程度, 引入不同的权值, 级别相同的科目权值设为1, 级别重要的科目权值设为大于1的数值, 级别不重要的科目权值设为小于1的数值。最后, 把归一化的数据乘以对应科目的权值, 然后累加, 这样一个数值就可以反映人才的综合能力。另外, 对于同一科目下的子科目也可以设置权值区别其重要程度, 但这些子科目权值必须满足权值相加为1的原则, 否则就变得太复杂而失去宏观控制的意义。
表2是归一化处理结果, 即找出每个科目中数量最大的值, 然后用它做除数进行归一化, 再累加这些归一化后的值, 其总和就是一个综合评价参数, 用它排序就能体现出人才的综合能力, 结果为张甲排名第一, 在三项考核指标具有同等重要级别的情况下, 张甲在三个科目中有两项排名第一, 由此看出。归一化累加值能够反映人才的综合能力。
*科目后面数字为权值, 如纵向科研项目权值为1.0
二、建立科学的评价指标模型
确定定量化评价指标非常重要, 它能够体现公平、公正和透明, 因为评价指标会改变评价结果, 起到政策导向作用。专家组的职能应该是制定“规则和标准”, 以及核实原始申报数据是否正确就行。如果我们的政策需要调整, 就要讨论、修改评价指标, 以及这些指标的权值即可, 不需要动用人力物力搞专家评审会, 那样只会浪费资源, 降低办事效率。
表1、表2是一种简单的评价指标, 如果认为这三项指标同等重要时, 可以将权值设为1, 如果特别强调某一项时, 可以提高该项权值。在上面例子中, 假设我们重视程度依次为SCI/EI论文数量、纵向科研项目、获奖情况, 那么可以依次设置权值为1.5、1.1和1.0, 则归一化结果李丙排名第一, 因为他的论文数量占有绝对优势, 满足政策导向 (见表3) 。
显然, 上述三项评价指标太粗糙, 比如发表论文一项, SCI和EI没有分开, SCI和EI所体现出的含金量不同。另外, 第一作者和通讯作者又有差别。科技成果获奖也存在奖项等级、名次之分, 仅仅用项目数量来考察显然太笼统。鉴于上述理由, 改进细化考察指标如下:
*科目后面数字为权值, 如纵向科研项目权值为1.1
(1) 纵向科研项目:只统计第一负责人项目, 国家级项目包括973、863和国家自然科学基金, 权值设为0.7、省部级项目 (973、863项目的子课题降级为省部级项目) 权值为0.3。
(2) 学术论文:可分为国、内外两大类独立考察, 国外论文权值为0.9, 国内论文权值0.6。SCI论文权值为0.6, EI论文权值为0.4。第一作者算一篇, 而通讯作者算0.75篇。
(3) 获奖情况:可分为国家级和省部级, 国家级权值设为0.6, 省部级奖项权值设为0.4。一等奖权值0.5, 二等奖权值0.3, 三等奖权值0.2, 排名第一算一项, 排名第二算0.67项, 排名第三算0.33项。
表4、表5、表6分别展示了被评人员的各科目及子科目原始数据统计值、归一化值及加权累加值。由表6右边的累加结果看出, 李丙的得分为2.12, 排名第一, 这与李丙发表的论文多有关, 而且论文科目的权值为1.5 (由两部分组成:国外论文权值0.9, 国内论文权值0.6) , 高于其他科目的权值1.0, 体现了政策导向, 鼓励多发表SCI/EI论文, 而且发表国外收录论文鼓励更大。
当然, 评价指标模型不是一成不变的, 它随着评价对象的变化而变化。比如大四学生报送研究生之前要进行综合素质测评, 那么指标模型可包括:前三年文化课成绩、发表论文、获奖情况、英语四六级成绩、参加社会公益活动、参加大学生创新项目、参加班干部工作等环节, 显然, 文化课成绩最重要, 所占权值要高一些, 其他科目也可适当调整, 最后可按照上述归一化加权累加方法计算总得分即可排名。
*科目后面数字为权值, 如科研项目-国家级权值为0.7
*科目后面数字为权值, 如科研项目-国家级权值为0.7
*科目后面数字为权值, 如科研项目-国家级权值为0.7
三、结论与建议
与以前人们对人才的描述不同, 量化原则是今后发展的必然趋势, 但有了量化数据 (不同科目数据) 还远远不够, 因为不同科目之间的数据没有办法比较, 本文讨论的归一化原则就是将不同科目的数据归一化, 消除不同科目的量纲, 使其具有同等标准, 再通过加权累加构成一个综合数据, 该数据可以评价一个人在同一级别群体中的相对优秀程度, 这是一个客观定量评价机制, 能够降低评审专家的主观倾向, 从而达到选拔真正人才的目的, 建议推广使用。
参考文献
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加权综合评价 篇3
1 调查对象与方法
1.1 调查对象
调查对象为湖南省所辖的14个市州(分别为长沙、永州、岳阳、湘潭、常德、衡阳、郴州、益阳、怀化、株洲、娄底、邵阳、张家界和湘西)的各级药品监管机构、医药公司、药品批发企业、基层医疗机构、零售药店或连锁药店以及相关机构工作人员。
1.2 调查内容
调查的内容包括2008～2010年各地市的药品监督网络覆盖情况、监督网络“两员建设”情况、药品供应网络覆盖情况、供应网络配送机构建设情况、药品配送人员建设情况、药品质量、常用基本药物价格、药品不良反应监测、医疗器械不良反应监测、药物滥用监测、药品市场稽查打假情况等相关“两网”建设工作的开展情况。
1.3 评价指标
本研究采用文献查阅和专家咨询法,建立了药品监督-药品供应-建网绩效为结构的评价指标体系。要求各指标均值不得小于3分,变异系数在0.2以下,最后确定3个一级指标、8个二级指标、56个三级指标的评价指标体系。
1.4 评价方法
综合评分法是建立在专家评价法基础上的一种重要的综合评价方法,根据最后得分确定评价对象的优劣。综合评分模型将每个指标的满分设定为10分,并提出了具体的评分方法,计算总得分的公式为公式中,Wi为个指标的组合权重,Si为各指标的得分,满分为10分,得分越高说明建网效果越好。
RSR法首先编出每个指标各对象的的秩次,其中高优指标从小到大编秩,低优指标从大到小编秩,通过计算各项评价指标秩次的平均值,结合各个指标的权重,就能反映评价对象多项评价指标的综合信息,其值越大说明评价对象越优。加权RSR法的计算公式为其中,i=1,2…m;j=1,2…m;Rij表示第i行第j列元素的秩;Wi为第j个评价对象的权重,RSR综合了多项评价指标的信息,表明多个评价指标的综合水平,RSR值越大越优。对各指标编秩和计算RSR,得出其RSR值及分布情况,根据RSR值进行排序,WR^S R值越高说明建网效果越好。本研究采用这两种方法对湖南省的农村药品“两网”建设现状进行评价,分析两种评价结果的相关性,验证评价模型的适用性和科学性。
1.5 统计学方法
采用Epidata 3.0软件进行统计学分析,数据的处理和分析运用Excel和SPSS 19.0,采用综合评分法和加权RSR法进行评价。
2 结果
2.1 综合评分法和加权RSR法横向评价结果
见表1。
2.2 加权RSR法分档结果
以累计频率所对应的概率单位值Probit为自变量,以RSR值为应变量,求得回归方程:WR^SR=0.298+0.047Probit。见表2。
参照合理分档表,将湖南省2008～2010年14个地市的药品监督与供应网络建设现状分为上、中、下3档,见表3。
2.3 综合评分法和加权RSR法评价结果的相关性分析
根据表1两种方法的综合评价结果,对结果的相关性进行分析,发现二者的评价结果呈正相关,其相关系数为0.780,P值小于0.01。因此,本研究构建的综合评分模型结果可靠,具有应用价值。见表4。
2.4 综合评分法和加权RSR法纵向评价结果
综合评分法计算时,每个指标采用全省该年份的平均值作为该年份的值,再按照赋分方案进行打分,计算每1年的综合评分得分值,进行3个年份之间的比较;加权RSR处理原始数据跟综合评分法一致,也是以每1年全省的平均值作为原始数值,将3个年份的数据进行编秩,计算WRSR值,结果见表5。两种方法的纵向排序结果一致,2010年建网现状最好,然后依次是2009年和2008年。
3 讨论
3.1 两种综合评价方法的优劣性分析
综合评价法越来越多地用于对复杂系统和多指标对象进行总体评价,尤其适用于对管理工作的评价,因为在卫生管理实际工作中,因同时受到多种因素的影响,必须综合考虑多个有关因素,依据多个指标进行评价[1]。
综合评分法是建立在专家评价法基础上的一种重要的综合评价方法,首先要确定各个指标的权重和对各指标进行赋分,通过综合评分公式计算得分,根据最后得分确定评价对象的优劣。对指标的赋分方法有很多种,比如专家评分法、离差法、百分位数法、标准分法和分组指数法,本研究的相关指标,如监督网络覆盖率、供应网络覆盖率、药品供应网络从业人数等指标大多是是偏态分布的计量资料,因此采用百分位数法进行赋分。该评价方法的缺点:确定指标权重的方法分为主观定权法,用不同的方法确定的权重分配可能不一致,这将导致权重分配的不确定性;对指标的赋分方案不同也可能导致评价结果不同。
RSR法的主要特点是采用非参数统计方法,能对评价对象进行排序并分档,且评价结果主要取决于指标值的排序,与其具体的数值大小及差异程度无关,可以消除异常值的影响[2]。但该方法的主要问题在于数据的信息损失较多,不能对分档的差别作进一步分析。本研究虽然可以将14个地市的建网现状分成上、中、下3档,但无法知道各档之间的差别大小,也不能发现实际工作存在的问题和薄弱环节。
正因为两种方法各有优缺点,所以本研究采用综合两种评价方法对湖南省药品“两网”建设现状进行评价,通过检验两种方法评价结果的相关性,作为评价结果是否合理的依据,验证评价方法的科学性。
3.2 评价结果反映出“两网”建设的不均衡
湖南省农村药品“两网”建设取得了显著成绩,2004年湖南省药品监督网乡镇覆盖率为76.9%,实现药品统一配送的乡镇覆盖率为76.9%;到2010年,两网已覆盖全省所有乡镇[3]。根据综合评分法排序结果和加权RSR法分档结果,湖南省药品“两网”建设存在不均衡现象,岳阳、益阳和湘潭排名靠后,这些地市还需加强对药品“两网”建设工作的管理,分析其原因可能是:药品“两网”建设与地区经济发展水平有关,每个地区药监部门和政府相关部门对“两网”工作的执行力度不同。纵向评价结果表明,湖南省整体的“两网”建设情况呈上升趋势,说明“两网”建设工作开展逐年深入,药品监督网和供应网的覆盖率不断扩大,聘用的药品监督协管员和信息员人数逐渐增多,药品质量逐步提高,药品价格愈趋合理,建网效果越来越好。
本文应用两种方法对湖南省近3年来药品监督和供应网络建设现状进行评价,全面且真实地反映了“两网”建设工作的开展情况,通过综合评价工作,不断总结开展农村药品两网建设的工作经验,树立典型,做到以点带面,全面推广,发现和解决农村药品两网建设中存在的困难和问题。通过评价也能发现不同地区之间的差别和工作上的薄弱环节,有助于进一步完善经济不发达地区和偏远山区的药品监督网络和供应网络[4,5]。
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加权综合评价 篇4
1 资料与方法
1.1 研究对象
2009-01～2011-12在解放军总医院门诊就诊的8例SS患者,诊断参照2002年SS国际分类标准[7],排除有病毒感染、腮腺肿瘤、头颈部放射治疗史者。受试者均为女性,年龄20～80岁,平均(48.3±19.0)岁;病程0.9～8年,平均(3.3±1.8)年。同时招募8名正常志愿者作为对照组,均为女性,年龄14～70岁,平均(42.4±21.5)岁。
1.2 仪器与方法
采用GE Singa 3.0T超导型MR仪,应用头颈8通道正交线圈。首先行常规MRI扫描,包括周围T1WI及T2WI扫描。DWI扫描参数:TR 6000 ms,TE69.2 ms,层厚5.0 mm,层间距1.0 mm,视野24 cm×24 cm,矩阵192×192,激励次数1次,b值为0、1000 s/mm2。扫描范围均包括双侧腮腺。
1.3 数据处理
将数据传输至ADW 4.4工作站,根据S(b)/S0=exp(-b×ADC)计算生成ADC图,其中S(b)为b=1000 s/mm2时的信号强度,S0为b=0 s/mm2时的信号强度。采用感兴趣区法测量双侧腮腺的ADC值,感兴趣区大小为30～45 mm2,连续放置2个层面,放置时尽量避开周围的血管,共放置3次,取平均值为最终腮腺ADC值(图1)。
1.4 统计学方法
采用SPSS 19.0软件,两组平均ADC值比较采用独立样本t检验,ADC值与病程的相关性采用偏相关分析(年龄作为协变量),并采用ROC曲线进行诊断点分析,P<0.05表示差异有统计学意义。
2 结果
8例SS患者共纳入16个腮腺,所有腮腺形态及信号均未见异常,DWI均未见异常高信号影。SS患者组腮腺(16个)平均ADC值为(0.89±0.14)×10-3 mm2/s,显著低于正常对照组的(1.13±0.22)×10-3mm2/s(P<0.05)。偏相关分析提示,SS患者病程与腮腺ADC值呈显著负相关(r=-0.79,P<0.05)(图2)。ROC曲线分析提示ADC值诊断SS腮腺病变的曲线下面积为0.83,最佳诊断点为0.99×10-3 mm2/s(图3)。
3讨论
DWI作为一种新的技术,可以通过对ADC值的定量测量来评估SS患者腮腺早期损伤[8]。本研究表明,SS患者腮腺平均ADC值显著低于正常对照组,说明在常规MRI未出现明显异常信号之前,腮腺即存在细小的功能变化。腮腺ADC值降低可能为腮腺实质细胞受损导致水分子扩散受限所致,与既往研究结果[9]部分一致,但尚需进一步经病理检查证实。此外,结合SS患者腮腺味觉刺激前后的功能研究[9]和血氧水平依赖成像研究[10]可以从不同角度全面综合评价SS患者腮腺功能的异常变化。
本研究采用偏相关分析(年龄作为协变量)ADC值与病程的相关性,结果表明SS患者腮腺ADC值与病程呈负相关,说明随着病程的延长,患者腮腺受到持续性的功能损害,同时也从侧面说明ADC值可以作为一个较好的指标来评价SS患者腮腺功能的变化。
ROC曲线是一种广泛应用的数理统计方法,可用于诊断实验的评价,ROC曲线距参考线越远,曲线下面积越大,说明诊断准确度越高。通常曲线下面积可以用来表示诊断能力的总体表现,一般认为曲线下面积为0.6～0.7时,诊断准确性低;0.7～0.8时,表示诊断准确性为中等;0.9～1.0时则认为诊断准确性高。本研究中,ROC曲线位于参考线之上,且曲线下面积为0.83,说明利用最小ADC值来诊断SS患者腮腺异常为中等,可以有助于术前早期判断SS患者腮腺是否受累。同时得出诊断腮腺异常的诊断点为0.99×10-3 mm2/s,如果腮腺ADC值小于0.99×10-3 mm2/s可认为SS患者腮腺异常。
本研究的局限性在于:(1)纳入SS患者样本量较少。(2)b值取0和1000 s/mm2,b值过少,未来可以采用多b值技术探讨不同b值下ADC值对SS患者腮腺病变的评估。
总之,ADC值测量有助于早期发现SS患者腮腺异常改变,ADC值的ROC曲线可以进一步判定诊断腮腺异常的最佳诊断点。
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加权综合评价 篇5
随着全球通信技术的迅猛发展,基于地面网络的通信技术越来越不能满足用户大量的通信业务需求。由于卫星通信网络能够实现全球覆盖、灵活性好,能够为用户提供更宽的带宽以保证高速率的信息传输等优点,使得卫星通信网络成为发展的必然。低轨卫星的轨道高度比较低,信号的传播路径也比较短,传播过程中的信息损耗以及时延都比较小,可以更好地传输实时性业务,为实现个人通信提供了有利条件[1,2,3]。
由于低轨卫星的数目较多,多星覆盖率较高,用户终端可能被多颗卫星同时覆盖。比如全球星系统,双星覆盖率超过80%,双星以上的覆盖率也超过50%。在低轨卫星通信网络中,必须考虑呼叫接入问题,不仅包括新用户在本小区内建立新连接所涉及的呼叫接入,还包括相邻小区内切换过来的那部分呼叫请求的接入[4]。针对以上两种情况,需要对低轨卫星通信网络的接入算法进行研究。
1 现有的低轨卫星通信网络接入算法
针对低轨卫星通信网络的接入问题,很多文献都提出了相应的接入算法,包括最短距离接入算法、最长覆盖时间接入算法[5]、负载均衡接入算法、综合加权接入算法[6]。其中综合加权接入算法,对仰角、卫星覆盖时间、卫星空闲信道数进行了综合考虑,这也是目前应用比较多的接入算法。
1) 最短距离接入算法:
在该算法中,用户终端在任何时候都选择距离用户最近的卫星进行接入。这种算法相对比较简单,但是没有考虑大气中无线信号的传播情况以及无线链路中阴影效应等影响,因此这种算法的接入性能不佳,实用性不强。
2) 最长覆盖时间接入算法:
用户终端在任何时候都选择对其覆盖时间最长的卫星接入。这种算法能够最大程度地减少系统切换请求到达率,可以获得较低的强制中断率,但对于呼叫时间较短的用户,这种方案选择的卫星信号不是最好的。
3) 负载均衡接入算法:
该算法要求用户终端在任何情况下都选择空闲信道数最多的卫星进行接入,这样能够防止部分卫星过载,使整个卫星网络的负载趋于平衡,但该算法相对比较单一,同样没有考虑无线链路的通信质量状况。
4) 综合加权接入算法:
该算法综合考虑了仰角、覆盖时间、空闲信道数因素,其中覆盖时间和空闲信道数采用线性加权,仰角采用非线性加权。本文将这种算法称之为原始综合加权接入算法。计算公式为
式中:Ct代表目标性能函数;α代表卫星覆盖用户的时间加权系数;β代表卫星对用户仰角的加权系数;γ代表卫星的空闲信道加权系数,且α=β=γ=1;Tover为覆盖时间;Tmax为系统最大单星覆盖时间;θmin为系统的最小仰角;θ为系统仰角;Cfree为用户实时监测到的卫星剩余空闲信道数;Call为单颗卫星信道总数。该算法通过仰角因素来衡量无线链路实际的通信质量状况是不够的,虽然理论上尽可能选择仰角大的卫星接入,但在实际情况中由于无线链路阴影效应等影响,空间集合上仰角大的卫星并不一定能提供最好的通信质量,而且当仰角趋近最小时,卫星信道会出现严重恶化。
基于此,本文重点考虑无线链路的通信质量状况,将卫星覆盖时间、卫星空闲信道数、卫星接收信号的信噪比进行加权,提出了改进的综合加权接入算法。
2 改进的综合加权接入算法
在用户终端与低轨卫星通信网络接入时,无线链路的通信质量非常重要[7],而接收信号的信噪比真正反映了无线链路的通信质量状况,信噪比大则链路质量好。本文提出的改进的综合加权接入算法,既保留了最长覆盖时间接入算法的优点,又保证了接入时基本的链路通信质量,同时还尽量使空间的通信业务量趋于均衡,避免了呼叫繁忙的部分卫星过载。
2.1 改进的综合加权接入算法
在低轨卫星通信网络的改进综合加权接入算法中,可以根据算法中涉及的参数来计算卫星的优先级。覆盖时间、空闲信道以及接收信号的信噪比均采用线性加权。现设定其目标函数为
式中:μ代表卫星接收信号信噪比的加权系数;S代表用户实时监测到的接收信号的信噪比,Smin代表信噪比阈值,Smax代表信噪比的最大值,且满足Tover≤Tmax,Cfree≤Call,S≥Smin,C≥Cmin。
约束条件中S≥Smin是基本通信质量的保证,C≥Cmin是卫星有剩余空闲信道的保证。在满足约束条件的前提下,若用户实时监测接收到的卫星覆盖时间Tover越大,卫星接收信号的信噪比S越大,卫星剩余空闲信道数Cfree越多,则性能测度函数值越大。性能函数值越大,表明用户实时监测接收到的卫星覆盖时间、通信无线链路质量和卫星负荷这3个因素综合性能越好。加权系数调整使该策略更具灵活性,系统可以根据加权系数的调整从而使系统的接入性能达到更优。
2.2 参数的计算
设星座系统轨道倾角为i,轨道高度为h,S为卫星的星下点,M是地面用户节点,σ是卫星对地面的最大覆盖地心角,φ是卫星的最大半视角,则某时刻卫星对地面的覆盖区是以卫星与地心O的连线为轴线、半径等于地球半径R、球面角等于2σ的球帽区。设卫星在任一时刻t(t>0)的星下点经度纬度(λs,ψs),地面用户m的经纬度为(λm,ψm),则用户与地心O、星下点S的地心角γ满足
用户被该卫星覆盖的时间Tover近似为
式中:V是卫星相对于地球的运动速度。
对于每颗卫星总的信道数以及剩余信道数可以进行实时的检测。
在对信噪比进行计算时,用户终端为发射端,卫星为接收端,设地球站有效全向辐射功率为EIRP,链路的传播损耗为LU,卫星转发器接收天线的增益为GRS,则卫星转发器接收机输入端的载噪比[8]为
式中:Ts为卫星转发器输入端等效噪声温度,BS为卫星转发器接收机带宽,k为常数,这些都是已知量。
根据载噪比和信噪比的关系
可以得出信噪比为
式中:R为比特传输速率;B为接收系统的等效带宽。
3 仿真实现和结果分析
参照典型的低轨卫星系统-Globalstar系统参数对改进的综合加权接入算法进行系统仿真分析,并与综合加权接入算法进行了比较。具体的仿真参数包括8个轨道平面,每个平面上有6颗卫星,轨道的高度为1 414 km,倾度52°,相邻轨道卫星相位差为7.5°,每颗卫星240个信道,Cmin=1,Cmax=240,建立全球非均匀用户呼叫模型,呼叫到达率均服从泊松分布,通话时间服从负指数分布,仿真过程记录了新呼叫阻塞率和强制中断率随呼叫到达率的变化关系。
由于误码率越小,信噪比越大。因此,卫星接收前端的信噪比采用误码率来衡量,仿真时设定误码率阈值为1×10-6。本文采用BPSK调制方式时,误码率Pe与信噪比的关系为
定义新呼叫阻塞概率Pb,强制中断概率Pth,其中Pb是指一个新发起的呼叫请求无法接入到卫星通信网络的概率,Pth是指已经成功接入卫星通信网络的呼叫在通话过程中发生通信中断的概率[9,10],表示为
Pb=未接入的新呼叫数/系统总的新呼叫数 (9)
Pth=通信中断呼叫数/系统接入的总呼叫数 (10)
图1反映了新呼叫阻塞率与呼叫到达率变化的关系。仿真时选取5个参考点,业务量从每秒5个呼叫到每秒25个呼叫。
从图1可以看出随着呼叫到达率的增加,改进的综合加权接入算法在性能上要优于原始综合加权接入算法。当呼叫到达率低于10个/s时,由于新呼叫数目比较少,系统的负载也相对较轻,到达的每个呼叫基本上都能够接入到系统网络中,因而两种算法的新呼叫阻塞率都很低,随着呼叫到达率的进一步增加,两种算法的新呼叫阻塞率也呈现递增的趋势,这是因为系统的容量有限,系统将无法提供额外的空闲信道满足多余的新呼叫接入。由于原始综合加权接入算法考虑的仰角因素并不能真正反映无线链路的通信质量,而改进的综合加权接入算法考虑了信噪比因素,真正保证了无线链路的通信质量,可以为用户实时监测卫星接收信号的信噪比,即使卫星空闲信道数有限,但确保了呼叫的建立,增加了用户接入卫星的概率,因而新呼叫阻塞率降低。
图2反映了强制中断率和呼叫到达率的变化关系。
从图2可以看出,当呼叫到达率低于10个/s时,系统的强制中断率非常低,这意味着成功接入到卫星网络的呼叫没有发生通话的中断,由于切换所造成的呼叫请求也相对较少。随着呼叫到达数目的不断增加,发生切换的概率也不断增大,切换过来的部分呼叫将继续选择合适的卫星接入,在信道资源有限的前提下,强制中断率必然随之增大。相比于原始的综合加权算法,改进的综合加权接入算法的强制中断率得到了明显的改善,这是因为改进的加权算法满足卫星的信噪比不小于信噪比阈值,保证用户的基本通信质量,强制中断率也相应降低。
4 结束语
本文将卫星覆盖时间、卫星空闲信道数以及卫星接收信号的信噪比进行了综合考虑,提出了一种改进的综合加权接入算法,对低轨卫星通信网络的新呼叫阻塞率和强制中断率进行了仿真分析,从仿真结果来看,改进的综合加权接入算法相比于原始的综合加权接入算法,新呼叫阻塞率、强制中断率都得到了明显的改善,通过适当的调整加权系数的值可以满足系统的不同需求,用户终端接入低轨卫星通信网络的有效性与可靠性得到有效提升。因此改进的综合加权接入算法既保留了原始的综合加权接入算法的优点,又保证了基本的无线链路通信质量,具有现实意义。
摘要：针对用户终端有效与可靠接入低轨卫星通信网络的需求,基于现有的接入算法,综合考虑了卫星对用户终端的覆盖时间、卫星空闲信道数以及卫星接收信号的信噪比因素,提出了一种改进的综合加权接入算法,对该算法的目标函数和参数进行了设计与计算。仿真结果表明,采用改进的综合加权接入算法,新呼叫阻塞率和强制中断率等性能都得到了明显的改善。
关键词：低轨卫星通信网络,加权,接入算法,新呼叫阻塞率,强制中断率
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加权综合评价 篇6
关键词：变异系数加权法,评价方法,加权平均法
现在高校评价学生成绩时, 虽然学生可能选择的科目不同, 但是都是百分制, 所以一般都是采用加权平均的方法计算出学生的加权平均成绩, 权重一般都是老师直接给定的。例如, 在某次考试中, 权重都相同的两个科目A和科目B, 科目A稍难其平均成绩是70分, 科目B稍易, 其平均成绩是90分, 甲同学选修了A科目而乙同学选修了B科目, 如果甲和乙都考了85分, 显然, 虽然都是85分, 甲同学85分的“含金量”肯定高于乙同学的85分的“含金量”, 在这种情况下, 如果以一般的权重一样的加权平均的方法评价甲乙同学, 那么显然是有失公平的。所以根据具体的考试情况的差异, 适当的调整一下权重, 可以更公平的更合理的去评价学生, 文中提出的变异系数加权法就是考虑到了每次考试时每个科目的相对变化幅度, 适当提升了“含金量”高一点的科目的权重, 然后再结合原来科目的权重计算出新的权重, 这种新加权平均方法可以更公平合理的评价学生。
1 新的权重的计算方法
1.1 第一步:变异系数加权法的实现
用xij (i=1, 2, …, n;j=1, …2, m) 表示第i个人的第j科目的成绩。
xj (j=1, 2, …, m) 表示第j科目的成则均值为
所对应的变异系数为:
于是对于科目xj (j=1, 2, m) 根据评价对象的成绩数据, 相应的权就是:
这种加权的方法是为了突出各指标相对的变化幅度, 如果从评价的目的来看就是区别被评价对象, vi的值大表示xi在不同的对象身上变化大, 区别能力强, 所以应给以重视。
1.2 第二步:新权的确定方法
设原来规定的权wj (j=A, B, ……) 则各指标新的权重。
其新的加权平均成绩为各科目取得的成绩与新的权重相乘即:。 (分母中表示对应的当xij不为零时的和) 。
2 算例
以某大学2006级研究生评优评先中前十五名同学的成绩为例, 研究生学位课所有所选科目共六门, 各科目所对应的权重分别为2, 3, 3, 4, 3, 3。 (其原始成绩及原来的加权平均成绩见表2) 。
表1为新权重的计算过程
按新的权重计算后的加权平均成绩见表2。
注1:由表2知:学生1和2的总成绩一样, 其中同样有一个原来权重是3的科目都得到99分的成绩, 科目3的平均分只有81.9, 而科目6的平均分是94.6667, 显然, 其“含金量”不同, 我们需要根据实际情况适当提升科目3的权重, 这样会比以前的评价更显公平, 同理, 对其他同学也是一样。
注2:而且以上仅是前十五名同学的成绩, 如果把全体同学的成绩都考虑进去, 则它的变化幅度就会更大, 这样变异系数加权法在确定新的权重时就显得更为重要。
注3:计算过程不复杂, 可以运用计算器的统计功能计算, 文中计算过程精确到小数点后七位数字, 结果保留四位有效数字。
3 结语
本文讨论的是现在高校评价学生工作中的问题, 它经过了抽象和简化, 具有普适性。从形式上看, 这个方法非常简单, 但很值得我们认真的思考, 思考我们惯用的加权平均的评价方法, 不难发现其中的不合理不公平之处, 需要根据实际情况确定一种适度的测度思想, 本文就是为了实现这种测度思想而做的一种尝试, 客观的讲, 每一个科目的权数既要反映其本身的重要性, 也要根据其每一次的具体成绩而定, 为此, 我们构造了这种新的加权方法, 有理论基础。从前面的计算结果我们也能看出, 新的加权方法更注重实际, 更合理、公平。
参考文献
加权综合评价 篇7
随着“以用户主导”的Web2.0时代的到来,门户网站、政务微博和微信逐渐成为政府在新媒介环境下信息发布、舆情反馈的新兴平台,“微政务”也成为群众关注的热点。公安微博,作为一类特殊的政务微博,是指以公安机关或者民警真实身份在网上开通的[1],以警务信息实时发布、传播以及获取为主要目的互动平台[2]。公安微博作为公安机关的网络延伸,肩负着新时期和谐警民关系,建立新型群众路线的重任。
目前国内外对政务微博的研究比较成熟,但对公安微博的研究还稍显薄弱,研究主要集中在以下几方面:一是对公安微博的综合性研究,重点介绍公安微博的成长历程和功能特点[3];二是对公安微博的具体用途和面临困境的研究[1];三是对公安微博在应用方面的经验交流,很少有针对公安微博影响力的研究,仅有于艺飞,沙贵君通过构建覆盖指数和参与活跃指数,定量研究公安微博影响力[4],但评价因素单一。另外赵阿敏,曹桂全基于因子分析和聚类分析来研究微博的影响力[5],却未建立评判模型;蔡婷采用模糊多属性评价法,以粉丝量、原创博文数、被提及量等互动性指标建立影响力评价体系,但缺少微博规范度、认可度层面的度量[6];还有学者通过Page Rank算法或者模糊综合评价研究微博影响力[7],但多存在评价指标不全面的问题。
鉴于以上情况,为帮助公安机关准确评价公安微博的实际运行效果,本文在公安微博特征和政务微博影响力研究的基础上,构建公安微博影响力的评价指标体系,并运用模糊综合评判和线性加权相结合的方法进行量化评估。
2 公安微博影响力评价指标体系构建
2.1 影响力评价指标体系框架
在公安微博自身特点和新媒体传播主要规律的基础上,借鉴国内外已有的政务微博社会影响力评估体系[8][9],将定性评价与定量分析相结合,从微博规范度、影响力广度、影响力强度、影响力深度、社会认可度5方面入手,建立公安微博影响力评价指标体系,其结构如图1所示。
2.2 评价指标体系中各指标的含义
2.2.1 微博规范度评价指标
从新媒体传播的角度看,公安类政务微博的规范度对其权威性和影响力产生较大影响。其中微博头像的区分度、账号等级是基本因素,同时还要考察微博行文是否严谨,语言风格是否网络化,但不低俗。
2.2.2 影响力广度评价指标
公安微博作为一种特殊的微博,在微博影响力广度评价指标选取上,不仅要考虑微博的粉丝数、关注数等主体覆盖度,同时更要重点考察该微博的服务区域范围和所属专业警种。比如一个市局公安微博的影响力大多高于县局公安微博,一些与群众生活密切相关的警种(如:交警)的微博影响力也要大于‘冷门’警种(如:水警)的微博。另外在微博中是否综合使用图片、视频、动画、音乐等多媒体要素,也很大程度上影响微博传播的广度,所以媒体覆盖度也纳入指标中。
2.2.3 影响力强度评价指标
微博的传播力一般包含:原创发博文数、日均引用数和评论数。公安微博由于自身特点,博文数量都不太多,要提高自身影响力,防止被其他微博“刷屏”,就必须将博文的发布时间纳入考察,一般中午12:30—13:30和晚上的10—11:30发博文被浏览和评论的几率最高。另外公安微博的话题产生、掌控能力,主题分类的合理性也是微博影响力强度的重要指标。
2.2.4 影响力深度评价指标
评价微博影响力的深度,重点看该微博与粉丝的互动情况,所以该评价指标主要包括三个二级指标:微博被转数、微博被评论数和私信数。
2.2.5 社会认可度评价指标
一个有影响力的微博一定具有较高的社会认可度,所以本文将微博的社会认可度作为公安微博影响力的评价指标,主要从四个方面进行考察:交互服务能力、平均点赞数、评论倾向和媒介推荐度。
3 公安微博影响力模糊线性加权评价研究
3.1 评价指标权重的设定
对影响力评价指标的权重设置采用常用的AHP(Analytic Hierarchy Process,层次分析法)系统工程方法[9]。首先,按照公安微博影响力评价指标体系设置专家调查问卷。本次问卷表共发出25份,其中公安政工部门8位、电子政务专家5位,新闻传播领域学者8位,资深新媒体人士4位。其次,构造相应的权重判断矩阵。最后,对判断矩阵进行数据处理和一致性检验,并进行归一化处理,得到如表1所示的公安微博影响力评价指标和权重分配表。
3.2 建立影响力评价集
按模糊综合评价方法,在本微博影响力评价模型中将各因素的评价结构设为5个等级,即V={V1,V2,V3,V4,V5}={强,较强,中,较弱,弱},同时量化评判结果,对评判结果的每个级别给出具体分值,则列向量C={C1,C2,C3,C4,C5}T=(100,80,60,40,20)T。然后请10位对公安传播和政务微博有实际经验的专家,对“平安渝中”、“重庆交巡警”、“平安奉节”三个具有代表性的重庆公安微博账号进行评判,再分别建立评判模糊矩阵R,即每个微博对应有5个评价矩阵:影响力规范度评价矩阵R1,影响力广度评价矩阵R2,影响力强度评价矩阵R3,影响力深度评价矩阵R4,社会满意度评价矩阵R5。三个公安微博各因素评价的结果如表2所示。
3.3 基于线性加权的模糊变换
设U={U1,U2,U3,U4,U5}为公安微博的综合影响力,Ui表示评价集中的一级指标;W={W1,W2,W3,W4,W5}为一级指标权重。从表1可以看出,综合评价公安微博影响力的二级指标较多,这就导致各因子的权重系数都比较小,差距不大,量化微博影响力时会出现分数集中的现象。因此,在运算中采用了考虑所有指标的线性加权求和方法进行计算。现在以“平安渝中”公安微博为例,根据影响力评判集,分别进行各子模糊变换。
1)微博规范度评价
2)影响力广度评价
3)影响力强度评价
4)影响力深度评价
5)社会认可度评价
采用模糊线性加权,平安渝中微博影响力的模糊综合评价为[10]:
对评价结果进行归一化处理:
最后计算出微博影响力的量化结果:
同理,可按该方法逐一求出“平安奉节”、“重庆交巡警”公安微博账号的影响力量化结果:P2=75.1和P3=87.3,则可以得出这个三个公安微博账号的影响力排名是P3>P1>P2。该排名顺序与重庆政务微博排名榜一致,但是本方法不但给出了微博影响力的量化结果,同时给出了微博在各影响因子上的优劣情况。
4 结论
通过理论分析与实证案例调研,本文基于公安微博特点及新媒体传播机制,构建了一个评估公安微博影响力的指标体系和量化评价方法,并以“平安渝中”为例进行了量化评估。该方法在指标的选取上尽力弱化粉丝数、转发数、点赞数等传统评价因子,将微博的规范度、传播力、话题产生能力等纳入指标体系,更突出了新媒体的传播特点,实践性更强。该评估方法把模糊线性加权运用到公安微博影响力指标的量化评估中,减小了以往评价结果集中的情况,使公安微博影响力的评估更具合理性,并对提升公安机关虚拟社会管理能力具有积极作用。
摘要：公安微博已成为警民交互的重要媒介,如何客观地分析和衡量公安微博的社会影响力变得越来越重要。结合新媒体在虚拟社会中的传播规律,以及公安微博自身的特点与社会作用,从微博影响力的广度、深度、强度等方面着手,研究建立公安微博影响力评价指标体系;并采用模糊综合评价与线性加权相结合的方法来度量公安微博影响力,为公安微博的进一步完善提供了理论指导和依据,也为其它微博影响力的全面评估提供了借鉴。
关键词：公安微博,线性加权,模糊综合评价,微博影响力,量化模型
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