一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，包括如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法


[0001]本专利技术属于基层组织综合评价领域，更具体地说，尤其涉及一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法
。

技术介绍

[0002]基层组织是指以村
、
社区
、
居委会
、
街道办事处等为代表的基层单位
。
基层组织是联系群众
、
服务群众的重要力量，其工作效率和服务质量直接影响到群众的生产生活
。
因此，对基层组织的工作进行综合评价，不仅可以帮助基层组织更好地了解自身的优劣势，发现问题，及时改进，提高工作效率和服务质量，同时也可以为上级机关对基层组织的考核提供参考依据，促进基层组织的发展
。
[0003]现有的基层组织综合评价系统主要采用定量评价和定性评价相结合的方法，通过对基层组织的各项指标进行评价，得到一个综合评分，反映基层组织的整体情况
。
[0004]然而，目前的基层组织评价方法存在以下缺点：
[0005](1)
评价指标单一，难以反映基层组织的全貌；
[0006](2)
评价结果主观性大，难以实现客观公正的评价；
[0007](3)
评价过程复杂，难以实现快速
、
高效的评价
。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法
。
[0009]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0010]一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，包括如下步骤：
[0011]S1、
指标体系的构建：根据基层组织的特点和工作内容，构建适合基层组织的指标体系，采用层次分析法进行权重分配；
[0012]S2、
选择评价对象：根据评价主题和目标选择基层组织作为评价对象；
[0013]S3、
收集数据：通过问卷调查
、
访谈等方式收集基层组织的数据；
[0014]S4、
处理数据：采用数据挖掘技术对收集到的数据进行预处理
、
清洗和特征选择；
[0015]S5、
建立模型：基于处理后的数据建立基层组织综合评价的数学模型；
[0016]S6、
多目标优化：将建立的数学模型转化为一个多目标优化问题，并利用多目标遗传算法求解；
[0017]S7、
计算得分：根据求解出的优化结果，计算出基层组织的综合评价得分；
[0018]S8、
结果分析：根据得分结果对基层组织进行综合评价，并进行结果分析和解释
。
[0019]优选的，所述
S4
中的数据挖掘技术包括聚类分析
、
关联规则挖掘和分类算法
。
[0020]优选的，所述
S5
中的数学模型包括线性规划
、
非线性规划和多指标综合评价模型等
。
[0021]优选的，所述聚类分析算法采用将数据对象划分为若干组或类别的方法，使得每
组内部的对象相似度高，不同组之间的对象相似度低，聚类分析的目标是找到数据的内在结构，以便更好地理解和解释数据，所述关联规则挖掘算法采用寻找数据项之间关联关系的技术，它可以识别数据集中出现频率较高的数据项组合，并将其表示为关联规则，所述分类算法采用将数据对象划分为预定义类别的技术，分类算法可以从已知类别的训练数据中学习规则，并将学习到的规则应用于新数据的分类
。
[0022]优选的，所述
S6
中的多目标遗传算法是通过遗传算法实现的多目标优化算法，所述多目标遗传算法采用
NSGA
‑
II、SPEA2、MOEA/D
中任意一种
。
[0023]优选的，所述
S1
中指标体系包括基础设施建设
、
服务质量
、
工作效率
、
管理能力等方面的指标
。
[0024]优选的，所述
S3
中基层组织的数据包括基层组织的组织结构
、
人员构成
、
工作任务等信息
。
[0025]优选的，所述
S5
中的数学模型还包括模糊数学的方法，将各项指标的具体得分转化为模糊数，然后进行综合评价，得到每个基层组织的评价结果
。
[0026]优选的，所述
S7
中得分结果反馈给被评价的基层组织，切实发挥评价结果的指导作用，同时根据反馈情况和实际需要，进行动态调整，持续优化评价结果，提高评价的准确性和可靠性
。
[0027]优选的，所述
S1
中层次分析法采用
AHP
方法对指标体系进行分类分配处理
。
[0028]本专利技术的技术效果和优点：本专利技术提供的一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，与现有技术相比：
[0029]1、
评价指标全面：利用数据挖掘技术，从各个方面对基层组织进行评价，并选取多个指标综合评价
。
[0030]2、
评价结果客观：基于多目标优化方法，可以实现客观公正的评价
。
[0031]3、
评价过程简单快速：采用数据挖掘和多目标优化方法，可以实现快速
、
高效的评价过程
。
附图说明
[0032]图1为本专利技术的方法流程图
。
具体实施方式
[0033]为了使本专利技术的目的
、
技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本专利技术进行进一步详细说明
。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0034]一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，包括如下步骤：
[0035]S1、
指标体系的构建：根据基层组织的特点和工作内容，构建适合基层组织的指标体系，采用层次分析法进行权重分配，指标体系包括基础设施建设
、
服务质量
、
工作效率
、
管理能力等方面的指标，采用层次分析法，对各个指标进行权重分配，确保评价结果的公正性和客观性
。
层次分析法采用
AHP
方法对指标体系进行分类分配处理，
[0036]具体的，
1.
建立层次结构：将决策问题分解为目标
、
准则
、
方案等不同层次，建立层
次结构模型，明确各因素之间的关系和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、
指标体系的构建：根据基层组织的特点和工作内容，构建适合基层组织的指标体系，采用层次分析法进行权重分配；
S2、
选择评价对象：根据评价主题和目标选择基层组织作为评价对象；
S3、
收集数据：通过问卷调查
、
访谈等方式收集基层组织的数据；
S4、
处理数据：采用数据挖掘技术对收集到的数据进行预处理
、
清洗和特征选择；
S5、
建立模型：基于处理后的数据建立基层组织综合评价的数学模型；
S6、
多目标优化：将建立的数学模型转化为一个多目标优化问题，并利用多目标遗传算法求解；
S7、
计算得分：根据求解出的优化结果，计算出基层组织的综合评价得分；
S8、
结果分析：根据得分结果对基层组织进行综合评价，并进行结果分析和解释
。2.
根据权利要求1所述的一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，其特征在于：所述
S4
中的数据挖掘技术包括聚类分析
、
关联规则挖掘和分类算法
。3.
根据权利要求2所述的一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，其特征在于：所述聚类分析算法采用将数据对象划分为若干组或类别的方法，使得每组内部的对象相似度高，不同组之间的对象相似度低，聚类分析的目标是找到数据的内在结构，以便更好地理解和解释数据，所述关联规则挖掘算法采用寻找数据项之间关联关系的技术，它可以识别数据集中出现频率较高的数据项组合，并将其表示为关联规则，所述分类算法采用将数据对象划分为预定义类别的技术，分类算法可以从已知类别的训练数据中学习规则，并将学习到的规则应用于新数据的分类
。4.
根据权利要求1所述的一种应用于基层组织综合评价系统的指标评价方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：万欣，贺玉彬，陈光明，陈心怡，郭萌，黄江，时晓燕，
申请(专利权)人：国能大渡河大数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：