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基于云模型的信息工程监理服务质量评价的研究
来源:电子技术应用2013年第10期
刘宏志, 朱方方
北京工商大学 计算机与信息工程学院, 北京100048
摘要: 采用熵权法计算各指标的权值,降低人为因素对权重的影响,使权值更客观;采用云模型实现评语与评价值之间的映射,解决评价中存在的模糊性和随机性问题;最后通过实例证明这种评价方法的可行性和准确性。
中图分类号: TP399
文献标识码: A
文章编号: 0258-7998(2013)10-0133-03
The research of information engineering surveillance service quality evaluation based on Cloud model
Liu Hongzhi, Zhu Fangfang
College of Computer Science and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China
Abstract: This article uses the entropy weight method to calculate the weight of each index value, to reduce the influence of human factors on the weight, and to get more objective weights; Using Cloud model to realize comments and evaluation value of the mapping between, solve the fuzziness and the randomness of the evaluation; Finally, the practical application shows this evaluation method is feasible and accurate.
Key words : information engineering surveillance; service quality evaluation; Cloud model; entropy weight method

    监理单位为业主提供服务质量的优劣直接关系到工程顺利建设和成功与否,因此在工程建设中针对监理单位的服务质量建立一个客观、准确的评价体系显得尤为重要[1]。现在对服务质量评价的方法主要有灰色关联分析评价法、层次分析法和模糊综合法[2]。

    通过对各种评价方法进行分析,并结合信息工程监理的特性,本文使用云模型熵权法对其进行评价,以保证结果的客观性。使用熵权法计算各个指标的权重;使用云模型理论建立服务质量等级评语,并用云模型来描述评语,再对各个指标进行评分并转换成云模型,然后对评分的期望值进行修改,最后求出系统的综合服务质量云模型[3],并与评语集对照确定服务质量的级别。将云模型理论应用到综合评价法方法中能够较好地解决评价过程中的模糊性和随机性的问题。
1 云模型
    设U是一个用精确数值表示的论域,A是U上对应的定性概念,若x是论域中的任意一个元素,并且x是定性概念A的一次随机的实现,x对A的隶属度?滋(x)∈[0,1]具有稳定倾向的随机数,则称x在论域U上的分布为云模型[4]。其中每一个x称为一个云滴。
    云模型由3个数字特征:期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)来表征[5],记作C(Ex,En,He),如图1所示。

    Ex:表示云滴在论域空间分布的期望。
    En:定性概念的不确定度量,在云模型中被用来综合度量定性概念的模糊度和随机性。
    He:熵的不确定性度量。超熵越大,云滴离散度越大,隶属度的随机性越大。
    云的作用范围为(Ex-3En,Ex+3En)。
2 信息工程监理服务质量综合评价模型
2.1 构建信息工程监理服务质量评价指标体系

    在监理服务质量评价的过程中,评价指标决定了服务质量评价结果的认可性。以往的研究通常根据信息工程监理的主要内容来确定信息工程监理服务质量的评价指标,这种评价指标体系在建设监理中虽然已经比较完善,但还不能很准确地描述信息工程监理主要内容;为了使评价指标能全面反映信息工程项目开发过程,将信息工程监理四个阶段的主要工作内容以及项目监理组织机构及工作制度、合同及信息管理作为主要评价指标,构成信息工程监理服务质量评价指标体系,如图2所示。

   

 


3 实例分析
    以某项目作为实例进行研究,并邀请7位评委参与评价。在本节中以信息工程监理服务质量综合评价指标体系中的工程招标服务为例,说明采用云模型对信息工程监理服务质量进行综合评价的过程。

    最后,通过一级指标的云模型和权重输入数据式(9)可得综合云模型为:C={84.298 7,5.005 3,0.160}。同时利用正向云发生器[7-8]进行1 000次正态随机模拟计算,得到综合评价云图,如图3所示。

    由图3可知,云滴的数据范围在“较好”区间内,且期望值Ex=84.298 7。因此该监理单位的监理综合服务质量等级为较好。但是,从图3中也可看出,除大部分云滴落在“较好”区间外,其余主要在“一般”区间。因此综合评价为较好偏下更为准确。
    信息工程监理服务质量综合评价是一个主客观相结合的复杂的评价过程。本文采用云模型对信息工程监理的服务质量进行综合评价,较好地将主客观信息融合在一起,充分考虑了评价中的模糊性和随机性,有效地处理了评价过程中的不确定性;同时使用熵权法确定指标的权重,具有较高的精确性。最后通过实例验证了基于云模型的信息工程监理服务质量评价方法更为科学可行。
参考文献
[1] 朱方方,刘宏志.基于D+Pearson相关的信息工程监理服务质量评价研究[J].软件导刊, 2012,11(10):6-9.
[2] 高丽,刘宏志.隐马尔可夫模型在信息工程质量监理中的应用[J].微型机与应用, 2010,29(21):91-94.
[3] 谭泽德.一种基于云模型的网络安全风险综合评价法[J]. 网络安全技术与应用,2011(7):29-32.
[4] 赵卫伟,李德毅.基于云模型的入侵检测方法[J].计算机工程与应用, 2003,39(26):158-160,164.
[5] 叶琼,李绍稳,张友华,等.云模型及应用综述[J].计算机工程与设计,2011,32(12):4198-4201.
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[7] 刘桂花,宋承祥,等.云发生器的软件实现[J].计算机应用研究,2007(1):46-48.
[8] 王旭辉,杨华,陈远.基于云模型效能评估的Matlab实现[J].微型机与应用,2012,31(8):79-83.

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