基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法及系统与流程

1.本发明涉及人才信息管理分析技术领域，尤其涉及一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法及系统。


背景技术：

2.目前，在实际业务管理中，通过总部招标代理机构统管，各省公司招标代理机构分管的模式，由各专家库专家管理人员对专家进行管理；各公司依据自己的标准进行专家管理，依据专家个人以往表现，对专家进行冻结、退库等操作，这些操作都是人工管理的。因此，存在以下缺点：在库评标专家数量庞大，人为管理不全面，易出现疏漏；缺少系统科学的专家综合画像方法，管理标准不统一，各专家库管理结果无法做到公开透明，无法接受外界监督，容易引起争议；专家管理对象通常以专家本人为主，通常对专家进行冻结、退库等操作，对已在库专家专业很少进行全面调整，难以适应现有评标专家分级分类管理模式；现有评审专家综合画像相关研究缺少指标权重确定过程，既无法支撑综合画像方法科学性，又缺少定制化改造的基础，难以适配现有业务应用。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提供一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法及系统，有据地统一评标指标、并相应给出指标的权重，有效提升评标专家管理水平，具有实用性、科学性、客观性。
4.本发明实施例解决其技术问题所采用的技术方案是：
5.一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，包括：
6.步骤s1，确定用于综合画像指标，所述综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，隶属于所述基础水平类的一级指标包括职业水平、专业基础水平、培训经历、评标考勤水平，隶属于所述专业水平类的一级指标包括专业能力、评标经验、评标表现、评标监督；所述基础水平类的一级指标、所述专业水平类的一级指标均进一步细化有二级指标，各个所述二级指标均具有得分标准；
7.步骤s2，构建样本数据库，所述样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，所述样本数据库涉及的样本指标覆盖所述二级指标中的所有类型；
8.步骤s3，基于所述样本数据库，通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；
9.步骤s4，基于所述权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间；
10.步骤s5，基于所述权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出所述新个体的评标专家综合画像值，并根据所述专业等级调控区间调整所述新个体的专业等级，所述专业等级为隶属于所述专业能力的二级指标。
11.较优地，所述步骤s3通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵包括：
12.步骤s31，提取指标数据构建正向化矩阵x：
[0013][0014]
其中，m是样本总数，n是二级指标总数，x
mn
代表第m个样本个体的第n项二级指标的得分；
[0015]
步骤s32，归一化所述正向化矩阵x，得到标准化矩阵z：
[0016][0017][0018]
步骤s33，构建概率矩阵p：
[0019][0020][0021]
步骤s34，计算各个指标的信息熵ej，以及每个指标的熵权wj：
[0022][0023][0024]
步骤s35，将各所述指标熵权wj组合成权重矩阵a，a＝[w1,w2,...wn]。
[0025]
较优地，所述建议包括升级、降级、保留不变，所述步骤s4基于所述权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间包括：
[0026]
步骤s41，根据各所述专家管理专责的建议建立样本个体i的评价矩阵r：
[0027][0028][0029]
其中，代表各专家管理专责对所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为升级的百分比，r
i2
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为
降级的百分比，r
i3
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为保留不变的百分比；
[0030]
步骤s42，令a*ri＝rti，得出各样本个体的总体评价矩阵rti，其中，rti＝[rt
i1
,rt
i2
,rt
i3
]；
[0031]
步骤s43，选择rt
i1
、rt
i2
、rt
i3
中的最大值所对应的建议作为所述样本个体i的专业等级修改建议；
[0032]
步骤s44，基于所述权重矩阵a、以及所述综合画像指标中n个所述二级指标的得分标准，计算出各所述样本个体的评标专家综合画像值；
[0033]
步骤s45，计算出专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nh、专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nl；
[0034]
步骤s46，确定所述专业等级调控区间，具体为，个体评标专家综合画像值大于nh属于升级区间，代表需将个体的专业等级提高一个等级，个体评标专家综合画像值小于nh属于降级区间，代表需将个体的专业等级降低一个等级。
[0035]
较优地，所述步骤s5包括：
[0036]
步骤s51，基于所述权重矩阵、以及所述新个体的各个二级指标数据集合，计算出所述新个体的评标专家综合画像值；
[0037]
步骤s52，判断所述新个体的评标专家综合画像值在所述专业等级调控区间中所属的区间；
[0038]
步骤s53，当所述新个体的评标专家综合画像值在所述升级区间内时，将所述新个体的专业等级提高一个等级；或者，当所述新个体的评标专家综合画像值在所述降级区间内时，判断所述新个体所对应的专家是否为未被抽取人员，若不属于未被抽取人员，则将所述新个体的专业等级降低一个等级，若属于未被抽取人员，则不做处理。
[0039]
较优地，隶属于所述评标监督的二级指标包括评标活动中违规违纪行为，所述评标活动中违规违纪行为所对应的权重值为-100，代表发生所述评标活动中违规违纪行为时需要扣除分数。
[0040]
较优地，隶属于所述职业水平、所述专业基础水平、所述培训经历、所述评标考勤水平、所述专业能力、所述评标经验、所述评标表现的二级指标的权重总和为100。
[0041]
本发明还提供一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像系统，包括：
[0042]
确定模块，确定用于综合画像指标，所述综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，隶属于所述基础水平类的一级指标包括职业水平、专业基础水平、培训经历、评标考勤水平，隶属于所述专业水平类的一级指标包括专业能力、评标经验、评标表现、评标监督；所述基础水平类的一级指标、所述专业水平类的一级指标均进一步细化有二级指标，各个所述二级指标均具有得分标准；
[0043]
构建模块，构建样本数据库，所述样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，所述样本数据库涉及的样本指标覆盖所述二级指标中的所有类型；
[0044]
所述构建模块，基于所述样本数据库，通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；
[0045]
计算模块，基于所述权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出
专业等级调控区间；
[0046]
调整模块，基于所述权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出所述新个体的评标专家综合画像值，并根据所述专业等级调控区间调整所述新个体的专业等级，所述专业等级为隶属于所述专业能力的二级指标。
[0047]
较优地，所述构建模块：
[0048]
根据各所述专家管理专责的建议建立样本个体i的评价矩阵r：
[0049][0050][0051]
其中，代表各专家管理专责对所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为升级的百分比，r
i2
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为降级的百分比，r
i3
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为保留不变的百分比；
[0052]
令a*ri＝rti，得出各样本个体的总体评价矩阵rti，其中，rti＝[rt
i1
,rt
i2
,rt
i3
]；
[0053]
选择rt
i1
、rt
i2
、rt
i3
中的最大值所对应的建议作为所述样本个体i的专业等级修改建议；
[0054]
基于所述权重矩阵a、以及所述综合画像指标中n个所述二级指标的得分标准，计算出各所述样本个体的评标专家综合画像值；
[0055]
计算出专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nh、专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nl；
[0056]
确定所述专业等级调控区间，具体为，个体评标专家综合画像值大于nh属于升级区间，代表需将个体的专业等级提高一个等级，个体评标专家综合画像值小于nh属于降级区间，代表需将个体的专业等级降低一个等级。
[0057]
较优地，隶属于所述评标监督的二级指标包括评标活动中违规违纪行为，所述评标活动中违规违纪行为所对应的权重值为-100，代表发生所述评标活动中违规违纪行为时需要扣除分数。
[0058]
较优地，隶属于所述职业水平、所述专业基础水平、所述培训经历、所述评标考勤水平、所述专业能力、所述评标经验、所述评标表现的二级指标的权重总和为100。
[0059]
由上述技术方案可知，本发明实施例提供的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法。
[0060]
有鉴于此，本发明提供一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，确定用于综合画像指标，综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，一级指标均进一步细化有二级指标；构建样本数据库，样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，样本数据库涉及的样本指标覆盖二级指标中的所有类型；通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；基于权重矩阵、和专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间；基于权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计
算出新个体的评标专家综合画像值，并根据专业等级调控区间调整新个体的专业等级，专业等级为隶属于专业能力的二级指标。本发明能够有据地统一评标指标、并相应给出指标的权重，有效提升评标专家管理水平，具有实用性、科学性、客观性。
附图说明
[0061]
图1为本发明的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法的流程图。
[0062]
图2为本发明的系统框架图。
具体实施方式
[0063]
以下结合本发明的附图，对本发明的技术方案以及技术效果做进一步的详细阐述。
[0064]
本发明意在建立一套符合全面性、导向性、实用性、科学性、客观性的评标专家综合画像方法。为进一步深化“评标专家专业分级”管理模式，优化评标专家考核管理制度，选拔优质评标专家人才更好服务公司招标采购评标工作，技术支持部对评标专家能力和履责行为的相关数据进行全方位、多维度地评价和分析，形成一套科学、数智的评标专家综合画像指标体系，有效提升评标专家管理水平。
[0065]
通过对综合画像、评标专家管理等相关专业技术、论文文献的研究，明确现有综合画像主体多为企业、自然人等，与国网公司现行的评标专家分级分类管理制度不完全符合。本发明依据现行管理制度，明确综合画像主体为专家专业，以一个专家专业作为一个个体研究对象，即同一专家的不同专业也有不同画像。
[0066]
如图1所示，本发明提供一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，步骤包括：
[0067]
步骤s1，确定用于综合画像指标，如表1所示，综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，隶属于基础水平类的一级指标包括职业水平、专业基础水平、培训经历、评标考勤水平，隶属于专业水平类的一级指标包括专业能力、评标经验、评标表现、评标监督；基础水平类的一级指标、专业水平类的一级指标均进一步细化有二级指标，各个二级指标均具有得分标准；
[0068]
步骤s2，构建样本数据库，样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，样本数据库涉及的样本指标覆盖二级指标中的所有类型；
[0069]
步骤s3，基于样本数据库，通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；
[0070]
步骤s4，基于权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间；
[0071]
步骤s5，基于权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出新个体的评标专家综合画像值，并根据专业等级调控区间调整新个体的专业等级，其中，专业等级为隶属于专业能力的二级指标。
[0072]
为节约指标确定时间，召集国网各省公司及总部专家管理专责共计x人，通过专家主题会议的方式，确定专家综合画像指标主要分为两大类。一类为基础水平，以专家自然人作为统计维度；一类为专业水平，已专业为统计维度。依据综合画像主体是专家专业，专业水平需要占据更大权重。
[0073]
在基础水平和专业水平分类的基础上，x位专家管理专责通过头脑风暴法，确定综合画像一级指标9项，二级指标37项。经过对指标客观性、可获得性、相关性讨论，筛选后保留一级指标8项，对应的二级指标19项。其中，基础水平包括的一级指标有：职业水平(二级指标包括：学历、专业技术资格、优秀专家人才)、专业基础水平(二级指标包括：理论水平、荣誉水平)、培训经历(二级指标包括：年度培训达标值、考试平均成绩、专业培训讲师、讲师授课完成率)、评标考勤水平(二级指标包括：项目实际出席率)，专业水平包括的一级指标有：专业能力(二级指标包括：专业等级、专业从业年限)、评标经验(二级指标包括：评标次数、担任组长次数、优秀专家次数)、评标表现(二级指标包括：日常评价-业务能力、日常评价-工作态度、日常评价-廉洁纪律)、评标监督(二级指标包括：评标活动中违规违纪行为)，其中，“专业等级”是直接调整对象，“评标违规违纪行为”为专家综合画像一票否决指标。
[0074]
根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响(即权重)就越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。
[0075]
步骤s3通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵包括以下步骤：
[0076]
步骤s31，提取指标数据构建正向化矩阵x，具体实施时，可从国网公司27家省公司、部分直属单位及总部专家库中，按单位均匀、随机选择5000个专家专业。按照上一节确定的综合画像指标体系，提取指标数据，构建正向化矩阵：
[0077][0078]
其中，m是样本总数，根据实际操作方案，为5000个专家专业，n是二级指标总数，x
mn
代表第m个样本个体的第n项二级指标的得分；
[0079]
步骤s32，归一化正向化矩阵x，得到标准化矩阵z，z中元素记为z
ij
：
[0080][0081][0082]
步骤s33，构建概率矩阵p，p中元素记为p
ij
：
[0083][0084][0085]
步骤s34，计算各个指标的信息熵ej，以及每个指标的熵权wj：
[0086][0087][0088]
步骤s35，将各指标熵权wj组合成权重矩阵a，a＝[w1,w2,...wn]，其中，当二级指标为评标违规违纪行为时，wj为负数。隶属于职业水平、专业基础水平、培训经历、评标考勤水平、专业能力、评标经验、评标表现的二级指标的权重总和为100，二级指标“评标违规违纪行为”的权重值为-100。权重矩阵a可用于计算评标专家综合画像值。
[0089]
步骤s4是基于模糊数学的综合画像界限划分：评标专家综合画像的对象是评标专家专业，目的是给出专家专业调整建议，其建议大致分为升级、降级、保留不变三类。为了确定三类建议对应专家综合画像结果(得分)情况，同时考虑单项指标需要设定上限，采用模糊数学模型逆向流程对三类建议分值界限以及单项指标上限进行求解。步骤s4的具体实施包括：
[0090]
步骤s41，将前文随机选取的5000个专家专业隐藏人员相关信息，并按照指标体系单项进行拆分，并将拆分后的数据按单项交由100个专家管理专责给出升级、降级、保留的建议，按照评价结果构建评价矩阵：
[0091][0092][0093]
其中，代表各专家管理专责对样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为升级的百分比，r
i2
代表各专家管理专责样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为降级的百分比，r
i3
代表各专家管理专责样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为保留不变的百分比；
[0094]
步骤s42，令a*ri＝rti，得出各样本个体的总体评价矩阵rti，其中，rti＝[rt
i1
,rt
i2
,rt
i3
]；
[0095]
步骤s43，选择rt
i1
、rt
i2
、rt
i3
中的最大值所对应的建议作为样本个体i的专业等级修改建议；
[0096]
步骤s44，基于权重矩阵a、以及综合画像指标中n个二级指标的得分标准，计算出各样本个体的评标专家综合画像值；
[0097]
步骤s45，计算出专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nh、专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像的平均分nl；
[0098]
步骤s46，确定专业等级调控区间，具体为，个体评标专家综合画像值大于nh属于升级区间，代表需将个体的专业等级提高一个等级，个体评标专家综合画像值小于nh属于降级区间，代表需将个体的专业等级降低一个等级。
[0099]
步骤s5在进行新个体的评价时，具体操作包括：
[0100]
步骤s51，基于权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出新个体的评标专家综合画像值；这里计算单个指标得分以及综合画像值为常规操作，单个指标得分是指(该项得分/总分)
×
权重值，综合画像值是各个指标得分总和，其中关于“评标活动中违规违纪行为”一项，若不存在违纪行为，则该项得分为0，若存在违纪行为，则该项得分是-100，直接影响综合画像值。
[0101]
步骤s52，判断新个体的评标专家综合画像值在专业等级调控区间中所属的区间；
[0102]
步骤s53，当新个体的评标专家综合画像值在升级区间内时，将新个体的专业等级提高一个等级；或者，当新个体的评标专家综合画像值在降级区间内时，判断新个体所对应的专家是否为未被抽取人员，若不属于未被抽取人员，则将新个体的专业等级降低一个等级，若属于未被抽取人员，则不做处理。由于评标专家专业是在海量个体中随机选出的一个小数目个体，这里是基于系统的保密性质，不能使被抽取人员在评价之前提前知晓，又不能大规模地将所有评分低的人员无故降级，因此，在步骤s5中仅针对被抽取人员作降级处理。当然，如果需要升级的专家在此专业已经是最高等级了，则无需升级，如果需要降级的专家在此专业已经是最低等级了，也无需降级。
[0103]
参照表1，隶属于评标监督的二级指标包括评标活动中违规违纪行为，评标活动中违规违纪行为所对应的权重值为-100，代表发生评标活动中违规违纪行为时需要扣除分数，可视为一票否决制。
[0104]
评标专家综合画像指标计算标准(满分100分)
[0105]
[0106]
[0107]
[0108]
[0109][0110]
表1
[0111]
本发明提供的方案，基于熵权法和模糊数学，具备监督学习思想的评标专家综合画像方法，为国网公司评标专家按专家专业分级分类管理提供了科学合理的管理依据。与此同时，基于资深专家管理专责专家管理经验，形成的定量专家画像指标体系，实用性强，符合业务管理实际，兼具了效率与画像客观性。
[0112]
进一步地，本发明还提供一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像系统，用于实施图1所示的方法，包括：
[0113]
确定模块，确定用于综合画像指标，综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，隶属于基础水平类的一级指标包括职业水平、专业基础水平、培训经历、评标考勤水平，隶属于专业水平类的一级指标包括专业能力、评标经验、评标表现、评标监督；基础水平类的一级指标、专业水平类的一级指标均进一步细化有二级指标，各个二级指标均具有得分标准；
[0114]
构建模块，构建样本数据库，样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，样本数据库涉及的样本指标覆盖二级指标中的所有类型；
[0115]
构架模块，基于样本数据库，通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；
[0116]
计算模块，基于权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间；
[0117]
调整模块，基于权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出新个体的评标专家综合画像值，并根据专业等级调控区间调整新个体的专业等级，专业等级为隶属于专业能力的二级指标。
[0118]
以上各个模块的具体实施方式参照前述步骤s1-s5及相关的具体实施方式，还可以一并参照图2所示的系统，在此不做赘述。
[0119]
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范
围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，其特征在于，包括：步骤s1，确定用于综合画像指标，所述综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，隶属于所述基础水平类的一级指标包括职业水平、专业基础水平、培训经历、评标考勤水平，隶属于所述专业水平类的一级指标包括专业能力、评标经验、评标表现、评标监督；所述基础水平类的一级指标、所述专业水平类的一级指标均进一步细化有二级指标，各个所述二级指标均具有得分标准；步骤s2，构建样本数据库，所述样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，所述样本数据库涉及的样本指标覆盖所述二级指标中的所有类型；步骤s3，基于所述样本数据库，通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；步骤s4，基于所述权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间；步骤s5，基于所述权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出所述新个体的评标专家综合画像值，并根据所述专业等级调控区间调整所述新个体的专业等级，所述专业等级为隶属于所述专业能力的二级指标。2.如权利要求1所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，其特征在于，所述步骤s3通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵包括：步骤s31，提取指标数据构建正向化矩阵x：其中，m是样本总数，n是二级指标总数，x
mn
代表第m个样本个体的第n项二级指标的得分；步骤s32，归一化所述正向化矩阵x，得到标准化矩阵z：步骤s32，归一化所述正向化矩阵x，得到标准化矩阵z：步骤s33，构建概率矩阵p：步骤s33，构建概率矩阵p：
步骤s34，计算各个指标的信息熵e
j
，以及每个指标的熵权w
j
：：步骤s35，将各所述指标熵权w
j
组合成权重矩阵a，a＝[w1,w2,...w
n
]。3.如权利要求2所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，其特征在于，所述建议包括升级、降级、保留不变，所述步骤s4基于所述权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间包括：步骤s41，根据各所述专家管理专责的建议建立样本个体i的评价矩阵r：步骤s41，根据各所述专家管理专责的建议建立样本个体i的评价矩阵r：其中，代表各专家管理专责对所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为升级的百分比，r
i2
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为降级的百分比，r
i3
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为保留不变的百分比；步骤s42，令a*r
i
＝rt
i
，得出各样本个体的总体评价矩阵rt
i
，其中，rt
i
＝[rt
i1
,rt
i2
,rt
i3
]；步骤s43，选择rt
i1
、rt
i2
、rt
i3
中的最大值所对应的建议作为所述样本个体i的专业等级修改建议；步骤s44，基于所述权重矩阵a、以及所述综合画像指标中n个所述二级指标的得分标准，计算出各所述样本个体的评标专家综合画像值；步骤s45，计算出专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nh、专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nl；步骤s46，确定所述专业等级调控区间，具体为，个体评标专家综合画像值大于nh属于升级区间，代表需将个体的专业等级提高一个等级，个体评标专家综合画像值小于nh属于降级区间，代表需将个体的专业等级降低一个等级。4.如权利要求3所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，其特征在于，所述步骤s5包括：步骤s51，基于所述权重矩阵、以及所述新个体的各个二级指标数据集合，计算出所述新个体的评标专家综合画像值；步骤s52，判断所述新个体的评标专家综合画像值在所述专业等级调控区间中所属的区间；步骤s53，当所述新个体的评标专家综合画像值在所述升级区间内时，将所述新个体的专业等级提高一个等级；或者，当所述新个体的评标专家综合画像值在所述降级区间内时，
判断所述新个体所对应的专家是否为未被抽取人员，若不属于未被抽取人员，则将所述新个体的专业等级降低一个等级，若属于未被抽取人员，则不做处理。5.如权利要求4所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，其特征在于，隶属于所述评标监督的二级指标包括评标活动中违规违纪行为，所述评标活动中违规违纪行为所对应的权重值为-100，代表发生所述评标活动中违规违纪行为时需要扣除分数。6.如权利要求5所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，其特征在于，隶属于所述职业水平、所述专业基础水平、所述培训经历、所述评标考勤水平、所述专业能力、所述评标经验、所述评标表现的二级指标的权重总和为100。7.一种基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像系统，其特征在于，包括：确定模块，确定用于综合画像指标，所述综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，隶属于所述基础水平类的一级指标包括职业水平、专业基础水平、培训经历、评标考勤水平，隶属于所述专业水平类的一级指标包括专业能力、评标经验、评标表现、评标监督；所述基础水平类的一级指标、所述专业水平类的一级指标均进一步细化有二级指标，各个所述二级指标均具有得分标准；构建模块，构建样本数据库，所述样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，所述样本数据库涉及的样本指标覆盖所述二级指标中的所有类型；所述构建模块，基于所述样本数据库，通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；计算模块，基于所述权重矩阵、以及专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间；调整模块，基于所述权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出所述新个体的评标专家综合画像值，并根据所述专业等级调控区间调整所述新个体的专业等级，所述专业等级为隶属于所述专业能力的二级指标。8.如权利要求7所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像系统，其特征在于，所述构建模块：根据各所述专家管理专责的建议建立样本个体i的评价矩阵r：根据各所述专家管理专责的建议建立样本个体i的评价矩阵r：其中，代表各专家管理专责对所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为升级的百分比，r
i2
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为降级的百分比，r
i3
代表各专家管理专责所述样本个体i基于第j项二级指标给出的建议为保留不变的百分比；令a*r
i
＝rt
i
，得出各样本个体的总体评价矩阵rt
i
，其中，rt
i
＝[rt
i1
,rt
i2
,rt
i3
]；选择rt
i1
、rt
i2
、rt
i3
中的最大值所对应的建议作为所述样本个体i的专业等级修改建议；
基于所述权重矩阵a、以及所述综合画像指标中n个所述二级指标的得分标准，计算出各所述样本个体的评标专家综合画像值；计算出专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nh、专业等级修改建议为升级的所有样本个体的评标专家综合画像值的平均分nl；确定所述专业等级调控区间，具体为，个体评标专家综合画像值大于nh属于升级区间，代表需将个体的专业等级提高一个等级，个体评标专家综合画像值小于nh属于降级区间，代表需将个体的专业等级降低一个等级。9.如权利要求8所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像系统，其特征在于，隶属于所述评标监督的二级指标包括评标活动中违规违纪行为，所述评标活动中违规违纪行为所对应的权重值为-100，代表发生所述评标活动中违规违纪行为时需要扣除分数。10.如权利要求9所述的基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像系统，其特征在于，隶属于所述职业水平、所述专业基础水平、所述培训经历、所述评标考勤水平、所述专业能力、所述评标经验、所述评标表现的二级指标的权重总和为100。

技术总结
本发明提供基于熵权法与模糊数学的评标专家综合画像方法，属于人才信息管理分析技术领域。包括：确定用于综合画像指标，综合画像指标分为基础水平类和专业水平类，一级指标均进一步细化有二级指标；构建样本数据库，样本数据库中的样本个体为一个专家在一种专业上所具备的各个二级指标数据集合，样本数据库涉及的样本指标覆盖二级指标中的所有类型；通过熵权法构建各二级指标的权重矩阵；基于权重矩阵、和专家管理专责对各项二级指标的建议，计算出专业等级调控区间；基于权重矩阵、以及新个体的各个二级指标数据集合，计算出新个体的评标专家综合画像值，并根据专业等级调控区间调整新个体的专业等级，专业等级为隶属于专业能力的二级指标。能力的二级指标。


技术研发人员：王丹淋 王丽丽 吕洪波 王志伟 刘昕 樊炜 杨建军 何冰洁 梁雪峰 储胜
受保护的技术使用者：国网物资有限公司 国网宁夏电力有限公司银川供电公司
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/10/15