本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法與系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：企業(yè)在發(fā)展的過程中往往需要進(jìn)行大量的商業(yè)活動(dòng)，以便提高企業(yè)的知名度，促進(jìn)企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。但是，如過企業(yè)對(duì)自身的企業(yè)情況不能夠清楚的、準(zhǔn)確的了解的話，企業(yè)在發(fā)展的過程中很可能會(huì)由于錯(cuò)誤的信息而造成決策失誤，嚴(yán)重影響企業(yè)的發(fā)展。由于在進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)的過程中需要對(duì)企業(yè)進(jìn)行全方位的分析、考察，且其中會(huì)涉及到大量的數(shù)據(jù)信息的處理，這就很大的提高了企業(yè)評(píng)價(jià)的復(fù)雜程度與不便性。同時(shí)，針對(duì)于企業(yè)評(píng)價(jià)過程中涉及到的大量數(shù)據(jù)信息中，針對(duì)企業(yè)不同方面而獲取的不同的數(shù)據(jù)信息，在企業(yè)評(píng)價(jià)的過程中，其往往具有不同的重要性，即有些數(shù)據(jù)信息可能占據(jù)比較重要的比重，而有些數(shù)據(jù)信息可能會(huì)相對(duì)較為次要，如何有效的針對(duì)不同數(shù)據(jù)信息的重要性來(lái)有比重的進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)，就進(jìn)一步的提高了企業(yè)評(píng)價(jià)的難度。因此，如何提供一種既能夠針對(duì)具有不同權(quán)重的企業(yè)信息來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)進(jìn)行全方位的評(píng)價(jià)的企業(yè)評(píng)價(jià)方法就成為了亟待解決的問題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提供了一種基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法與系統(tǒng)，通過建立企業(yè)評(píng)價(jià)體系，結(jié)合熵權(quán)算法與層次分析法來(lái)確定企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，使得企業(yè)評(píng)價(jià)更加全面和準(zhǔn)確。本發(fā)明的第一部分提供了一種基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法，包括以下步驟：S1、采集用于企業(yè)評(píng)價(jià)的原始數(shù)據(jù)；S2、以企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值四個(gè)方面建立企業(yè)評(píng)價(jià)體系，并確定評(píng)價(jià)指標(biāo)；S3、采用熵權(quán)算法和層次分析法確定企業(yè)評(píng)價(jià)中各評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重；S4、根據(jù)評(píng)級(jí)指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重采用模糊綜合評(píng)價(jià)算法進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)，得到企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果。優(yōu)選的，S3中熵權(quán)算法包括以下步驟：S31、對(duì)原始數(shù)據(jù)中評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行矩陣歸一化處理；S32、對(duì)經(jīng)過矩陣歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義；S33、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)；S3中層次分析法包括以下步驟：S34、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階關(guān)系，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系；S35、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系中位于同一階層的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩比較判斷矩陣，并根據(jù)判斷矩陣確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性；S36、針對(duì)對(duì)應(yīng)于同上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重；S37、根據(jù)低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重及其對(duì)應(yīng)的上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次總排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重；根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)和層階權(quán)重，通過線性加權(quán)平均法計(jì)算所述指標(biāo)權(quán)重。進(jìn)一步優(yōu)選的，S31中評(píng)價(jià)指標(biāo)的矩陣歸一化處理通過以下方法計(jì)算：S311、設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則原始數(shù)據(jù)矩陣為A＝(aij)m×n，其中，A為原始數(shù)據(jù)矩陣，aij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)；S312、對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行矩陣歸一化處理后，經(jīng)過矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣為R＝(rij)m×n，其中，R為矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣，rij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)；S313、當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為正向指標(biāo)時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化公式為：當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化公式為：進(jìn)一步優(yōu)選的，S32中對(duì)經(jīng)過矩陣歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義通過以下方法計(jì)算：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵的公式為：其中，hj為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵，k為m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，fij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)比值；且，進(jìn)一步優(yōu)選的，S33中評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)通過以下方法計(jì)算：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)的公式為：其中，wj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。進(jìn)一步優(yōu)選的，S36中在進(jìn)行層次單排序前，檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性；當(dāng)判斷判斷矩陣滿足一致性，則對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序；當(dāng)判斷判斷矩陣不滿足一致性，則調(diào)整對(duì)應(yīng)的判斷矩陣。進(jìn)一步優(yōu)選的，S36中根據(jù)層次單排序確定同階權(quán)重通過以下方法計(jì)算：對(duì)于判斷矩陣B，計(jì)算BW＝λmaxW的特征根和特征向量；對(duì)計(jì)算出的特征向量正規(guī)化處理，得到正規(guī)化后的特征向量矩陣W＝[w1，w2，...wn，]r，并將該正規(guī)化后的特征向量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重；其中，W為正規(guī)化后的特征向量矩陣，λmax為特征根，wn為第n個(gè)正規(guī)化后的特征向量，r為特征向量矩陣的秩。進(jìn)一步優(yōu)選的，線性加權(quán)平均法為：指標(biāo)權(quán)重＝熵權(quán)×0.5+層階權(quán)重×0.5。優(yōu)選的，43中根據(jù)評(píng)級(jí)指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)包括以下步驟：S41、根據(jù)企業(yè)評(píng)價(jià)體系建立企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集和評(píng)語(yǔ)集，并根據(jù)專家評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)確定參考評(píng)價(jià)矩陣；S42、根據(jù)指標(biāo)集和參考評(píng)價(jià)矩陣采用模糊綜合評(píng)價(jià)算法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，獲得模糊評(píng)價(jià)矩陣；S43、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重和模糊評(píng)價(jià)矩陣得出模糊評(píng)價(jià)結(jié)果，并根據(jù)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果在評(píng)語(yǔ)集中對(duì)應(yīng)的評(píng)語(yǔ)來(lái)確定企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果。本發(fā)明的第二部分提供了一種基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，包括：指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端，其采集用于企業(yè)評(píng)價(jià)的原始數(shù)據(jù)；評(píng)價(jià)體系構(gòu)建服務(wù)器，其用于構(gòu)建以企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值四個(gè)方面建立企業(yè)評(píng)價(jià)體系，并確定評(píng)價(jià)指標(biāo)；數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，其分別與指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端和評(píng)價(jià)體系構(gòu)建服務(wù)器連接，根據(jù)原始數(shù)據(jù)通過熵權(quán)算法和層次分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行處理，以便的到評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重；企業(yè)評(píng)價(jià)服務(wù)器，其與數(shù)據(jù)處理服務(wù)器連接，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的評(píng)價(jià)指標(biāo)的參考評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，結(jié)合對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算企業(yè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。優(yōu)選的，數(shù)據(jù)處理服務(wù)器包括：熵權(quán)算法處理單元，其用于通過熵權(quán)算法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)；層次分析法處理單元，其用于通過層次分析法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重；指標(biāo)權(quán)重計(jì)算單元，其用于根據(jù)指標(biāo)權(quán)重的熵權(quán)和層階權(quán)重計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。進(jìn)一步優(yōu)選的，熵權(quán)算法處理單元包括：歸一化處理子單元，其用于對(duì)原始數(shù)據(jù)中評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行矩陣歸一化處理；熵定義子單元，其用于對(duì)經(jīng)過歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義；熵權(quán)計(jì)算子單元，其用于根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。進(jìn)一步優(yōu)選的，歸一化處理子單元，其通過以下方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則原始數(shù)據(jù)矩陣為A＝(aij)m×n，其中，A為原始數(shù)據(jù)矩陣，aij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行矩陣歸一化處理后，經(jīng)過矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣為R＝(rij)m×n，其中，R為矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣，rij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)；當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為正向指標(biāo)時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化公式為：當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化公式為：進(jìn)一步優(yōu)選的，熵定義子單元，其通過以下方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵的公式為：其中，hj為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵，k為m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，fij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)比值；且，進(jìn)一步優(yōu)選的，熵權(quán)計(jì)算子單元，其通過以下方法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)的公式為：其中，wj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。進(jìn)一步優(yōu)選的，層次分析法處理單元包括：評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系構(gòu)建子單元，其用于根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階關(guān)系，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系；判斷矩陣構(gòu)建子單元，其用于根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系中位于同一階層的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩比較判斷矩陣，并根據(jù)判斷矩陣確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性；一致性檢測(cè)子單元，其用于檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性；同階權(quán)重計(jì)算子單元，其用于針對(duì)對(duì)應(yīng)于同上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重；層階權(quán)重計(jì)算子單元，其用于根據(jù)低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重及其對(duì)應(yīng)的上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次總排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重。進(jìn)一步優(yōu)選的，同階權(quán)重計(jì)算子單元，其通過以下方法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重：對(duì)于判斷矩陣B，計(jì)算BW＝λmaxW的特征根和特征向量；對(duì)計(jì)算出的特征向量正規(guī)化處理，得到正規(guī)化后的特征向量矩陣W＝[w1，w2，...wn，]r，并將正規(guī)化后的特征向量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重；其中，W為正規(guī)化后的特征向量矩陣，λmax為特征根，wn為第n個(gè)正規(guī)化后的特征向量，r為特征向量矩陣的秩。進(jìn)一步優(yōu)選的，指標(biāo)權(quán)重計(jì)算單元，其通過以下方法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重：指標(biāo)權(quán)重＝熵權(quán)×0.5+層階權(quán)重×0.5。優(yōu)選的，企業(yè)評(píng)價(jià)服務(wù)器包括：評(píng)價(jià)體系構(gòu)建單元，其用于構(gòu)建企業(yè)評(píng)價(jià)體系，及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)集和評(píng)語(yǔ)集；模糊算法處理單元，其用于通過模糊綜合評(píng)價(jià)算法根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重和參考評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)計(jì)算企業(yè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；評(píng)價(jià)結(jié)果單元，其用于根據(jù)評(píng)語(yǔ)集，獲得企業(yè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果；顯示單元，其用于顯示輸出企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果。本發(fā)明的基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法及其系統(tǒng)，通過建立全方位的企業(yè)評(píng)價(jià)體系，對(duì)企業(yè)的技術(shù)先進(jìn)性和實(shí)用價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià)，同時(shí)通過熵權(quán)算法與層次分析法以及模糊綜合評(píng)價(jià)法的結(jié)合，使得企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀、科學(xué)，以便更加準(zhǔn)確的展現(xiàn)出企業(yè)科技能力的強(qiáng)弱，為企業(yè)制定階段性戰(zhàn)略目標(biāo)提供重要參考。附圖說(shuō)明為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的流程圖。圖2為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的熵權(quán)算法流程圖。圖3為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的層次分析法流程圖。圖4為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的企業(yè)評(píng)價(jià)流程圖。圖5為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)圖。具體實(shí)施方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。實(shí)施例一圖1為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的流程圖；圖2為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的熵權(quán)算法流程圖；圖3為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的層次分析法流程圖；圖4為本發(fā)明基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法的一個(gè)實(shí)施例的企業(yè)評(píng)價(jià)流程圖。如圖1所示，本實(shí)施例中，基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法，包括以下步驟：S1、采集用于企業(yè)評(píng)價(jià)的原始數(shù)據(jù)。具體的，針對(duì)所需進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)的企業(yè)，進(jìn)行用于企業(yè)評(píng)價(jià)的原始數(shù)據(jù)的采集，以便后續(xù)企業(yè)評(píng)價(jià)的進(jìn)行。S2、以企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值四個(gè)方面建立企業(yè)評(píng)價(jià)體系，并確定評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體的，以企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值四個(gè)評(píng)價(jià)類別來(lái)對(duì)企業(yè)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，即將企業(yè)的原始數(shù)據(jù)按照四個(gè)不同的類別進(jìn)行分別的分析處理。為評(píng)價(jià)企業(yè)在企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值四個(gè)評(píng)價(jià)類別的表現(xiàn)，針對(duì)這四個(gè)類別建立企業(yè)評(píng)價(jià)體系，同時(shí)，確定企業(yè)評(píng)價(jià)體系中涉及到的評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中，企業(yè)評(píng)價(jià)體系中涉及到的評(píng)價(jià)指標(biāo)可進(jìn)一步的包括三級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)和一級(jí)指標(biāo)，以此通過將評(píng)價(jià)指標(biāo)分為三個(gè)階層，實(shí)現(xiàn)三個(gè)階層的評(píng)價(jià)指標(biāo)從小到大的、從點(diǎn)到面的全方位評(píng)價(jià)企業(yè)。進(jìn)一步的，一級(jí)指標(biāo)可具體包括：企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值，即企業(yè)評(píng)價(jià)體系的四個(gè)評(píng)價(jià)方面。二級(jí)指標(biāo)可具體包括：企業(yè)研發(fā)能力、企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)、企業(yè)高層信息、企業(yè)基本信息、企業(yè)財(cái)務(wù)信息、企業(yè)內(nèi)部信息、企業(yè)投資信息、企業(yè)成本信息和企業(yè)案件信息。三級(jí)指標(biāo)可具體包括：研發(fā)費(fèi)用比率、研發(fā)人員比率、企業(yè)專利數(shù)量、企業(yè)專利分類數(shù)量、企業(yè)專利通過率、軟件著作權(quán)、企業(yè)創(chuàng)始人學(xué)歷水平、企業(yè)創(chuàng)始人創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷、企業(yè)創(chuàng)始人從業(yè)經(jīng)驗(yàn)水平、企業(yè)股東整體學(xué)歷、企業(yè)成立時(shí)間、企業(yè)雇員人數(shù)、企業(yè)營(yíng)業(yè)額、企業(yè)科研人員比例、企業(yè)銷售總額、企業(yè)資產(chǎn)總額、企業(yè)利潤(rùn)率、企業(yè)產(chǎn)權(quán)比率、企業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值、企業(yè)注冊(cè)資本、企業(yè)失信信息、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀態(tài)、企業(yè)分支機(jī)構(gòu)信息、企業(yè)欠貸信息、企業(yè)投資機(jī)構(gòu)數(shù)量、企業(yè)對(duì)外投機(jī)金額、企業(yè)法人對(duì)外投資金額、資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)業(yè)成本率、企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)案件信息、企業(yè)刑事案件信息、企業(yè)民事案件信息、企業(yè)行政案件信息和企業(yè)執(zhí)行案件信息。并且，二級(jí)指標(biāo)為針對(duì)一級(jí)指標(biāo)的進(jìn)一步細(xì)化，三級(jí)指標(biāo)為針對(duì)二級(jí)指標(biāo)的進(jìn)一步細(xì)化，而評(píng)價(jià)指標(biāo)中三層級(jí)相互對(duì)應(yīng)關(guān)系具體如表1所示。表1S3、采用熵權(quán)算法和層次分析法確定企業(yè)評(píng)價(jià)中各評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重。具體的，針對(duì)S2中確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過熵權(quán)算法和層次分析法來(lái)根據(jù)S1步驟中采集的原始數(shù)據(jù)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重，以便后續(xù)根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重信息來(lái)對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。如圖2所示，本實(shí)施例中采用熵權(quán)算法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)可具體包括以下步驟：S31、對(duì)原始數(shù)據(jù)中評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行矩陣歸一化處理。具體的，對(duì)未經(jīng)過處理的企業(yè)原始數(shù)據(jù)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣歸一化處理。進(jìn)一步的，評(píng)價(jià)指標(biāo)的矩陣歸一化處理可通過以下方法計(jì)算：S311、設(shè)本實(shí)施例的企業(yè)評(píng)價(jià)體系中共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則原始數(shù)據(jù)矩陣如公式1所示：公式1A＝(aij)m×n；其中，A為原始數(shù)據(jù)矩陣，aij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)。S312、對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行歸一化處理后，經(jīng)過矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣如公式2所示：公式2R＝(rij)m×n；其中，R為矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣，rij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)。S313、當(dāng)進(jìn)行矩陣歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)為正向指標(biāo)時(shí)，即該評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值大為優(yōu)時(shí)，則該評(píng)價(jià)指標(biāo)的歸一化公式如公式3所示：公式3而當(dāng)進(jìn)行矩陣歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)時(shí)，即該評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值小為優(yōu)時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化公式如公式4所示：公式4S32、對(duì)經(jīng)過矩陣歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義。再進(jìn)一步的，對(duì)經(jīng)過矩陣歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義通過以下方法計(jì)算：根據(jù)企業(yè)評(píng)價(jià)體系中m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵如公式5所示：公式5其中，hj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵，k為m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，fij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)比值；并且，公式5中k和fij的取值分別可為：S33、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)；再進(jìn)一步的，評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)可通過以下方法計(jì)算：針對(duì)本實(shí)施例中的情況，即當(dāng)企業(yè)評(píng)價(jià)體系共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)的公式如下公式6所示：公式6其中，wj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。本實(shí)施例中采用層次分析法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重流程如圖3所示，其具體包括以下步驟：S34、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階關(guān)系，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系。進(jìn)一步的，根據(jù)S2中建立的企業(yè)評(píng)價(jià)體系中所涉及的評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階關(guān)系，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)遞階層次體系，即上述說(shuō)明的本實(shí)施例中的一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)和三級(jí)指標(biāo)間的對(duì)應(yīng)層階關(guān)系。S35、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系中位于同一階層的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩比較判斷矩陣，并根據(jù)判斷矩陣確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性。針對(duì)指標(biāo)遞階層次體系中位于同一階層上的評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行兩兩對(duì)比，并建立相對(duì)應(yīng)的兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣，例如，兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)間進(jìn)行判斷矩陣的建立，或兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)間進(jìn)行判斷矩陣的建立，或兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)間進(jìn)行判斷矩陣的建立。根據(jù)以上對(duì)本實(shí)施例的說(shuō)明可知，當(dāng)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，對(duì)于重要性評(píng)價(jià)結(jié)果Ak而言，評(píng)價(jià)指標(biāo)Bi和Bj的相對(duì)重要性的判斷矩陣Bij如表2所示：表2AkB1B2ΛBnB1B11B12ΛB1nB2B21B22ΛB2nMMMMBnBn1Bn2ΛBnm針對(duì)于以上判斷矩陣，其應(yīng)滿足以下關(guān)系：公式7Bij＝1，i、j＝1、2、3、···n且i＝j(luò)；公式8i、j＝1、2、3、···n且i≠j；其中，Bij為評(píng)價(jià)指標(biāo)Bi和Bj的判斷矩陣，bij為第i向評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)第j向評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣標(biāo)度。如表2中所示，Bij表示第i行的評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)于第j列的評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度，且i為1、2、3、···、n，j為1、2、3、···、m。以及，表2中相對(duì)重要性關(guān)系通常取1、2、3、···、9及它們的倒數(shù)作為判斷矩陣標(biāo)度來(lái)表示，以便通過判斷矩陣標(biāo)度進(jìn)行快速的獲得兩個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)間的相對(duì)重要性，本實(shí)施例中判斷矩陣標(biāo)度及其對(duì)應(yīng)的含義具體如表3所示：表3通過以上方法來(lái)最終確定評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相對(duì)重要性。進(jìn)一步的，針對(duì)兩兩評(píng)價(jià)指標(biāo)間相對(duì)重要性的判斷，可以通過調(diào)查訪問法、專家咨詢法進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定，并根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性構(gòu)造判斷矩陣，以此來(lái)進(jìn)行計(jì)算相對(duì)重要性。S36、針對(duì)對(duì)應(yīng)于同上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重。進(jìn)一步的，在對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序前，還需要檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性，以確定是否能夠?qū)υu(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序，以此來(lái)保證后續(xù)對(duì)企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)可通過如下公式9判斷：公式9其中，CI為判斷矩陣一致性指標(biāo)，λmax為特征根，n為判斷矩陣中評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。當(dāng)根據(jù)公式9計(jì)算出CI＝0時(shí)，則判斷該判斷矩陣具有一致性，且該判斷矩陣具有完全一致性，則后續(xù)可對(duì)該判斷矩陣對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序。而根據(jù)公式9可知，當(dāng)公式9中λmax-n的值越大，則CI的值就越大，那么就判斷該判斷矩陣不具有完全一致性，且該判斷矩陣的一致性較差。而針對(duì)判斷矩陣的一致性較差的情況，則還需將CI與平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI進(jìn)行比較，以此來(lái)進(jìn)一步更加明確的判斷判斷矩陣的一致性，以及是否能夠根據(jù)該判斷矩陣直接進(jìn)行層次單排序。其中，本實(shí)施例中，平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的取值如表4所示：表4階數(shù)n123456789RI0.000.000.580.901.121.241.321.411.45通過CI和RI的關(guān)系來(lái)判斷判斷矩陣是否具有一致性，具體可通過公式10來(lái)判斷：公式10CR＝CI/RI<0.10；其中，CR為判斷矩陣的一致性指標(biāo)判斷標(biāo)準(zhǔn)。如CR滿足公式10的關(guān)系，則判斷此判斷矩陣具有滿意的一致性；而如果CR不滿足公式10的關(guān)系，則判斷此判斷矩陣不具備一致性，并需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行重新調(diào)整，并對(duì)經(jīng)過調(diào)整后的判斷矩陣再次判斷是否滿足一致性。而針對(duì)層次單排序，其可具體通過以下方式計(jì)算：對(duì)于判斷矩陣B，計(jì)算以下公式11的特征根和特征向量：公式11BW＝λmaxW；其中，W為正規(guī)化后的特征向量矩陣，λmax為特征根。并且，針對(duì)計(jì)算出的特征向量進(jìn)行正規(guī)化處理，得到正規(guī)化后的特征向量如公式12所示：公式12W＝[w1，w2，...wn，]r；其中，wn為第n個(gè)正規(guī)化后的特征向量，r為特征向量矩陣的秩。最終，將該正規(guī)化后的特征向量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重。具體的，針對(duì)以上的根據(jù)判斷矩陣判斷同階權(quán)重的方法，針對(duì)評(píng)價(jià)企業(yè)的四個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣過程如下：設(shè)一級(jí)指標(biāo)中，企業(yè)科技水平相比企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值的判斷矩陣標(biāo)度分別為1、2、3、4，則基于此構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣如表5所示：表5并且，上表5中，本實(shí)施例中共包括四個(gè)一級(jí)指標(biāo)，即n＝4，n次方根中第一項(xiàng)可根據(jù)以下公式21計(jì)算：公式21根據(jù)公式21可得n次方根中第一項(xiàng)為0.452，且根據(jù)此方法可以算出個(gè)評(píng)價(jià)矩陣中n次方根列中的每一項(xiàng)的值，即相對(duì)重要性。且，根據(jù)得出的相對(duì)重要性，最終確定四個(gè)一級(jí)指標(biāo)將的同階權(quán)重。S37、根據(jù)低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重及其對(duì)應(yīng)的上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次總排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重。具體的，根據(jù)計(jì)算出的低階層中評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重，結(jié)合該評(píng)價(jià)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的上一階層中評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重，以次來(lái)對(duì)所有的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次總排序，以此來(lái)確定出每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)參考其上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)后的層階權(quán)重。進(jìn)一步的，在進(jìn)行層階權(quán)重的計(jì)算前，還需對(duì)各級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)同階權(quán)重構(gòu)成的矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。最終，通過熵權(quán)算法確定了評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)，并且還通過層次分析法確定了評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重，可根據(jù)該熵權(quán)和層階權(quán)重來(lái)計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重，該指標(biāo)權(quán)重可采用線性加權(quán)平均法進(jìn)行計(jì)算。進(jìn)一步的，本實(shí)施例中，用于通過評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)和層階權(quán)重采用算線性加權(quán)平均算法來(lái)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的方法，可采用如下公式13計(jì)算：公式13指標(biāo)權(quán)重＝熵權(quán)×0.5+層階權(quán)重×0.5。S4、根據(jù)評(píng)級(jí)指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重采用模糊綜合評(píng)價(jià)算法進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)，得到企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果。根據(jù)計(jì)算出的評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重，及該指標(biāo)權(quán)重所對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過模糊綜合評(píng)價(jià)算法來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)，并最終得出企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果。其中，如圖4所示，根據(jù)評(píng)級(jí)指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)還可包括以下步驟：S41、根據(jù)企業(yè)評(píng)價(jià)體系建立企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集和評(píng)語(yǔ)集，并根據(jù)專家評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)確定參考評(píng)價(jià)矩陣。針對(duì)本實(shí)施例，設(shè)企業(yè)評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)集為O，且O可通過公式14表示：公式14O＝{P1,P2,P3,P4}；其中，P1至P4為各一級(jí)指標(biāo)。并且，P1、P2、P3、P4通過公式15表示：公式15P1＝{Q1,Q2,Q3}P2＝{Q4,Q5}P3＝{Q6,Q7}P1＝{Q8,Q9}其中，Q1至Q9為各二級(jí)指標(biāo)。以及，本實(shí)施例的評(píng)語(yǔ)集為針對(duì)企業(yè)技術(shù)鑒定評(píng)價(jià)為合格、國(guó)內(nèi)一般、國(guó)內(nèi)中等、國(guó)內(nèi)先進(jìn)、國(guó)內(nèi)領(lǐng)先共5個(gè)等級(jí)，且該評(píng)語(yǔ)集可通過公式16進(jìn)行表示：公式16V＝{v1,v2,v3,v4,v5,}＝{1,2,3,4,5}；其中，v1、v2、v3、v4和v5分別對(duì)應(yīng)合格、國(guó)內(nèi)一般、國(guó)內(nèi)中等、國(guó)內(nèi)先進(jìn)、國(guó)內(nèi)領(lǐng)先五個(gè)等級(jí)。針對(duì)參考評(píng)價(jià)矩陣，本實(shí)施例中具體選取了50位專家根據(jù)某一企業(yè)科技技術(shù)水平的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，得到如下參考評(píng)價(jià)矩陣：其中，R1’、R2’、R3’和R4’分別為針對(duì)一級(jí)指標(biāo)專家的參考評(píng)價(jià)矩陣，a、b、c和d分別為針對(duì)一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)專家的參考評(píng)價(jià)矩陣值標(biāo)度。S42、根據(jù)指標(biāo)集和參考評(píng)價(jià)矩陣采用模糊綜合評(píng)價(jià)算法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，獲得模糊評(píng)價(jià)矩陣。本實(shí)施例中，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)中二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)算法，則通過模糊綜合評(píng)價(jià)算法計(jì)算出的模糊評(píng)價(jià)矩陣如公式17所示：公式17其中，R1為模糊評(píng)價(jià)矩陣，其基于評(píng)價(jià)指標(biāo)及參考評(píng)價(jià)矩陣得出，r11、r12、r13、r14、r15為模糊評(píng)價(jià)矩陣中的標(biāo)度。并且，公式17中r11、r12、r13、r14、r15的值如公式18中所示：公式18r11＝{Q1*a11+Q2*a21+Q3*a31}；r12＝{Q1*a12+Q2*a22+Q3*a32}.r13＝{Q1*a13+Q2*a23+Q3*a33}；r14＝{Q1*a14+Q2*a24+Q3*a34}.r15＝{Q1*a15+Q2*a25+Q3*a35}.；同理，通過以上公式17及公式18還可求出R2、R3和R4的模糊評(píng)價(jià)矩陣，直至將所有二級(jí)指標(biāo)都模糊綜合評(píng)價(jià)算法計(jì)算完模糊評(píng)價(jià)矩陣后，再計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)矩陣。S43、根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重和模糊評(píng)價(jià)矩陣得出模糊評(píng)價(jià)結(jié)果，并根據(jù)模糊評(píng)價(jià)結(jié)果在評(píng)語(yǔ)集中對(duì)應(yīng)的評(píng)語(yǔ)來(lái)確定企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果。通過指標(biāo)權(quán)重與模糊評(píng)價(jià)矩陣計(jì)算模糊評(píng)價(jià)結(jié)果可通過如下公式19計(jì)算：公式19M＝W×R＝{m1,m2,m3,m4}；其中，M為模糊評(píng)價(jià)結(jié)果，W為指標(biāo)權(quán)重，R為模糊評(píng)價(jià)矩陣，m1、m2、m3和m4為評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)得分。根據(jù)上述S41中的說(shuō)明，本實(shí)施例中評(píng)語(yǔ)集中存在合格、國(guó)內(nèi)一般、國(guó)內(nèi)中等、國(guó)內(nèi)先進(jìn)、國(guó)內(nèi)領(lǐng)先5個(gè)等級(jí)，則珍貴評(píng)語(yǔ)集中5個(gè)等級(jí)的評(píng)價(jià)制度如表6所示：表6序號(hào)企業(yè)鑒定得分企業(yè)技術(shù)等級(jí)180-100國(guó)內(nèi)領(lǐng)先260-80國(guó)內(nèi)先進(jìn)340-60國(guó)內(nèi)中等420-40國(guó)內(nèi)一般50-20合格企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果可通過以下公式20計(jì)算：公式20G＝(M*VT)*100，G∈[0,1]；其中，G為企業(yè)鑒定得分，M為模糊評(píng)價(jià)結(jié)果，VT為隸屬度得分矩陣。并且，本實(shí)施例中，上述的隸屬度得分矩陣可具體根據(jù)上表6中企業(yè)鑒定地分與企業(yè)技術(shù)等級(jí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系確定。例如，通過以上方法最終記算出的G為79.87，則可根據(jù)G在表6中所對(duì)應(yīng)的企業(yè)技術(shù)等級(jí)得出該企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果為國(guó)際先進(jìn)。實(shí)施例二本實(shí)施例中基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，具體包括：指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端、評(píng)價(jià)體系構(gòu)建服務(wù)器、數(shù)據(jù)處理服務(wù)器和企業(yè)評(píng)價(jià)服務(wù)器。其中，指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端，采集用于企業(yè)評(píng)價(jià)的原始數(shù)據(jù)，以便根據(jù)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)通過本系統(tǒng)的企業(yè)評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)體系構(gòu)建服務(wù)器，用于構(gòu)建以企業(yè)科技水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力、企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和企業(yè)社會(huì)價(jià)值四個(gè)方面建立企業(yè)評(píng)價(jià)體系，并確定評(píng)價(jià)指標(biāo)。數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，用于根據(jù)原始數(shù)據(jù)通過熵權(quán)算法和層次分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行處理，以便得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重，且數(shù)據(jù)處理服務(wù)器與指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端和評(píng)價(jià)體系構(gòu)建服務(wù)器連接，以便接收指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端采集到的原始數(shù)據(jù)，并歌劇評(píng)價(jià)體系構(gòu)建服務(wù)器確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行處理。進(jìn)一步的，數(shù)據(jù)處理服務(wù)器中還具體的包括：熵權(quán)算法處理單元、層次分析法處理單元和指標(biāo)權(quán)重計(jì)算單元。其中，熵權(quán)算法處理單元，用于通過熵權(quán)算法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。層次分析法處理單元，用于通過層次分析法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重。指標(biāo)權(quán)重計(jì)算單元，用于根據(jù)指標(biāo)權(quán)重的熵權(quán)和層階權(quán)重計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。再進(jìn)一步的，熵權(quán)算法處理單元和層次分析法處理單元分別連接指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端，以便分別針對(duì)同時(shí)接收指標(biāo)數(shù)據(jù)采集終端采集到的評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，并同時(shí)進(jìn)行對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)和層階權(quán)重的計(jì)算，以便有效的提高企業(yè)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的處理效率。具體的，熵權(quán)算法處理單元還可進(jìn)一步的包括：歸一化處理子單元、熵定義子單元和熵權(quán)計(jì)算子單元。其中，歸一化處理子單元用于對(duì)原始數(shù)據(jù)中評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行矩陣歸一化處理；熵定義子單元用于對(duì)經(jīng)過歸一化處理的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義；熵權(quán)計(jì)算子單元用于根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。并且，歸一化處理子單元，其通過以下方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則原始數(shù)據(jù)矩陣為A＝(aij)m×n，其中，A為原始數(shù)據(jù)矩陣，aij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行矩陣歸一化處理后，經(jīng)過矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣為R＝(rij)m×n，其中，R為矩陣歸一化處理后的原始數(shù)據(jù)矩陣，rij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)；當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為正向指標(biāo)時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化公式為：當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)時(shí)，評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化公式為：熵定義子單元，其通過以下方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行熵定義：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵的公式為：其中，hj為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵，k為m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，fij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的歸一化數(shù)據(jù)比值；且，熵權(quán)計(jì)算子單元，其通過以下方法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)：設(shè)共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)的公式為：其中，wj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。以及，層次分析法處理單元還可進(jìn)一步的包括：評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系構(gòu)建子單元、判斷矩陣構(gòu)建子單元、一致性檢測(cè)子單元、同階權(quán)重計(jì)算子單元和層階權(quán)重計(jì)算子單元。其中，評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系構(gòu)建子單元用于根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階關(guān)系，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系；判斷矩陣構(gòu)建子單元用于根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)遞階層次體系中位于同一階層的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩比較判斷矩陣，并根據(jù)判斷矩陣確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性；一致性檢測(cè)子單元用于檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性；同階權(quán)重計(jì)算子單元用于針對(duì)對(duì)應(yīng)于同上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次單排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重；層階權(quán)重計(jì)算子單元用于根據(jù)低階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重及其對(duì)應(yīng)的上一階層評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行層次總排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的層階權(quán)重。并且，同階權(quán)重計(jì)算子單元，其通過以下方法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重：對(duì)于判斷矩陣B，計(jì)算BW＝λmaxW的特征根和特征向量；對(duì)計(jì)算出的特征向量正規(guī)化處理，得到正規(guī)化后的特征向量矩陣W＝[w1，w2，...wn，]r，并將正規(guī)化后的特征向量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的同階權(quán)重；其中，W為正規(guī)化后的特征向量矩陣，λmax為特征根，wn為第n個(gè)正規(guī)化后的特征向量，r為特征向量矩陣的秩。再進(jìn)一步的，指標(biāo)權(quán)重計(jì)算單元分別連接熵權(quán)算法處理單元和層次分析法處理單元，以便接收經(jīng)過熵權(quán)算法處理單元和層次分析法處理單元計(jì)算出的評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)和層階權(quán)重并進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算。并且，指標(biāo)權(quán)重計(jì)算單元，其通過以下方法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重：指標(biāo)權(quán)重＝熵權(quán)×0.5+層階權(quán)重×0.5。企業(yè)評(píng)價(jià)服務(wù)器，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的評(píng)價(jià)指標(biāo)的參考評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，結(jié)合對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算企業(yè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，且該企業(yè)平價(jià)服務(wù)器與數(shù)據(jù)處理服務(wù)器連接。進(jìn)一步的，企業(yè)評(píng)價(jià)服務(wù)器可具體的包括：評(píng)價(jià)體系構(gòu)建單元、模糊算法處理單元、評(píng)價(jià)結(jié)果單元和顯示單元。其中，評(píng)價(jià)體系構(gòu)建單元，用于構(gòu)建企業(yè)評(píng)價(jià)體系，及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)集和評(píng)語(yǔ)集，通過該評(píng)價(jià)體系構(gòu)建單元能夠根據(jù)企業(yè)用戶的需求來(lái)確定企業(yè)評(píng)價(jià)體系，并根據(jù)該企業(yè)評(píng)價(jià)體系來(lái)確定適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)集和評(píng)語(yǔ)集。模糊算法處理單元，用于通過模糊綜合評(píng)價(jià)算法根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重和參考評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)計(jì)算企業(yè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。評(píng)價(jià)結(jié)果單元，用于根據(jù)評(píng)語(yǔ)集，獲得企業(yè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果，且評(píng)價(jià)結(jié)果單元分別連接評(píng)價(jià)體系構(gòu)建單元和模糊算法處理單元，以便能夠分別接收評(píng)價(jià)體系構(gòu)建單元和模糊算法處理單元中的數(shù)據(jù)信息，以此用于評(píng)價(jià)結(jié)果的獲得。顯示單元，用于顯示輸出企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果，且該顯示單元連接評(píng)價(jià)結(jié)果單元，以便通過評(píng)價(jià)結(jié)果單元獲取企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果。再進(jìn)一步的，企業(yè)評(píng)價(jià)服務(wù)器中還可包括存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)企業(yè)平價(jià)服務(wù)器中構(gòu)建的企業(yè)評(píng)價(jià)體系及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)集、評(píng)語(yǔ)集等信息，且該存儲(chǔ)單元分別連接評(píng)價(jià)體系構(gòu)建單元和評(píng)價(jià)結(jié)果單元。本實(shí)施例企業(yè)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的具體工作流程可參考上述的實(shí)施例一的詳細(xì)說(shuō)明。實(shí)施例三以下，通過上述的基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法及系統(tǒng)針對(duì)某企業(yè)進(jìn)行企業(yè)評(píng)價(jià)。本實(shí)施例中，根據(jù)企業(yè)評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，各評(píng)價(jià)指標(biāo)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立的企業(yè)評(píng)價(jià)體系。根據(jù)建立的企業(yè)評(píng)價(jià)體系中各評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，運(yùn)用熵權(quán)算法和層析分析法來(lái)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重，最終得出的評(píng)價(jià)指標(biāo)及其指標(biāo)權(quán)重如表7所示：表7針對(duì)本實(shí)施例的企業(yè)評(píng)價(jià)體系，積企業(yè)評(píng)價(jià)體系中所對(duì)應(yīng)的各評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)選取專家企業(yè)參考評(píng)價(jià)矩陣，且參考評(píng)價(jià)矩陣如下所示：采用模糊綜合評(píng)價(jià)算法對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)行評(píng)價(jià)，其具體過程如下：根據(jù)上表7的內(nèi)容，根據(jù)公式15可知第一個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)為：{Q1,Q2,Q3}＝{0.250,0.417,0.333}；根據(jù)公式17對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)算法計(jì)算出的模糊評(píng)價(jià)矩陣如下所示：通過上式可求得模糊評(píng)價(jià)矩陣R1對(duì)應(yīng)如下所示：R1＝{0,0.14575,0.39575,0.4585}同理，根據(jù)以上方法，對(duì)剩余的四個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)可得到R2,R3,R4,R5的模糊評(píng)價(jià)矩陣如下所示：R2＝{0.08325,0.2665,0.35,0.30025}R3＝{0.09725,0.34725,0.40275,0.15275}R4＝{0.08325,0.26375,0.34725,0.30575}R5＝{0,0.1875,0.4375,0.375}根據(jù)以上計(jì)算出的二級(jí)指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)矩陣，再計(jì)算一級(jí)指標(biāo)，通過對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。指標(biāo)權(quán)重的矩陣W＝{p1,p2,p3,p4,p5}，根據(jù)上表7記錄的指標(biāo)權(quán)重可以將上述的指標(biāo)權(quán)重矩陣具體寫為：W＝{0.389,0.262,0.107,0.18,0.062}并且，結(jié)合該指標(biāo)權(quán)重矩陣，可進(jìn)一步對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。即，把指標(biāo)權(quán)重矩陣W與模糊評(píng)價(jià)矩陣R進(jìn)行模糊運(yùn)算，得出模糊評(píng)價(jià)結(jié)果為：將上式進(jìn)行化簡(jiǎn)計(jì)算，得到如下公式：M＝W×R＝{m1,m2,m3,m4}＝{0.0472,0.2227,0.3783,0.3516}根據(jù)建立的企業(yè)評(píng)價(jià)體系，建立評(píng)語(yǔ)集。具體的，本實(shí)施例中，針對(duì)本項(xiàng)目對(duì)企業(yè)綜合素質(zhì)的評(píng)價(jià)分為差、中、良、優(yōu)4個(gè)等級(jí)，記為對(duì)應(yīng)的隸屬度得分矩陣為：J＝{0.25,0.5,0.75,1}基于上述的內(nèi)容，根據(jù)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果表明，該企業(yè)在四個(gè)隸屬度差、中、良、優(yōu)的比例分別為：m1,m2,m3,m4。然后根據(jù)以下公式可得出最終企業(yè)鑒定得分：G＝M*JT＝{0.0472,0.2227,0.3783,0.3516}*{0.25,0.5,0.75,1}T×100＝75.86根據(jù)以上的評(píng)價(jià)過程可得出，此企業(yè)的企業(yè)評(píng)價(jià)得分G為75.86，G的值決定了企業(yè)的綜合素質(zhì)，該企業(yè)處于優(yōu)等水平。本發(fā)明的基于熵權(quán)算法與層次分析法的數(shù)據(jù)挖掘方法與系統(tǒng)，通過建立全方位的企業(yè)評(píng)價(jià)體系，對(duì)企業(yè)的技術(shù)先進(jìn)性和實(shí)用價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià)，同時(shí)通過熵權(quán)算法與層次分析法以及模糊綜合評(píng)價(jià)法的結(jié)合，使得企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀、科學(xué)，以便更加準(zhǔn)確的展現(xiàn)出企業(yè)科技能力的強(qiáng)弱，為企業(yè)制定階段性戰(zhàn)略目標(biāo)提供重要參考。最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3