基于模糊综合评价的人事考核综合素质评价

于模糊综合评价的人事考核综合素质评价

信息与计算科学14-1班

摘要本文采用了模糊综合评价的模糊数学方法，对人事考核综合素质的各项指标进行评价，在应用模糊数学对人事考察综合素质进行综合评价时，由于评价指标较多，常用的取大取小算法，常常出现结果不易分辨的情况。本文采用加权平均型进行评价，取得了较好的效果。在对模糊综合评价结果进行分析时，合理给出各等级的评价权重，得到了最终的人事关系评价分数。得到了上级84.9680，同级80.3815，下级84.7940，自我86.9880的良好评价，与综合评价模型结论一致，结果是符合实际的，很满意。

关键词模糊数学、模糊综合评价、层次分析法、权重

Evaluation of Comprehensive Evaluation of Personnel

Assessment Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation

Name: Xie Wen

Information and Computing Science Class 14-1

Abstract: In this paper, the fuzzy mathematics method of fuzzy comprehensive evaluation is used to evaluate the indexes of comprehensive quality of personnel assessment. When the fuzzy mathematics is used to evaluate the comprehensive quality of personnel inspection, the evaluation index is more and more Algorithm, often the result is not easy to distinguish the situation. In this paper, we use weighted average to evaluate and achieve good results. In the analysis of the results of fuzzy comprehensive evaluation, the evaluation weight of each grade is given reasonably, and the final score of personnel relations evaluation is obtained. Got the superior 84.9680, the same level 80.3815, subordinate 84.7940, self 86.9880 good evaluation, consistent with the comprehensive evaluation model conclusion, the result is realistic, very satisfied.

Key words:fuzzy mathematics, fuzzy comprehensive evaluation, analytic hierarchy process, weight

引言

模糊综合评价是以模糊数学为基础。应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法。人事考核综合素质综合评价中，涉及到大量的复杂现象和多种因素的相互作用，而且，评价中存在大量的模糊现象和模糊概念。因此，在综合评价时，常用到模糊综合评价的方法进行定量化处理。

0 问题重述

依据人事考核综合素质指标体系的确定原则，可将被考核人员的评价分为品德素质、智力素质、能力素质、身体素质4个方面建立评价指标体系，每个方面又可分解为若干评价要素，具体结构见表10。

表9 人事考核综合素质评价指标体

一级指标权重二级指标权重

品德素质0.25 政治品质0.3 政策水平0.2 组织纪律0.2 工作态度0.3

智力素质0.2 分析判断能力0.2 知识水平0.3 业务水平0.3 创新能力0.2

能力素质0.35 协调能力0.25 领导能力0.3 工作经验0.15 工作效果0.3

身体素质0.2 生理机制0.45 精神面貌0.55

各评价组对鞍钢某位行政管理干部的评价结果见表11。

表10 各评价组测评得分表

一级指标二级指标

上级评价同级评价下级评价自我评价好

较

好

一

般

差好

较

好

一

般

差好

较

好

一

般

差好

较

好

一

般

差

品德素质政治品质1/5 2/5 2/5 0 3/9 4/9 2/9 0 4/8 3/8 1/8 0 1 0 0 0 政策水平1/5 3/5 1/5 0 2/9 5/9 2/9 0 3/8 3/8 2/8 0 0 1 0 0 组织纪律1/5 3/5 1/5 0 1/9 5/9 2/9 1/9 2/8 4/8 2/8 0 0 1 0 0 工作态度1/5 4/5 0 0 3/9 4/9 1/9 1/9 1/8 4/8 2/8 1/8 0 1 0 0

智力素质分析判断

能力

2/5 2/5 1/5 0 5/9 3/9 1/9 0 4/8 3/8 1/8 0 1 0 0 0

知识水平1/5 3/5 1/5 0 2/9 4/9 2/9 1/9 2/8 4/8 2/8 0 0 1 0 0 业务水平0 2/5 3/5 0 1/9 4/9 3/9 1/9 2/8 3/8 3/8 0 0 1 0 0 创新能力2/5 2/5 1/5 0 3/9 3/9 2/9 1/9 3/8 4/8 1/8 0 0 1 0 0

能力素质协调能力1/5 3/5 1/5 0 1/9 59 3/9 0 3/8 4/8 18 0 1 0 0 0 领导能力2/5 1/5 2/5 0 5/9 3/9 1/9 0 4/8 3/8 1/8 0 1 0 0 0 工作经验0 3/5 1/5 1/5 0 6/9 3/9 0 1/8 5/8 2/8 0 0 1 0 0 工作效果0 4/5 1/5 0 0 5/9 3/9 1/9 1/8 3/8 2/8 2/8 0 0 1 0

身体生理机制3/5 2/5 0 0 4/9 3/9 2/9 0 2/8 4/8 2/8 0 0 1 0 0 利用上述数据，试对该人员进行综合评价。

一模糊数学理论

一、自然科学中的两种不确定性

早在17世纪人们就开始对随机性进行研究，并逐步形成了概率论与数理统计学科。今天，它已经成为应用数学方法的重要基础，被广泛的应用于经济科学、军事科学、医疗科学、

灾害预测与防止、管理科学、信息科学等方面。

随着人们对科学研究的不断深入，尤其是信息科学与技术的研究，一种新的不确定性使得人们无法回避，那就是模糊性，非结构性问题常常要涉及到自然语言信息的模糊性的处

理。

●什么是模糊性，它与随机性的区别？

随机性――因事物因果关系的破缺引起的不确定性（多维空间事物到低维空间的把握）。

模糊性――排中律的破缺引起的不确定性（模糊性是由划分引起的。分类是人类认识事物的基本手段，描述事物的分类粗糙使得分类边界不明确）。

●模糊性问题的几个例子：

①计算机模式识别问题（根据相貌特征识别人、汉字的识别、歌曲与艺术欣赏评价）；

②智能控制问题（汽车停靠问题、搬运物体问题）；

③机器学习问题（学习骑自行车、解题证明问题）

④语言理解（秃子悖论，在专业概论中已经介绍过）；。

二、Zadeh的互斥性原理及意义

互斥原理：“随着系统复杂性的增长，我们对其特性作出精确而有意义的描述能力相应的降低，直到达到一个阈值，一旦超过它，精确性和有意义性几乎成为两个互相排斥的特征”

互斥原理的意义：通过举例说明，①如气象预报精确到多少雨滴，温度精确到小数几十位等是无意义的；②国际一年的经济统计，精确到几分钱；③矿山岩石系统、采矿通风

系统研究等。

三、模糊数学发展的历史与作用