一种项目结果分析方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种项目结果分析方法、装置、电子设备及存储介质，本发明专利技术一方面可直接利用评估人员对目标项目的分析测试问题的答复数据与分析测试问题的标准答复数据，来量化评估人员的权值；另一方面，基于多个初始分析结果确定出备选分析结果，并基于初始分析结果与备选分析结果之间的决策偏差值，来实现初始结果与备选结果之间偏差的定性分析；最后，再利用权值与偏差的符合负相关关系，来确定出目标项目的最优分析结果；如此，本发明专利技术脱离了平均方法的框架，摒弃了共识原则，能够以最优决策为目标导向来进行决策分析，从而可从项目的多个初始分析结果，来确定出最优分析结果，提高了项目结果分析的准确性。高了项目结果分析的准确性。高了项目结果分析的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种项目结果分析方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于数据处理
，具体涉及一种项目结果分析方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]群体最优决策在政治、经济、科技以及军事等领域都有广泛的应用，相关研究领域类目繁多，其中，密切相关的是社会选择理论、专家判断理论以及非共识理论等决策方法，虽然各研究领域侧重点不同，但研究内容互有交叉。
[0003]在实际应用过程中，社会选择理论的研究对象是以共识为目标导向的群体决策问题，并不适用于群体最优决策；而专家判断理论是以集结方法为切入点，相关研究主要涉及贝叶斯集结方法和公理化集结方法，其中，贝叶斯集结方法理论上能够获得最优决策，但是由于对人类不确定信息的依赖，在实践中无法落地，而公理化集结方法虽然原理简单，操作性强，但是其本质是平均方法的发展和扩充，是以共识为导向的集结方法，因此，其也不适用于群体最优决策；另外，非共识理论的相关研究十分匮乏，尚未有指导性的理论和方法成果，该方法也无法在实际应用中落地使用。
[0004]综上所述，前述群体最优决策方法重点关注的以共识决策为目标导向的群体共识决策，鲜有对群体最优决策的系统性理论研究，如此，则会导致对科技项目评审、自然灾害项目预测、风电项目评估等项目的决策结果分析缺乏匹配的理论指导，从而无法基于各项目的多个分析结果来确定出最优结果，进而无法得到各项目的精准分析结果，降低了项目结果分析的准确性；基于此，如何基于项目的多个分析结果来确定出最优结果，以提高项目结果分析的准确性，已成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种项目结果分析方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术无法基于各项目的多个分析结果来确定出最优结果，从而无法得到各项目的精准分析结果，降低了项目结果分析的准确性的问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]第一方面，提供了一种项目结果分析方法，包括：
[0008]获取目标项目的初始分析结果，其中，所述初始分析结果包括若干评估人员对所述目标项目的初始分析数据，以及每个评估人员对指定问题的问题答复数据，且所述指定问题为所述目标项目对应的分析测试问题；
[0009]获取所述指定问题的标准答复数据，并基于所述标准答复数据和所述初始分析结果中每个评估人员对所述指定问题的问题答复数据，计算出每个评估人员的分析权重；
[0010]利用所述初始分析结果中各个评估人员对所述目标项目的初始分析数据，确定出所述目标项目的至少一个备选分析结果；
[0011]基于各个评估人员对所述目标项目的初始分析数据，以及所述至少一个备选分析
结果，确定出所述至少一个备选分析结果中每个备选分析结果的决策偏差向量，其中，任一备选分析结果的决策偏差向量中包含有该任一备选分析结果与各个初始分析数据之间的决策偏差值；
[0012]依据每个备选分析结果的决策偏差向量和每个评估人员的分析权重，计算出每个备选分析结果的秩相关系数；
[0013]将秩相关系数最小的备选分析结果，作为所述目标项目的实际分析结果。
[0014]基于上述公开的内容，本专利技术先获取目标项目的初始分析结果，该初始分析结果中包含有若干评估人员对目标项目的初始分析数据，以及每个评估人员对目标项目相关的分析测试问题的答复数据；如此，该步骤相当于得到了该目标项目的多个分析结果；而后，本专利技术则需要基于该多个分析结果，来确定出目标项目的最优分析结果。
[0015]具体的，则是先利用各个评估人员对指定问题的答复数据，以及指定问题的标准答复数据，来计算出各个评估人员的分析权重；接着，从目标项目的多个初始分析数据中(也就是多个分析结果)确定出该目标项目的至少一个备选分析结果；然后，再利用各个初始分析数据，计算出每个备选分析结果的决策偏差向量，其中，任一备选分析结果的决策偏差向量中包含有该任一备选分析结果与各个初始分析数据之间的决策偏差值；如此，该步骤相当于实现的初始结果与备选分析结果之间偏差的定性分析；最后，利用每个备选分析结果的决策偏差向量以及各个评估人员的分析权重，即可计算出每个备选分析结果的秩相关系数，而最小的秩相关系数所对应的备选分析结果，则是目标项目的实际分析结果(也就是最优分析结果)。
[0016]通过上述设计，本专利技术通过对群体最优决策问题的分析，提出一种非共识集结方法，即对权值和偏差进行定性分析，其中，一方面可直接利用评估人员对目标项目的分析测试问题的答复数据与分析测试问题的标准答复数据，来量化评估人员的权值；另一方面，基于多个初始分析结果确定出备选分析结果，并基于初始分析结果与备选分析结果之间的决策偏差值，来实现初始结果与备选结果之间偏差的定性分析；最后，再利用权值与偏差的符合负相关关系(即秩相关系数)，来确定出目标项目的最优分析结果；如此，本专利技术脱离了平均方法的框架，摒弃了共识原则，能够以最优决策为目标导向来进行决策分析，基于此，本专利技术能够基于项目的多个初始分析结果，来确定出最优分析结果，提高了项目结果分析的准确性。
[0017]在一个可能的设计中，所述指定问题设置有多个，其中，基于所述标准答复数据和所述初始分析结果中每个评估人员对所述指定问题的问题答复数据，计算出每个评估人员的分析权重，包括：
[0018]基于所述标准答复数据和所述初始分析结果中每个评估人员对所述指定问题的问题答复数据，构建出每个评估人员的分析偏差向量，其中，任一评估人员的分析偏差向量包括该任一评估人员对每个指定问题的个体分析偏差，且该任一评估人员对任一指定问题的个体分析偏差，是根据所述任一评估人员对所述任一指定问题的问题答复数据以及所述任一指定问题的标准答复数据所计算得到的；
[0019]对于多个指定问题中的第j个指定问题，从每个评估人员的分析偏差向量中，提取出每个评估人员对第j个指定问题的个体分析偏差，以组成第j个指定问题的群体分析偏差向量；
[0020]将j自加1，并重新从每个评估人员的分析偏差向量中，提取出每个评估人员对第j个指定问题的个体分析偏差，直至j等于m时，组成每个指定问题的群体分析偏差向量，其中，j的初始值为1，且m为指定问题的总数量；
[0021]对于任一指定问题的群体分析偏差向量，从所述任一指定问题的群体分析偏差向量中删除若干评估人员中第i个评估人员对所述任一指定问题的个体分析偏差，以在删除后，得到所述任一指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量，并在将所有群体分析偏差向量中的第i个评估人员所对应的个体分析偏差均删除完毕后，得到每个指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量；
[0022]利用每个指定问题的群体分析偏差向量以及每个指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量，计算出所述第i个评估人员的分析占比值；
[0023]将i自加1，并重新从所述任一指定问题的群体分析偏差向量中删除第i个评估人员对所述任一指定问题的个体分析偏差，直至i等于n时，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种项目结果分析方法，其特征在于，包括：获取目标项目的初始分析结果，其中，所述初始分析结果包括若干评估人员对所述目标项目的初始分析数据，以及每个评估人员对指定问题的问题答复数据，且所述指定问题为所述目标项目对应的分析测试问题；获取所述指定问题的标准答复数据，并基于所述标准答复数据和所述初始分析结果中每个评估人员对所述指定问题的问题答复数据，计算出每个评估人员的分析权重；利用所述初始分析结果中各个评估人员对所述目标项目的初始分析数据，确定出所述目标项目的至少一个备选分析结果；基于各个评估人员对所述目标项目的初始分析数据，以及所述至少一个备选分析结果，确定出所述至少一个备选分析结果中每个备选分析结果的决策偏差向量，其中，任一备选分析结果的决策偏差向量中包含有该任一备选分析结果与各个初始分析数据之间的决策偏差值；依据每个备选分析结果的决策偏差向量和每个评估人员的分析权重，计算出每个备选分析结果的秩相关系数；将秩相关系数最小的备选分析结果，作为所述目标项目的实际分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定问题设置有多个，其中，基于所述标准答复数据和所述初始分析结果中每个评估人员对所述指定问题的问题答复数据，计算出每个评估人员的分析权重，包括：基于所述标准答复数据和所述初始分析结果中每个评估人员对所述指定问题的问题答复数据，构建出每个评估人员的分析偏差向量，其中，任一评估人员的分析偏差向量包括该任一评估人员对每个指定问题的个体分析偏差，且该任一评估人员对任一指定问题的个体分析偏差，是根据所述任一评估人员对所述任一指定问题的问题答复数据以及所述任一指定问题的标准答复数据所计算得到的；对于多个指定问题中的第j个指定问题，从每个评估人员的分析偏差向量中，提取出每个评估人员对第j个指定问题的个体分析偏差，以组成第j个指定问题的群体分析偏差向量；将j自加1，并重新从每个评估人员的分析偏差向量中，提取出每个评估人员对第j个指定问题的个体分析偏差，直至j等于m时，组成每个指定问题的群体分析偏差向量，其中，j的初始值为1，且m为指定问题的总数量；对于任一指定问题的群体分析偏差向量，从所述任一指定问题的群体分析偏差向量中删除若干评估人员中第i个评估人员对所述任一指定问题的个体分析偏差，以在删除后，得到所述任一指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量，并在将所有群体分析偏差向量中的第i个评估人员所对应的个体分析偏差均删除完毕后，得到每个指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量；利用每个指定问题的群体分析偏差向量以及每个指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量，计算出所述第i个评估人员的分析占比值；将i自加1，并重新从所述任一指定问题的群体分析偏差向量中删除第i个评估人员对所述任一指定问题的个体分析偏差，直至i等于n时，得到每个评估人员的分析占比值，其中，i的初始值为1，且n为评估人员的总数量；
利用每个评估人员的分析占比值，计算得到每个评估人员的分析权重。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用每个指定问题的群体分析偏差向量以及每个指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量，计算出所述第i个评估人员的分析占比值，包括：利用每个指定问题的群体分析偏差向量，计算出每个指定问题的绩效指标，以及利用每个指定问题相对于第i个评估人员的子群体分析偏差向量，计算出每个指定问题的子绩效指标；基于每个指定问题的绩效指标和每个指定问题的子绩效指标，并按照如下公式(1)计算出第i个评估人员的分析占比值；上述式(1)中，P
i
表示所述第i个评估人员的分析占比值，H
j
表示指定问题中第j个指定问题的绩效指标，表示第j个指定问题的子绩效指标，m表示指定问题的总数量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用每个指定问题的群体分析偏差向量，计算出每个指定问题的绩效指标，包括：对于指定问题中的第j个指定问题，利用所述第j个指定问题的群体分析偏差向量，并采用如下公式(2)，计算得到所述第j个指定问题的绩效指标；H
j
＝||G
j
||2ꢀꢀ
(2)上述式(2)中，H
j
表示第j个指定问题的绩效指标，G
j
表示第j个指定问题的群体分析偏差向量，|| ||2表示二范数；将j自加1，直至j等于m时，得到每个指定问题的绩效指标，其中，j的初始值为1，且m表示指定问题的总数量。5.根据权利要求1所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子洋，钱君，孙骁，
申请(专利权)人：锡林郭勒职业学院，
类型：发明
国别省市：