特征量化法制造技术

本发明专利技术提供一种特征量化法，涉及统计及量化方法。人们对于相对模糊的目标特征通常只能用笼统的方式进行调查了解、衡量比对等判定活动，过程中常受限于诸多因素而难以保持准确性和稳定性，很多现行方法费时费力不便使用。本发明专利技术提供一种逐步量化方法：对目标进行有针对性的特征选择，为特征可能出现的不同程度划为等级，通过详细描述对每个等级明确标注、定制分值，再根据所需选择算法进行总结式演算，得到简单直观、相对准确稳定、有针对性的整体量化结果。本发明专利技术有效的帮助了判定活动，从时间、空间等方面节约了大量资源，帮助人们向模糊概念的日常清晰量化迈进一步。发明专利技术包括选择特征、划分等级、进行标注、定制分值、选择算法的步骤。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及统计学、量化理论，特别指将模糊目标特征在一定范围内进行逐步量化统计的一种方法二.
技术介绍
人们通常对于很多相对模糊的目标特征只能用比较笼统的方式进行了解和衡量，而当人们需要并对这些目标特征进行更准确更稳定的调查了解、比对判定的过程中往往受限于判定执行者当时的个人观点、认识程度乃至心情，从而难以保持一定的准确性和稳定性。例如判定招聘中应聘者是否适合本岗位、相亲中对方是否是自己要找的人、一个应招团队是否适合承包准备开工的项目等等，这些事情其实都有其共通性，在过去人们更多地通过交谈或文字填写方式对目标进行调查而后通过判定者当时的主观判断进行多目标之间的筛选和对比，有时会出现在同一件事同一批次筛选中采用的观点也不尽相同，因此非主动性地滋生了一些不公平或者筛选品质不稳定等现象。基于统计学和量化理论我专利技术出一套逐步量化方法，从而帮助人们向模糊概念的清晰量化迈进一步，初步解决了上述提到的问题。本专利技术在使用过程中虽然有可能存在一定误差但其适用性、便捷性、精确性大于以往一些同类方法，同时从时间和空间等方面节约了大量资源。三.
技术实现思路
此方法为，选择有针对性的目标范围内的特征，为其可能出现的不同程度划为不同阶段等级，进行通过详细描述对每个等级明确标注、定制分值，从而简单直观、相对精确地实现了特征量化的标准化，进而再通过各种演算方式综合所需特征的量化结果进行总结，最终得到一个相对准确的有针对性的整体量化结果。专利技术主要包括选择特征、划分等级、进行标注、定制分值、选择算法四个步骤。对于四个步骤的详细解释名词解释由于其本质不影响说明过程，这里将通过本专利技术方法从事标准制定阶段活动的人与最终判定者笼统归为同一主体，“专利技术使用者”为其代指，后面简称为“使用有 ο步骤一，选择特征根据需要选择围绕目标群体所要了解或衡量的特征项。例如招聘时想要了解的一个人的各项能力，其能力项即为特征项。步骤二，划分等级根据对已选择的每个特征在衡量或对比时的细化需要并参考其实际可能出现的不同程度，对每项特征进行等级划分。步骤三，进行标注根据需要对划分的等级进行标注。例如对一个人身高在各种可能性下的等级划分，“1. 9米到两米”为等级一，“1. 9米以下至1. 8米”为等级二，“1. 8米以下至1. 7米”为等级三，“1. 7米以下或两米以下”为等级四。这其中每个等级的米数段跨度和一定跨度内等级划分的密度便为根据细化需要而制定的，引号内的内容便可以作为每个等级的标注。步骤四，制定分值根据需要进行权重对每个等级进行分值制定。每个等级分值的制定往往配合等级所标注的信息来反映使用者的诉求。步骤五，选择算法如下罗列了几种累计法即将所有数字相加根据总数进行判定的方法。对比法即对两项或几项特征数值进行对比，根据其相互关系(如差值大小、互为比例大小、奇偶等)进行判定的方法。限数法即对个别特征进行最低分数限制，从而反向挑选出符合限制要求的人员的方法。补数法即某一项特征A的数值可以以同值或者折扣分值弥补到另一项优先的特征B的数值上，再以其他方法如累计法进行累计。这种情况有可能发生在当你希望A和B两个特征都在方法中出现而B项的属性与A项之间具有一定的可替代性，当A项完全被满足的时候B项则会成为一种独立的衡量特征。集比法即对某两项(或多项)分数的运算关系(如总和)与其它两项(或多项)分数的运算关系(如总和)进行对比，根据其结果进行判定的方法。基线对比法即设定一个分数界限，计算最高和最低(次高和次低…以此类推)两项特征分数平均数，以此基线为准衡量所有平均数超过基线(或低于基线)的数量或分值来进行判定的方法。排除法即排出一些特定位置上的特征分数，如最高或最低项等，再按照其他方法计算剩余特征的分数从而进行判定的方法。定位法即对部分或所有特征的最佳分数组合进行精确定位，例如将特征ABCDE的分数为8、17、22、28、6 时定为最佳组合，分数为3、21、18、21、9的组合为次之，其它组合再次之等等。优先法即在同等条件或指定条件下优先考虑个别特征数值的方法。例如在累积法基础上进行合计所得结果最高的几个目标，优先考虑选择其中单项特征C和E最高的目标，而特征C和E中优先考虑特征E最高的目标。以上例举的方法中可以单独使用、综合使用。根据需要在专利技术使用过程中使用者也可以加入其它算法。此专利技术是利用对自然存在的规律进行总结，从而专利技术的一种方法。四.具体实施例方式专利技术方法的具体实施基于两个前提1.使用者通过专利技术对某个个体或集体为目标进行的判定是有范围性的，也就是说基于大部分人不会毫无目标的或者范范的去参考判定目标的所有方面特征这个实际情况。2.使用者通过专利技术方法对目标进行判定，其能够接受判定结果误差值有一定的范围性，而实际判定结果偶然或必然产生的误差值也有一定的范围性。使用者对指标定制的明确程度也有一定的范围性，此两种范围性成反比。(即其标准定制的明确程度越高，判定结果产生的误差越小。)通常在实施过程中使用者会分成如下四个步骤步骤一，标准定制(选择特征、划分等级、进行标注、定制分值、选择算法)按照专利技术方法的特色流程结合自身需要进行标准制定。步骤二，信息搜集(适用时)这部分是对目标特征信息的搜集活动，当目标特征信息需要由目标或其代理人填写时便需要此步骤，当目标信息由使用者自己填写或已知时此步骤可以与第三步合并。步骤三，初步量化此步骤是将所需的目标特征信息结果对照预先制定好的等级分值转化为数字，达到初步量化的效果。步骤四，演算量化此步骤目的在于将之前的初步量化结果通过演算进行量化总结。然后将初步量化的结果套用到算法中得到一个明确的结果。步骤五，判定使用者可以通过最终量化结果简明直观的按照既定的方法和标准进行判定。下面以专利技术方法在婚恋相亲方面的实际应用来举例说明其引用到应用具体实施方式。以下每个特征的每个等级以“等级名，特征等级描述。分值”的格式展示。同一特征每个等级之间以“；”隔开。专利技术在具体实施上可以以很多形式进行展现，表格、绘图或文章等。下面的举例是以文章的形式进行演示。举例标准定制为身高特征等级一，172cm至167cm,分值30 ;等级二，166cm至163cm,分值20 ;其他为等级三，分值I。相貌特征等级一，你有着倾国倾城的美丽，这已受到世人的公认，在你接触过的人中无不为此对你赞叹不已。分值30 ;等级二，你的相貌起码是一大靓点和优势，或许还有其他靓点在你身上，但你的美丽绝对是其中的一个。当然你也可以理解为常有人夸你的相貌。分值25;等级三，你的相貌普通但并不难看，你印象中很少因为相貌而碰到麻烦。分值20 ;等级四，你几乎从没得到过相貌方面的夸赞，在你的记忆中因为相貌不佳带来的麻烦并不罕见。分值5。皮肤特征等级一，你的皮肤白嫩如丝一般柔滑，分值20 ;等级二，你的皮肤不很白皙但十分柔滑，分值15 ;等级三，你的皮肤还好，很白但不能算柔滑，分值8 ;等级四，你的皮肤很一般甚至不佳，分值I。身材特征等级一，你的身材迷人婀娜多姿。分值20;等级二，你的身材偏瘦但还算健康。分值17 ;等级三，你略过丰满但风韵犹存。分值10 ;等级四，尽管多数人不想说，但你知道他们认为的身材当属过于清瘦或者肥胖。分值I。声音特征等级一，你的声音甜美让人心醉。分值10 ;等级二，你的声音好听，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种量化方法，包括选择特征、划分等级、进行标注、定制分值、选择算法五个步骤，其特征在于，对目标进行有针对性的特征选择，为特征可能出现的不同程度划为等级，通过详细描述对每个等级明确标注、定制分值，再根据需要选择算法进行总结式演算，得到整体量化结果，整理是一个逐步量化的过程。

【技术特征摘要】
1.一种量化方法，包括选择特征、划分等级、进行标注、定制分值、选择算法五个步骤，其特征在于，对目标进行有针对性的特征选择，为特征可能出现的不同程度划为等级，通过详细描述对每个等级明确标注、定制分值，再根据需要选择算法进行总结式演算，得到整体量化结果，整理是一个逐步量化的过程。2.根据权利要求1所述的量化方法，其特征在于，所述的选择特征、划分等级、进行标注是根据需要对目标特征进行等级划分，并为每个等级标注相对详细的说明信息，以方便简单直观的对应目标的情况进行特征等级选择。3.根据权利要求1所述的量化方法，其特征在于，所述的选择算法部分，罗列有以下算法，累计法即将所有数字相加根据总数进行判定的方法；对比法即对两项或几项特征数值进行对比，根据其相互关系(如差值大小、互为比例大小、奇偶等)进行判定的方法；限数法即对个别特征进行最低分数限制，从而反向挑选出符合限制要求的人员的方法；补数法即某一项特征A的数值可以以同值或者折扣分值弥补到另一项优先的特征B的数值上，再以其他方法如累计法进行累计；这种情况有可能发生在当你希望A和B...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘学勇，
申请(专利权)人：刘学勇，
类型：发明
国别省市：