7. 模型的评价、改进及推广
7.1模型评价
优点：
（1）在求解第一问时，模糊综合评价采用模糊数学中的最大隶属度原则研究环境中的模糊现象，可以细致、准确地评价环境等级。
（2）本模型采用的灰色预测模型具有少数据性、良好的时效性、较强的系统性和关联性等特征，可以合理的对数据做出预测。
（3）在求解问题二时，我们把长江流水水质假设成是一维稳定河流水质，这样可大大方便求解上游给下游地区带来的污染物质量。
缺点：
（1）采用模糊综合评价时，实际中最常用的是最大隶属度原则，但用此分级标准评价环境污染程度存在一定的主观性。
（2）在求解某些模型时，为了使问题得到方便的解决，往往采用简化的手段进行求解，因此求出的结果与真实值会存在一定的偏差。
7.2模型改进
在求解问题二时，没有考虑长江流量的变化给江水净化污染物质量大小所带来的影响。这会在一定情况下影响结果的准确性。若要提高使模型的精度，应该把江水的流量变化考虑进去。
7.3模型推广
模型一中，除了用模糊算法评价外，还可以用BP神经网络来求长江水质的在综合评价而；而在求解问题三和问题四时采用的灰色预测，还可以用回归分析预测、时间序列预测和神经网络预测等代替。
【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归
传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型
常见评价模型简介 评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型，如2005年全国赛A题长江水质的评价问题，2008年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型：层次分析模型，模糊综合评价模型，灰色关联分析模型，以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。 层次分析模型 层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求，将所包含的因素进行分类，一般按目标层、准则层和子准则层排列，构成一个层次结构，对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重，这样层层分析下去，直到最后一层，给出所有因素相对于总目标而言，按重要性程度的一个排序。其主要特征是，它合理地将定性与定量决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 运用层次分析法进行决策，可以分为以下四个步骤： 步骤1 建立层次分析结构模型 深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象)，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。 步骤2构造成对比较阵 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，借助1~9尺度，构造比较矩阵； 步骤3计算权向量并作一致性检验 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验，若通过，则最大特征根对应的特征向量做为权向量。
步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验) 组合权向量可作为决策的定量依据 通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。 例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。 步骤1 建立系统的递阶层次结构 将决策问题分为3个层次：目标层O，准则层C，方案层P；每层有若干元素，各层元素间的关系用相连的直线表示。
什么是顾客满意度模型（Customer Satisfaction Model）？释义 N. Kano的顾客满意度模型是一项质量管理工具和市场营销技术，可以被用来衡量顾客的满意程度。 顾客满意度模型甄别出6类质量属性，其中前3类对顾客满意度产生实质性影响： 1.基本因素（Basic Factors）。（不满足要素，必须有 的。）顾客对产品的最低限度需求，必须有。）- 顾客 对产品的最低限度需求，如果缺了这些基本因素，会让 顾客感到不满；但是，即便产品包含了或者超出了它们， 也不会让顾客产生满足感，顾客想当然地以它们为先决 因素。基本因素是进入市场的最低门槛要求。 2.兴奋因素(Excitment Factors)。（满足因素，有吸引力 的。）- 有了这些因素，会增强顾客的满足感；即便缺 了它们的话，也不至于让顾客产生不满。这些因素让顾 客感到惊喜，并产生“愉悦的感觉”。产品包含这些因素， 就能将自己的企业与竞争对手区别开来，使自己处于有 利地位。 3.性能因素（Performance Factors）。如果产品性能表 现很好，顾客则表示满意；如果产品性能表现很差，顾 客则产生不满。这里，性能表现与总体满足感是线型对 称的。以上这三个因素与顾客的需求、期望直接相关， 因此，公司在这些方面一定要具有竞争性。 除此以外，Kano还提到了其他三个属性： 4.冷漠属性（Indifferent attributes）。顾客对于有无 这些属性并不在意。 5.可疑属性（Questionable attributes）。对于这些属性， 并不清楚它们是不是顾客所期待的。 6.背离属性（Reverse Attributes）。这些属性特征的相 反方面才是顾客所期望的。 顾客满意度模型起源历史 这种顾客满意度的研究方法源于一篇Kano与人合写并发表在日本质量控制协会会刊《品质》上的文章，题目为《诱人品质与必需品质》（1984）。39-48.
中国移动分公司全面提升企业自主创新能力与核心竞争力文章标题：中国移动分公司全面提升企业自主创新能力与核心竞争力中国移动___公司是中国移动(香港)有限公司(简称中国移动)在___设立的全资子公司，并由中国移动通信集团公司直接领导和管理。 ___是经济大省，交流大省和人口大省，___移动公司的客户数和运营收入在中国移动通信集团已连续9年稳居第一，客户规模超过5000万。 2019年，中国移动___公司提出了“国际化理念，本土化创新，中国式管理”的创新理念，积极构建通信企业系统化的创新体系，开展“跨部门跨公司．跨行业”的创新活动，营造“人人有创新企业有专利”的创新文化，全面提升企业的自主创新能力与核心竞争力，为公司推进移动信息专家战略转型实现从优秀到卓越的新跨越提供了良好支撑。 创新体系构建与实施背景一、国家提出自主创新发展战略国家提出了“坚持自主创新道路．建设创新型国家”的发展战略．颁布实施了《中长期科学和技术发展规划纲要》．将自主创新提到国家战略层面．提出“十一五“时期着力自主创新．并将“提高自主创新能力“作为“十一五“时期的”六个必须”之一。 二、我国信息产业自主创新能力不足，将严重影响行业发展国家中长期科学和技术发展规划纲要》将信息技术作为国家创新的重点突破领域．但目前我国信息产业的整体对外依存度过高．自主创新能力不足．国际竞争力较弱。 最为明显的表现就是．国外通信企业已在国内申请大量运营业务专利未来将直接影响到我国通信企业的发展。 三、复杂的外部环境要求通信企业提升自主创新能力从渐趋复杂的外部环境来看．技术变革、竞争环境和客户需求的变化．传统语音业务的萎缩和增量不增收．数据业务发展压力的加大．信息化发展的大势．3牌照的发放等．都要求通信企业必须进一步加快创新步伐．提升自主创新能力．开发更多的新业务．推出更多的信息化产品．以满足不断增长的客户需求，提升企业价值。 四、通信企业的创新能力现状呼唤系统化的创新体系从目前来看，我国通信企业缺乏系统化创新体系已成为企业提升自主创新能力的瓶颈。 主要体现在：①创新缺乏统一战略．统一理念．统一规划和整体推进，企业的创新往往是分散的，创新工作．创新资源难以整体协调，降低了资源的利用率；
学科评价模型（模糊综合评价法） 摘要：该模型研究的是某高校学科的评价的问题，基于所给的学科统计数据作出综合分析。基于此对未来学科的发展提供理论上的依据。 对于问题1、采用层次分析法，通过建立对比矩阵，得出影响评价值各因素的所占的权重。然后将各因素值进行标准化。在可共度的基础上求出所对应学科的评价值，最后确定学科的综合排名。（将问题1中的部分结果进行阐述） （或者是先对二级评价因素运用层次分析法得出其对应的各因素的权重（只选取一组代表性的即可），然后再次运用层次分析法或者是模糊层次分析法对每一学科进行计算，得出其权重系数）。通过利用matlab确定的各二级评价因素的比较矩阵的特征根分别为：4.2433、2、4.1407、3.0858、10.7434、7.3738、3.0246、1 对于问题2、基于问题一中已经获得的对学科的评价值，为了更加明了的展现各一级因素的作用，采用求解相关性系数的显著性，找出对学科评价有显著性作用的一级评价因素。同时鉴于从文献中已经有的获得的已经有的权重分配，对比通过模型求得的数值，来验证所建模型和求解过程是否合理。 对于问题3、主成份分析法，由于在此种情况下考虑的是科研型或者教学型的高校，因此在评价因素中势必会有很大的差别和区分。所以在求解评价值的时候不能够等同问题1中的方法和结果，需要重新建立模型，消除或者忽略某些因素的影响和作用（将问题三的部分结果进行阐述）。 一、问题重述
学科的水平、地位是评价高等学校层次的一个重要指标，而学科间水平的评价对于学科本身的发展有着极其重要的作用。而一个显著的方面就是在录取学生方面，通常情况下一个好的专业可以录取到相对起点较高的学生，而且它还可以使得各学科能更加深入的了解到本学科的地位和不足之处，可以更好的促进该学科的发展。学科的评价是为了恰当的学科竞争，而学科间的竞争是高等教育发展的动力，所以合理评价学科的竞争力有着极其重要的作用。鉴于学科评价的两种方法：因素分析法和内涵解析法。本模型基于某大学（科研与教学并重型高校）的13个学科在某一时期内的调查数据，包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 通过计算每一级、每一个评价因素所占的权重，确定某一学科在评价是各因素所占的比重，构建评价等级所对应的函数。通过数值分析得出学科的评价值。需要解决一下几个问题： 1、根据已给数据建立学科评价模型，要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析，给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型祸教学型高校，请给出相应的学科评价模 型。 二、符号说明与基本假设 2.1符号说明 符号说明 S——评价数（评价所依据的最终数值） X——影响评价数值的一级因素所构成的矩阵
数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的
顾客满意度指数测评模型比较与借鉴 内容摘要：基于对SCSB模型、ACSI模型、ECSI模型的研究，分析了影响我国商业企业顾客满意的诸多因素，针对目前我国市场上存在的实际情况，提出了适合我国商业企业顾客满意度的指数测评模型，并对模型进行了描述。 关键词：商业企业顾客满意顾客满意度测评 中国加入WTO后零售市场进一步开放，随着许多国外大型零售企业，如沃尔玛、家乐福等的陆续进入，我国零售商业效益低下已是不争的事实。目前，越来越多的企业认识到市场竞争的核心是顾客满意，只有赢得顾客，才能赢得市场，获得利润。在2000版ISO9000族标准中，“以顾客为关注焦点”被列为质量管理八项原则之首，强调了对顾客满意度的测评与监控，并将其作为质量管理体系业绩的一项测量指标。可见，如何提高顾客满意度进而提高顾客的忠诚度，是我国各个商业企业应极其关注的问题。 在这种背景下，本文试图提出一个适合于我国商业企业顾客满意度评价的方法，为提升我国商业企业的核心竞争能力提供帮助。 顾客满意度指数测评模型的介绍 顾客满意度是一个经济心理学的概念，要衡量它就必须建立模型，将顾客满意度与一些相关变量（例如价值、质量、投诉行为、忠诚度等）联系起来。顾客满意度指数（Customer Satisfaction Index，CSI）是目前许多国家使用的一种新经济指标，主要用于对经济产出质量进行评价。它也是目前国内质量领域和经济领域一个非常热门而又非常前沿的课题。20世纪90年代以来，许多国家都开展了全国性的顾客满意度指数测评工作，以此来提高本国企业的竞争力。瑞典率先于1989年建立了全国性的顾客满意度指数，即瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB），此后，美国和欧盟相继建立了各自的顾客满意度指数——美国顾客满意度指数（ACSI，1994）和欧洲顾客满意度指数（ECSI，1999）。另外，新西兰、加拿大等国家和台湾地区也在几个重要的行业建立了顾客满意度指数。 瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB）模型 从世界范围来看，瑞典SCSB（Sweden Customer Satisfaction Barometer模型是最早建立的全国性顾客满意度指数模型（如图1）。该模型的前导变量有两个：顾客对产品/服务的期望；顾客对产品/服务的价值感知。满意度的结果变量是顾客抱怨和顾客忠诚度，忠诚度是模型中最终的因变量，因为它可以作为顾客保留和企业利润的指示器。
我国企业自主创新能力评价指标体系构成及简析构成 根据我国的国情，制造业在国民经济中的分量举足轻重，技术创新就成了诸多创新活 动的核心。为此，我们从技术创新能力的角度构建一个企业自主创新能力的评价指标体系，共包括四个一级指标： 1.潜在技术创新资源指标。潜在的技术创新资源包括人力资源存量和经济资源存量， 它主要反映某区域内的所有企业潜在的技术创新能力。 2.技术创新活动评价指标。企业的技术创新活动主要是指企业的研发、技术改造、技 术引进及技术推广等活动，该指标可用企业在技术创新活动各个环节的经费投入来衡量。 3.技术创新产出能力指标。企业技术创新的产出能力反映其各种要素组合产生的实际 成效，因此该指标是评价企业技术创新能力最直接、最重要的指标。 4.技术创新环境指标。在一个给定的科技投入与制度体系下，外部环境对地区创新能 力有着深刻而复杂的影响，这些因素可以归结为企业所处地域的信息化水平、市场竞争程度，政府部门的扶植与金融机构的支持等四个方面。 简析 由于条件的限制，我们主要是根据2020年我国各地区大中型企业的相关数据进行了 简要分析，并得到了一些参考性的结论： 1.我国企业自主创新能力有了一定程度的提高。无论是企业人才的储备、企业的实力 以及企业对技术创新的人士以及企业对基础创新的投入都有了显著的提升。 2.我国企业的自主创新能力存在较大的地区差别。东部地区科技人才总量丰富，而且 科技经费投入较多，企业的自主创新能力较强，在专利发明以及科技成果转让方面有着较 强的优势。西部地区虽然有较为丰富的人才储备，但受经济发展水平的制约科技经费投入 不足，造成科技人才浪费，人才流失问题严重。中部地区大中型企业在科技人才、科技经费、设备等方面都处于劣势。 3.我国企业自主创新以企业自身投入为主，企业对社会资源的动用能力比较低，化解 技术创新风险的能力比较差。 4.总体上，企业自主创新的能力有待提高。目前我国企业的自主创新存在明显的投入 不足问题，一方面是独立研究发展经费投入不足，另一方面是用于消化吸收的经费投入不足。
８ 《商场现代化》２００６年７月（中旬刊）总第４７３期 ２０世纪８０年代初，汪培庄提出了对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价模型，此模型以它简单实用的特点迅速波及到国民经济和工农业生产的方方面面，广大实际工作者运用此模型取得了一个又一个的成果。本文简单介绍模糊综合评价法的数学模型方法。 一、构造评价指标体系 模糊综合评价的第一步就是根据具体情况建立评价指标体系的层次结构图，如图所示： 二、确定评价指标体系的权重 确定各指标的权重是模糊综合评价法的步骤之一。本文根据绿色供应链评价体系的层次结构特点，采用层次分析法确定其权重。尽管层次分析法中也选用了专家调查法，具有一定的主观性，但是由于本文在使用该方法的过程中，对多位专家的调查进行了数学处理，并对处理后的结果进行了一致性检验，笔者认为，运用层次分析法能够从很大程度上消除主观因素带来的影响，使权重的确定更加具有客观性，也更加符合实际情况。 在此设各级指标的权重都用百分数表示，且第一级指标各指标的权重为Ｗｉ，ｉ＝１，２，…，ｎ，ｎ为一级指标个数。一级指标权重向量为： Ｗ＝（Ｗ１，…，Ｗｉ，…Ｗｎ） 各一级指标所包含的二级指标权重向量为： Ｗ＝（Ｗｉ１，…，Ｗｉｓ，…Ｗｉｍ），ｍ为各一级指标所包含的二级指标个数，ｓ＝１，２，…，ｍ。 各二级指标所包含的三级指标权重向量为： Ｗｉｓ＝（Ｗｉｓ１，…Ｗｉｓ２，…Ｗｉｍｑ），ｑ为各二级指标所包含的三级指标个数。三、确定评价指标体系的权重建立模糊综合评价因素集将因素集Ｘ作一种划分，即把Ｘ分为ｎ个因素子集Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ，并且必须满足： 同时，对于任意的ｉ≠ｊ，ｉ，ｊ＝１，２，…，均有 即对因素Ｘ的划分既要把因素集的诸评价指标分完，而任一个评 价指标又应只在一个子因素集Ｘｉ中。 再以Ｘｉ表示的第ｉ个子因素指标集又有ｋｉ个评价指标即：Ｘｉ＝｛Ｘｉ１，Ｘｉ２，…，ＸｉＫｉ｝，ｉ＝１，２，…，ｎ 这样，由于每个Ｘｉ含有Ｋｉ个评价指标，于是总因素指标集Ｘ其有 个评价指标。 四、 进行单因素评价，建立模糊关系矩阵Ｒ 在上一步构造了模糊子集后，需要对评价目标从每个因素集Ｘｉ上进行量化，即确定从单因素来看评价目标对各模糊子集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵： 其中ｓｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ）表示第ｉ个方案，而矩阵Ｒ中第ｈ行第ｊ列元素ｒｈｊ表示指标Ｘｉｈ在方案ｓｊ下的隶属度。对于隶属度的确定可分为两种 情况：定量指标和定性指标。 （１）定量指标隶属度的确定 对于成本型评价因素可以用下式计算： 对于效益型评价因素可以用下式计算：对于区间型评价因素可以用下式计算：上面三个式子中：ｆ（ｘ）为特征值，ｓｕｐ（ｆ），ｉｎｆ（ｆ）分别为对应于同一个指标的所有特征值的上下界，即是同一指标特征值的最大值和最小 模糊综合评价法的数学建模方法简介 任丽华 东营职业学院 ［摘 要］ 本文一种数学模型方法构造了一种对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价法，主要从构造评价指标体系，确定评价指标体系的权重，确定评价指标体系的权重，建立模糊综合评价因素集，进行单因素评价、建立模糊关系矩阵Ｒ，计算模糊评价结果向量Ｂ等五个方面介绍这种评价方法。 ［关键词］ 绿色供应链绩效评价 模糊综合评价法 数学模型方法 流通论坛
顾客满意度监测与提高模型 (C u s t o m e r Sa t i s f a c t i o n M o n i t o r i n g &I m p r o v e m e n t M o d e l,C SM I) ·让您赢得更多的忠实顾客 顾客是上帝 ·追求顾客满意成为现代企业的营销目标之一 顾客满意使营销成本最小化 ·鼓励满意顾客重复购买的成本 ·获得一个新顾客的成本 ·挽留一个不满意顾客的成本 不满意顾客的口碑影响-坏事传千里 ·满意顾客平均向3个人传播口碑 ·不满意顾客会向9-10个人抱怨其经历 顾客满意度研究目的 ·衡量顾客满意度 ·了解对满意度影响较大的关键因素--客观、准确的衡量工具 ·确定自身优势和弱势 ·寻找提高满意度和忠诚度的行动策略--有效可操作决策支持 最终目的是帮助客户赢得更多的忠实顾客，实现成本最小化、收入最大化、利润最大化 顾客满意度模型
顾客满意度指标 ·基础指标：总体满意度（T O P2）（C S I） ·辅助指标： -不满意比例指标（S o D) -关键因素满意度 -顾客忠诚度、重复购买率和推荐率 -（加权）平均数指标 ·相对指标： -横向排序指标：不同部门、地区的对比排序 -横向差距指标：对比竞争对手或行业领导者的差距-纵向改善指标：对比以往满意度数据 满意度比较模型的应用 因素贡献度分析--亟待改进,保持优势
提高满意度首要行动原则 --重要程度高、满意程度低的因素是重点改善目标 提高满意度的行动准则二 --综合权衡满意度、忠诚度、推荐率作为行动目标 提高满意度行动准则三 --缩小与竞争对手或行业领导者在关键满意因素上的差距（因素2是品牌A相对
民营企业自主创新能力分析与评价 发表时间：2009-12-08T16:47:03.967Z 来源：《价值工程》2009年第11期供稿作者：陈晓霞谢茂水 [导读] 随着经济全球化、中国经济体制改革、以及加入WTO的影响 陈晓霞谢茂水（河南工业大学管理学院，郑州450001；中原工学院，郑州450007） 摘要：随着经济全球化、中国经济体制改革、以及加入WTO的影响，中国民营企业面临着日益严峻的挑战。概要介绍了在此背景下，民营企业、自主创新与国民经济的关系，分析了民营企业自主创新现状和特点，提出了应建立科学的评价体系，并探讨了民营企业自主创新评价体系基本原则和测评方法。 Abstract: With the economic globalization, China's economic restructuring, as well as the impact of WTO accession, China's private enterprises are facing more severe challenges. Under this background, the paper presents Relations among Private enterprise, the independent innovation and the national economy, analyses current status and features of the Private enterprise’s independent innovation, propose that we should establish the science the appraisal system, and has discussed the basic principle and the appraisal method of independent innovation appraisal system of the private enterprise. 关键词：民营企业；自主创新能力；评价体系 Key words: private enterprises；capability of independent innovation；evaluation system 中图分类号：F276·5;F124·3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2009 0 引言 民营企业，在中国建设中发挥着越来越重要的作用，而民营企业又是中国经济最薄弱的环节，因此，提高民营企业市场生存能力，改变其市场被动地位，将有助于稳固中国经济在世界经济中的地位，这也是中国经济现在和将来最重要的工作之一。 自主创新，作为民营企业提升自身品牌价值，掌握核心竞争力，提高自身所处产业链位置，为中国民营企业走向世界大舞台提供更加充沛的动力。而一套行之有效的，能够评价民营企业自主创新能力的评价指标体系，就显得尤为重要。 1 民营企业、自主创新与国民经济 民营企业，是我国社会主义市场经济中最具活力的一部分。中国民营企业在国民经济发展过程中起着重要的作用，民营企业的兴衰是决定当今中国能否繁荣富强的基础之一。我国经济发展进入新的阶段，贯彻落实科学发展观要求，转变经济增长方式，优化升级产业结构，关键是要不断增强企业的自主创新能力。鼓励和引导企业积极进行自主创新，已经成为我国政府面向未来发展的重要任务。 2009版民营经济蓝皮书显示，2008年民营经济实现较快增长，全国登记注册的私营企业达到657.42万户，较2007年底增加54.37万户，增长9%；注册资金达到11.74万亿元，较2007年底增加2.35万亿元，增长25%；民营工业企业增加值虽同比增长20.4%，高于全国7.5个百分点，但与2007年相比则出现6.3个百分点的回落，而2008年1月至11月私营工业企业利润增幅较2007年增幅则回落21.8个百分点。说明在国际国内复杂经济形势之下，尽管民营经济抗风险、抗冲击能力较强，但自身也受到较大冲击。因此采取有力措施，提升民营企业的自主创新能力，是全面提升我国自主创新能力的一项重要任务，对于更好地拓展民营企业生存空间具有重要的意义。 要促进国民经济又好又快发展，提高自主创新能力，建设创新型国家，需要认真落实国家中长期科学和技术发展规划纲要；加大对自主创新投入，着力突破制约经济社会发展的关键技术，加快建设国家创新体系；支持基础研究、前沿技术研究、社会公益性技术研究，引导和支持创新要素向企业集中，促进科技成果向现实生产力转化[1]。 2 民营企业自主创新的现状 民营经济的快速发展，为民企“走出去”积累了条件。首先，上规模民营企业不断增多，出现了大量行业排头兵。国家工商总局数据显示，2007年我国注册资本在100万元以上的私营企业达133．63万户，占私营企业总户数的24．24％。其次，民营企业创新能力不断增强，核心竞争力显著提升。我国技术创新的70％、国内发明专利的65％和新产品的80％来自以私营企业为主的中小企业。在广东、浙江等一些沿海省市，民营企业已成为境外投资的重要力量。目前，一批有实力的民营企业已走出国门，成为实施“走出去”战略的新生力量。同时，民营企业在调整经济结构，推进改革开放，建立市场体制，构建和谐社会等方面发挥越来越重要的作用[2]。 虽然民营企业在经济发展中的地位和作用不断加强，但由于历史和体制等原因，我国民营企业在创新过程中还存在着一些亟须解决的问题，表现在：民营企业技术创新所需的资金、技术、设备、人才、信息缺乏；民营企业技术创新环境和服务体系不够完善；大部分民营企业技术创新以模仿引进为主，产学研合作能力不强，自主创新能力弱。我国大部分民营企业与科研院所、高等院校和国外研究机构合作研发尚未深入展开，民营企业没有充分利用高校、科研院所等外部资源，创新层次较低。大部分民营企业创新活动中通过研发活动掌握核心或关键技术并拥有自主知识产权的原始创新能力较弱，消化吸收再创新能力也不强。 3 民营企业自主创新的特点 3.1 区域创新差距明显、省市之间发展不均衡 2006年中国社会科学院民营经济研究中心对北京、重庆、辽宁、浙江、广东、云南、河北、吉林、江苏、湖北等10个省市的通讯化工、医药、造纸、金属制品、设备制造、化工等20多个行业的822家民营企业进行了自主创新能力调查，建立了2006年中国制造业民营企业自主创新能力数据库。调查显示，目前中国民营企业创新具有十分明显的区域发展差异，呈现东强西弱特征。 3.2 技术创新的方式逐渐倾向以国内自主开发为主发展 上述调查的结果还显示，企业在技术创新的过程中，以“自主开发”的方式实现的比重为48.9％，名列企业实现技术创新各种方式的首位；企业采用的其他技术创新方式依次为：“与国内高校或科研院所合作开发”、“与国内其他企业合作开发”和“国内引进”；相比之下，与国外合作开发或引进的比重则较小。由此可见，企业当前实现技术创新的方式主要依赖于国内新技术资源。 3.3 不同行业创新形式的选择具有明显差异 在不同的行业，因竞争激烈程度和技术发展速度的不同，在技术创新模式选择上存在一定差异是正常的。从调查的结果看，在通讯设备、计算机电子设备制造业和专业设备制造业中，原始创新倾向的主导地位最为明显，选择原始创新的样本企业数是选择引进模仿创新样
数学建模中常见的十 大模型
精品文档 数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
建筑施工企业自主创新评价研究 摘要：针对施工企业自主创新评价问题构建了评价指标体系，提出了基于熵权和未确知测度的施工企业自主创新评价方法。利用熵权确定施工企业自主创新指标权重，结合未确知测度函数得到的测度矩阵计算综合测度向量，利用置信度识别准则评定施工企业自主创新能力。实证研究表明该方法应用到施工企业自主创新评价中是可行的。 关键词: 施工企业；自主创新；熵法；未确知测度 创新是一个民族进步的灵魂，也是一个国家兴旺发达的不竭动力。在企业，创新是生产要素和生产条件的一种新组合，能够使得一定的投入获得更大产出。企业竞争优势源自于可持续性自主创新。国内的建筑施工企业大都是典型的劳动力密集的企业。由于种种原因，一些建筑施工企业自主创新的动力不足，压力不大，在施工方案、施工工艺、施工工序等方面科技含量低于其它行业。对自主创新进行评价，有利于提高施工企业的自主创新意识和创新水平，同时，也具有导向、激励和监控作用。如何客观、科学、有效、定量地评价施工企业自主创新能力，对于施工企业在同行业竞争中科学地认识自身能力，采取适当的自主创新战略，提高自身的竞争优势，获取最佳的经济效益和社会效益具有特别重要的现实意义。 不少学者对企业自主创新做了大量的研究，但大多局限于评价指标的选取以及评价体系的建立[1][2]，对如何定量评价企业的自主创新能力的研究还有很多欠缺，本文在对国内外企业自主创新理论进行深入研究的基础上，提出了自己的自主创新指标体系，并把熵权法与未确知测度法相结合运用于施工企业自主创新的评价过程中，为施工企业自主创新能力评价提供了一个新的视角。 1.建筑施工企业自主创新评价指标体系的建立 企业自主创新是指企业依靠自主上的创新推动企业的发展，也就是通过引人或自主开发，使企业满足或创造市场需求，进而增强企业竞争力。随着市场经济和知识经济的发展，企业的自主创新水平越来越成为企业竞争优势的来源。因此，对企业自主创新水平进行评价就变得越来越重要，而要进行企业自主创新评价就需要合理构建企业自主创新评价指标体系。 评价指标的选择是进行施工企业自主创新能力评价的关键，本文根据指标选取中应坚持的全面性、系统性、可比性、可行性和科学性原则，来构建自主创新评价指标体系，在此基础上运用熵权法与未确知测度对企业自主创新水平进行评价。结合已有的相关文献的研究，运用层次分析法原理，本文建立的评价指标体系如图1所示。 图1施工企业自主创新能力评价指标体系 2.基于熵权法与未确知测度的施工企业技术创新能力评价模型 设X为评价对象，其有m个一级评价指标，即一级评价指标空间为I=｛I1，I2，…，I m｝，对于每一个一级评价指标I i∈I，有k个二级评价指标，则二级评价指标空间为I i=｛I i1，I i2，…，
教师评价模型_数学建 模
教师评价模型 一、摘要 学校是一个充满着评价人的场所，每时每刻都在对各个人进行评价。毫不 夸张地说评价教师是学校里每个人的“日常功课”。 由于教师职业劳动的特殊性，它是复杂劳动。不能仅仅用工作量来评价 教师的劳动，同时评价教师的人员纷繁复杂，方式多种多样。评价教师的标准 往往束缚着学校的教学质量，教师教学的积极性。所以教师评价的确定就显的 很重要。 新课程强调：评价的功能应从注重甄别与选拔转向激励、反馈与调整；评 价内容应从过分注重学业成绩转向注重多方面发展的潜能；评价主体应从单一 转向多元。 那么如何公正、客观地评价教师的同时，有效地保护教师的教学积极性和 帮助提高学校的办学水平呢？ 此模型的建立改变了以往同类模型的多种弊端，从另一角度更加合理地分析、评价，就是为了更公平，公正地对教师做出合理的评价，从而促进学生发 展和教师提高。 本模型主要用了模糊数学模型和对各项评价付权重的方法进行建模分析。 从（1）教师对自己的评价，（2）学生对教师的评价；（3）由专家组对教师的评价的角度出发，通过量化，加权，得出结果。然后确定三方面的比重来评价 教师。同时通过确定教师自评与他人评价的比值范围，而确定这次评价是否有效。 在各个方面采用的数学模型如下：
1、教师对自己的评价： 教师对自己的满意度，既体现教师的主人翁意识也保护教师的教学积 极性。 16 1160i i i P Q D ( i ∈[1,16]) (Q 表示教师自评的得分 Pi 表示教师对自己各项符合度而打的分数 Di 表示对教师自评要求各项所加给的权重 ) 2、学生对教师的评价： 表明以学生为主体，体现了模型的客观性，公平、公开的原则。 90j i ij i d c a ij a =ij n u ij a =A （U ，V ） （ U 为评价的主要因素， V 为评价因素分等。 C i 为学生对教师的各项评价要求所付的权重 N 为填写有效调查表的人数） 3、由专家组成通过听课对教师的评价： 表明专家对教师指导性，帮助教师提高教学水平。体现了评价的权威 性，真实性。同时也是作为教师提拔的一个方面。 （1）建立综合评价矩阵51ij ij ik k c g c （2）综合评价 B=A ⊕R=（b 1,b 2,……，b m ）
现代统计学 1.因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。 2.主成分分析 主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d,在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。 主成分分析和因子分析的区别 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。 和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。(screening the data),b,
中国顾客满意度测评模型及应用 叶如意，汤万金，咸奎桐 中国标准化研究院顾客满意度测评中心北京 100088 {yeruyi@https://www.doczj.com/doc/ee8426188.html,} 摘要：以非耐用消费品为例介绍了中国顾客满意度的测评模型以及模型的求解方法；介绍了中国顾客满意度的测评步骤；举例说明了中国顾客满意度数据的分析和应用；展望了中国顾客满意度的应用前景。 关键词：中国顾客满意度；感知质量；感知价值；结构化方程模型 I．引言 随着消费者地位的提高和消费理念的转变，政府和企业越来越重视产品满足用户需求的能力。顾客满意度作为一个综合指标，从用户角度测评产品的多维特征满足用户需求的能力、产品创造忠诚顾客和利润的能力，在国内外都已经得到重视和发展。 II．中国顾客满意度测评模型 中国顾客满意度（CCSI）的测评方法很多，此处介绍结构化方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）分析法。结构化方程模型是一种由多种统计模型综合起来的因果分析型模型，因素分析法、路径分析法以及回归分析法都是它的一个特例。中国顾客满意度的测评模型是建立在消费心理和消费者行为学理论基础之上，借助大量统计数据进行反复验证和改善而建立的，目前很多国家都有各不相同的测评模型，例如美国的ACSI 1和欧洲的ECSI 2。 中国顾客满意度测评模型依据产品（或服务）的种类不同而有所不同，大致可以分为非耐用消费品顾客满意度模型、耐用消费品顾客满意度模型、服务业顾客满意度模型、政府公用事业顾客满意度模型等几大类，其中每一类还可以根据产品的不同加以细化。下面以非耐用消费品顾客满意度模型为例简要说明中国顾客满意度的测评模型，图1是我国非耐用消费品顾客满意度结构化方程模型的示意图。 图1 非耐用消费品顾客满意度SEM模型