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综合素质研究报告文章
综合素质研究报告文章引言综合素质是指一个人在各个方面的能力和素养的综合体现，包括智力、情感、人格、道德、创新等诸多方面。
对于个人的发展和社会的进步来说，综合素质的培养和提高至关重要。
本文将通过研究的方式，探讨综合素质的定义、重要性以及培养方法，并进一步分析现行教育体系对综合素质发展的影响。
定义综合素质是一个相对综合、综合考量人们认同度较高的综合指标。
它涵盖了知识、智力、语言表达、道德情操、创新能力、自主学习能力、合作与沟通能力等各个方面。
综合素质的培养不仅仅是学校教育的责任，也与家庭教育、社会环境等相关。
重要性综合素质的培养对于个人的发展具有重要作用。
首先，综合素质可以提高人们的综合能力。
近年来，工作环境的变化越来越快，综合素质可以帮助个人适应这种变化，提高自身的竞争力。
其次，综合素质还能够提高个人的社会适应能力。
具备较高的综合素质的个体更容易融入社会，与他人建立良好的沟通和合作关系。
最后，综合素质还可以提高个人的幸福感。
通过全面发展，个人可以拥有更多的选择权，更好地实现自己的人生目标。
综合素质的培养方法对于综合素质的培养，我们可以从教育和自身发展两个层面进行思考。
教育层面教育可以为综合素质的培养提供有力支持。
首先，学校应该着重培养学生的创新能力和合作与沟通能力。
在学校教育中引入团队合作的学习方式，让学生在团队中学会合作和沟通，培养他们的团队精神和协作能力。
其次，学校还应该注重学生的自主学习能力的培养。
通过给予学生更多的自主学习的机会，培养他们的学习兴趣和能力。
此外，学校也应该加强对学生道德情操的教育，培养他们的良好道德品质。
自身发展个体的自身发展也是综合素质的培养过程中不可或缺的一部分。
个体可以通过主动学习不同的知识领域来丰富自身知识结构，并不断提高语言表达能力。
此外，个体还可以通过参与社会实践活动来提高合作与沟通能力，扩大自己的社会交往圈子。
还可以通过参加创新竞赛等活动来锻炼创新能力。
现行教育体系对综合素质发展的影响现行教育体系对综合素质发展有积极影响，但也存在一些不足之处。
综合素质评价研究性学习成果报告范文
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学生综合素质评价系统设计及应用的开题报告
学生综合素质评价系统设计及应用的开题报告（本文的模板适用于各个学科和专业）一、选题背景及研究意义学生综合素质评价是一种比传统学术成绩更为综合的考核方式，其评价内容包括学生的知识水平、思维能力、学习态度、实践能力、交际能力等方面。
这种评价方式可以更好地反映学生的全面发展情况，也更贴近社会实际需求。
此外，学生综合素质评价还能够提高教师教学质量，推动课程改革，促进学校发展。
然而，目前大部分学校采用的学生综合素质评价方式大多还停留在定性描述的层面，难以具有量化指标，难以系统化分析学生的综合素质。
因此，研究如何设计一套科学合理、具有实际应用价值的学生综合素质评价系统是非常必要的。
二、研究内容本研究将主要关注设计和构建一套学生综合素质评价系统，实现对学生综合素质的科学评价。
具体包括以下内容：1. 系统需求分析：对学生综合素质评价的需求及实际场景进行分析，明确系统所需的功能模块。
2. 数据采集与处理：对学生综合素质相关的数据进行采集和整理，对数据进行筛选和清洗处理，并建立相应数据仓库。
3. 指标体系建立：建立基于学生综合素质评价的指标体系，包括各个指标之间的关联关系，形成指标体系图谱。
4. 评价模型建立：设计学生综合素质评价模型，包括评价指标的权重及相应的分值预设。
5. 系统实现与应用：借助计算机等相关技术，实现学生综合素质评价系统，并应用到教学实践中，验证系统的实际效果。
三、研究方法本研究将采用以下方法：1. 调研分析法：对学生综合素质评价相关领域的理论、技术、现状进行调研和分析。
2. 数据挖掘技术：对学生综合素质相关的大量数据进行采集和处理，应用数据挖掘技术挖掘潜在的规律和关系。
3. 统计分析与建模技术：通过统计分析和建模技术，建立学生综合素质评价指标体系和评价模型。
4. 计算机技术：通过计算机技术进行学生综合素质评价系统的开发和实现。
四、预期目标本研究的预期目标如下：1. 设计和构建一套科学合理、具有实际应用价值的学生综合素质评价系统。
综合素质评价课题研究报告
综合素质评价课题研究报告•相关推荐综合素质评价课题研究报告（通用5篇）在生活中，报告使用的频率越来越高，多数报告都是在事情做完或发生后撰写的。
在写之前，可以先参考范文，以下是小编帮大家整理的综合素质评价课题研究报告（通用5篇），希望能够帮助到大家。
综合素质评价课题研究报告1一、研究的目的依据国家“九五”规划重点课题《符合素质教育要求的中小学校内考试理论和操作体系研究》的方案精神，我们从实际出发，确立了《小学低年级语文素质测评的实践与研究》子课题，该课题旨在探索小学低年级语文素质及其可测评的项目、评估标准、考试或考查的方法，为学校推进素质教育，实施校内学科考试改革的研究，提供参考的经验和材料。
二、研究的内容1、根据小学语文教学大纲、苏教版低年级语文新教材和《江苏省九年义务教育部分学科教学内容调整方案》（小学语文部分）的要求，分析低年级语文包含的素质因素，确定可测评的素质及项目。
2、借鉴美国教育家布卢姆的认知学习水平分类说，分册按单元编制知识要点、双向细目表及相应的书面检测样卷。
3、研究汉语拼音、识字、写字、说话、写话、朗读、背诵习惯等单项考查项目的测评标准及评估方法。
4、总结试用单项考查项目测评标准的做法和经验。
三、研究的方法研究时间：19xx年8月——20xx年8月。
研究的方法：总体采用了行动研究法，由区教研室和区教科所合作制订课题研究方案，组织7所小学有28位教师和领导参加的研究小组，然后分解任务，用两年时间开展研究和实践活动：一年编制苏教版小学语文1-4册按单元划分的双向细目表和相应的单元测试题；一年研究单项考查的评价标准及方法，并进行实验和总结。
具体方法有：文献法：查阅有关考试方面的理论和已有经验资料，研究低年级语文素质测评标准及评估方法。
实验法：检验在单项考查中使用测评标准的效果。
经验筛选法；在试用测评标准的基础上，修改和完善素质测评标准，总结可行的检测方法。
四、研究的成果及分析1、确定低年级语文素质可测评的项目。
综合评价系统研究报告
目录综合评估系统研究报告 (2)1研究总目标 (2)2研究成果 (2)3综合评估的数学模型 (2)3.1综合评估模型运行流程 (2)3.2基于统计数据的评估指标的分值转换模型 (4)3.2.1评估指标的分值转换方法 (4)3.2.2评估指标的分值转换方法的调整 (5)3.3指标权重的逆向考量 (7)4基于AHP-PCA-BP神经网络综合评估模型 (7)4.1基于层次分析（AHP）法的专家主观赋权法 (7)4.1.1构造判断矩阵 (8)4.1.2计算相对权重 (8)4.2专家评级指标量化处理和二级指标评分归一化处理 (9)4.3评估指标的主成分分析处理—构建评估系统的“综合”指标。
(10)4.3.1主成分分析（PCA） (11)4.3.2基于PCA的客观赋权法 (12)4.4综合评估的BP神经网络模型 (13)4.4.1BP神经网络 (13)4.4.2神经网络的训练 (15)4.5评估分数计算 (16)4.6评估结果分类 (16)4.7AHP-PCA-BP神经网络综合评估模型计算流程 (18)5基于AHP-PCA-BP神经网络评估模型的评估实例 (18)6小结 (22)综合评估系统研究报告1研究总目标旨在针对国防科技重点实验室的特点，构建适用于此特定对象的评估体系，以定性评估和定量评估相结合的手段，研究完整的适合于航天系统内科研院所，既有科学依据，评估结果又可为大众所接受的综合评估方法，并实现其评估系统开发。
2研究成果1．总结2010年度综合评估系统的运作情况，研究系统运行中的问题，构建了基于AHP-PCA-BP神经网络的综合评估模型。
2．发表论文《The Design and Development of National Key Laboratory Comprehensive Evaluation System Based On VC++》3．发表论文《一种基于PCA和BP神经网络的综合评估方法》3综合评估的数学模型3.1综合评估模型运行流程（1）按照指标体系的基本关系构成递阶层，指标体系的每层中各元素支配下一层中的相应元素，形成一个递阶层，同一层中各元素相互独立。
学生综合素质测评系统的设计与实现的开题报告
学生综合素质测评系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着教育的不断推进和学生综合素质教育的深入进行，对学生综合素质的全面评价越来越受到关注，并渐渐成为学校教育管理的重要一环。
通过对学生的综合素质进行评价，不仅可以更加全面地了解学生的全面表现，还可以帮助学生发现自己的优势和不足，从而更好地规划自己的未来。
因此，设计和实现一套学生综合素质测评系统，具有非常重要的意义。
二、选题意义本系统的设计和实现，可以为教育管理者提供一个全面了解学生综合素质的工具，可以帮助教育管理者更好地分析和评价学生的表现，从而为学生的教育管理提供更加科学和全面的依据。
同时，本系统的实现也可以为学生提供一个了解自己综合素质并发现自身的优势和不足的机会，从而更好地规划自己的未来发展方向。
三、研究内容及方法本系统的设计和实现包括以下三个方面的内容：1.设计学生综合素质评价指标体系通过对学生的各方面表现进行评价，设计出综合评价指标体系，包括学习成绩、综合素质、行为表现、品德评价等多个维度。
2.学生综合素质数据采集分析通过采集学生的综合素质数据，并通过数据分析结合评价指标体系，对学生的综合素质进行评价和分析，并给出评价结果。
3.学生综合素质测评系统的开发实现基于评价指标体系和数据采集分析结果，设计一个学生综合素质测评系统，并进行开发实现。
本研究方法主要包含文献研究、问卷调查和实验分析方法。
采用文献研究方法先了解已有的相关研究，建立基本的标准和模型，然后通过问卷调查方法采集大量数据，对数据进行分析，并与基本标准和模型相对比和验证。
最后采用实验分析方法进行系统的测试和整合，以确保系统的可靠性与正确性。
四、预期结果通过以上的研究方法，我们预计可以实现一个高质量的学生综合素质测评系统，可以为学生和教育管理者提供更好的服务和帮助。
主要的预期结果包括以下三个方面：1. 建立完整的学生综合素质评价指标体系通过实践和研究，建立一套完整的学生综合素质评价指标体系，包括学习成绩、综合素质、行为表现、品德评价等多个维度。
医院绩效评价指标体系及评价考核研究综合报告
医院绩效评价指标体系及评价考核研究综合报告医院绩效评价是对医院进行全面、科学、客观的评估，以衡量医院的发展水平和服务质量。
医院绩效评价指标体系是评估医院绩效的参考标准，评价考核研究则是对这些指标进行具体化和量化分析的过程。
本文综合了相关研究和实践经验，旨在提供一个详尽的医院绩效评价指标体系及评价考核的综合报告。
一、医院绩效评价指标体系1.患者满意度指标：包括患者对医院服务满意度、医疗结果满意度、康复效果满意度等方面的评价。
2.医疗质量指标：包括手术成功率、病死率、并发症发生率等医疗质量相关的指标。
3.医疗安全指标：包括药品和耗材的使用安全性、医疗操作过程的安全性等与医疗安全相关的指标。
4.经济效益指标：包括医院的收入、成本、盈利能力等经济效益指标。
5.医疗资源利用指标：包括住院时间、床位利用率、医疗设备利用率等医疗资源利用的指标。
6.员工满意度指标：包括员工对工作环境、培训机会、福利待遇等方面的满意度评价。
7.社会责任指标：包括医院参与公益事业的程度、对贫困群体的关怀等社会责任相关的指标。
二、评价考核研究2.数据收集和分析：通过医院内部的管理信息系统、病案系统等获取数据，然后进行统计和分析，得出绩效评价结果。
3.历史对比分析：比较医院绩效在不同时期或不同部门之间的变化，分析其中的差异原因，以供绩效改进参考。
4.与同类医院对比：与同城或同类型的其他医院进行绩效对比，以确定医院在同行业中的竞争力和发展水平。
5.定期评估和反馈：建立健全的评价体系和管理机制，定期对医院绩效进行评估，及时反馈评价结果，并提出改进意见和措施。
三、结论与建议医院绩效评价是医院管理的重要工作，不仅可以帮助医院管理者了解医院的发展情况和服务质量，还可以优化医院管理流程，提高医院的综合竞争力和社会声誉。
在建立医院绩效评价指标体系时，应综合考虑患者需求、医疗质量、经济效益、医疗资源等各方面的因素，确保指标的全面性和科学性。
评价考核研究应注重数据的完整性和准确性，充分利用现代信息技术手段，提高评价工作的效率和精度。
学生综合素质评价系统建设与实施工作总结
学生综合素质评价系统建设与实施工作总结一、引言随着教育改革的推进和学生发展观念的转变，学生综合素质评价逐渐成为教育系统中一个重要的组成部分。
本文旨在总结我校学生综合素质评价系统的建设与实施工作，并探讨在这一过程中遇到的困难和挑战，提出相应的解决方案。
二、学生综合素质评价系统建设1.建设目标与原则学校制定了明确的学生综合素质评价系统建设目标，即通过评价和反馈，促进学生全面发展和自主学习能力的提升。
在建设过程中，我们充分考虑到公正、客观和科学性的原则，确保评价结果能真实反映学生的实际水平。
2.评价指标与工具我们制定了一套完整的学生综合素质评价指标体系，包括学业能力、社会责任感、创新能力等各方面的表现。
同时，我们还开发了相应的评价工具，包括问卷调查、作品展示、实验报告等。
3.数据收集与分析为了确保评价结果的准确性和可靠性，我们通过学生自评、教师评价和家长评价三位一体的方式进行数据收集。
而后，通过数据分析和综合比较，得出综合评价结果。
三、学生综合素质评价系统实施1.评价过程与流程我们设计了一套合理的学生综合素质评价流程，确保每一位学生都能参与其中。
评价过程分为自评、异质评和综合评三个阶段，每个阶段的评价结果都有一定的权重。
2.评价结果反馈与利用评价结果的反馈和利用是学生综合素质评价系统的重要环节。
我们制定了相应的反馈机制，将评价结果以个性化的方式反馈给每位学生，并结合学生的实际情况，制定相应的学习计划和个性化教育方案。
3.教师培训与支持为了确保学生综合素质评价系统的顺利实施，我们组织了教师培训和交流活动，提高教师对于评价指标和评价工具的使用熟练度。
同时，我们还设立了专门的技术支持团队，及时解决教师在使用评价系统中遇到的问题。
四、面临的困难与挑战1.理论与实践结合学生综合素质评价系统建设与实施需要理论和实践相结合。
我们面临的挑战是如何将学术界的研究结果与实际教育工作相结合，确保评价结果的科学性和可操作性。
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目录综合评估系统研究报告 (1)1研究总目标 (1)2研究成果 (1)3综合评估的数学模型 (1)3.1 综合评估模型运行流程 (1)3.2 基于统计数据的评估指标的分值转换模型 (3)3.2.1 评估指标的分值转换方法 (3)3.2.2 评估指标的分值转换方法的调整 (4)3.3 指标权重的逆向考量 (6)4基于AHP-PCA-BP神经网络综合评估模型 (7)4.1 基于层次分析（AHP）法的专家主观赋权法 (7)4.1.1 构造判断矩阵 (7)4.1.2 计算相对权重 (8)4.2 专家评级指标量化处理和二级指标评分归一化处理 (9)4.3 评估指标的主成分分析处理—构建评估系统的“综合”指标。
(10)4.3.1 主成分分析（PCA） (11)4.3.2 基于PCA的客观赋权法 (12)4.4 综合评估的BP神经网络模型 (13)4.4.1 BP神经网络 (13)4.4.2 神经网络的训练 (15)4.5 评估分数计算 (16)4.6 评估结果分类 (16)4.7 AHP-PCA-BP神经网络综合评估模型计算流程 (18)5基于AHP-PCA-BP神经网络评估模型的评估实例 (18)6小结 (22)综合评估系统研究报告1研究总目标旨在针对国防科技重点实验室的特点，构建适用于此特定对象的评估体系，以定性评估和定量评估相结合的手段，研究完整的适合于航天系统内科研院所，既有科学依据，评估结果又可为大众所接受的综合评估方法，并实现其评估系统开发。
2研究成果1．总结2010年度综合评估系统的运作情况，研究系统运行中的问题，构建了基于AHP-PCA-BP神经网络的综合评估模型。
2．发表论文《The Design and Development of National Key Laboratory Comprehensive Evaluation System Based On VC++》3．发表论文《一种基于PCA和BP神经网络的综合评估方法》3综合评估的数学模型3.1综合评估模型运行流程（1）按照指标体系的基本关系构成递阶层，指标体系的每层中各元素支配下一层中的相应元素，形成一个递阶层，同一层中各元素相互独立。
从而形成一个由一个总目标层和若干个子准则层组成的递进的“金字塔”型层次结构，如图-1。
最上层为“目标”，最底层为“指标”。
评估系统的指标体系如表1。
图 1 综合评估指标体系表 1 评估系统的指标体系（2） 确定评估对象的分值计算方法。
分别确定评估机构量化指标和专家投票指标的分值转化方法的分级打分模型。
评估对象的评分值由指标层的指标得分矩阵确定。
（3） 按评估对象的多层指标系统,将评估机构量化指标项（科研任务、科研成果、人才培养和学术交流）按给定的计算方法计算指标的加权分值和得分值,并根据给定的分级打分方法将得分值转化为评分矩阵。
（4） 结合专家打分指标部分得到评估对象的评分矩阵。
根据各指标给定的权重按目标得分计算方法，计算评估对象的135,,N N N 的值。
3.2 基于统计数据的评估指标的分值转换模型3.2.1 评估指标的分值转换方法 评估指标的分值转换方法如下（1） 根据课题数量、经费、科技奖励、专利、论文与专著、标准、人才培养项的记录的得分计算标准计算评估对象在这些指标项的加权分值。
（2） 按计算各项得分（3） ○1科研任务=课题数量+经费 ○2科研成果=科技奖励+专利+标准 计算科研任务、科技奖励、人才培养和学术交流得分 （4） 按如下的分级打分（表2）方法计算四项指标评分矩阵 表 2 分级打分表 13.5 12.75 12 11.25 10.5 9.75 13.512.751211.2510.59.754.5 4.25 4.0 3.75 3.5 3.255.45.14.84.54.23.93.9得到如下的评分矩阵：111715,115,7a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭记N 为专家人数，其中ij a 为正整数，且满足：[0,]ij a N ∈，71ijj aN ==∑3.2.2 评估指标的分值转换方法的调整根据构建的指标评估模型和分值转换方法对本年度参评实验室做出初步评估。
然而评估的结果不尽人意，多数实验室的评估结果为不合格，显然这是不符合实际情况的。
分析评估过程数据，图2为科研成果指标2010年度参评实验室的分级情况。
图 2 科研成果指标2010年度参评实验室分级表显然，分级后各档次的实验室数量分布的严重不合理性，此外，科研任务、人才培养、学术交流指标有同样的问题，由此对分值转换方法做出如下调整。
指标得分 = (指标加权分*a + b) / (年度指标分最大值*a + b) 其中a,b 的值由二元一次方程组确定：*max*100avg a b Ea b +=⎧⎨+=⎩ 其中avg 表示年度指标加权分的平均分，max 表示年度实验室加权分的最大值，E 为一个大于0小于100的数，可根据数据实际分布情况动态调整。
取80E =得到科研成果参评实验室的新的分布情况，图-3为调整前后的分布对比。
可以看出调整后的各档次的实验室分布数量更趋合理。
且最终评估的结分布也合理。
按照一定的方法将实验室得分矩阵转换为分值得调整前后的各实验室评估分值如图4，图5。
图 3 分值转换方法调整前后实验室分级情况对比图 4 原分值转换方法实验室分值散点图图 5 分值转换方法调整后实验室分值分布散点图3.3指标权重的逆向考量按照综合评估系统构建的一般过程，指标权重的确定是在指标体系构建之后，且权重的确定方法有多种。
如可以由专家根据经验判断各评估指标相对于评估目的而言的相对重要程度，然后经过综合处理获得指标权重。
这类的处理方法考虑到专家主观的偏好和单项指标的熟悉程度，结合专家的主观赋值的层次分析（AHP）法、Delphi法等。
也有依据各被评对象指标属性值数列的离散程度确定各指标权重的客观赋权。
在确定指标权重的过程中，往往是结合定性与定量的方法。
在目前的评估系统中，指标的权重已定。
但确定指标权重的方法已不可考，指标权重确定是否合理科学也不得而知。
然而单一的权重确定方法不能为大众所接受且评估结果未免也有失偏颇，因此在评估工作的指标赋权中，采取主客观赋权相结合的方法，一方面指标权重反映了专家的经验知识，另一方面也反映了数据间的客观关系。
主客观赋权相结合的方法不失科学客观性并能为大众所接受。
4基于AHP-PCA-BP 神经网络综合评估模型4.1 基于层次分析（AHP ）法的专家主观赋权法在多指标综合评价中，一个指标对指标体系中其他所有指标影响的大小，是衡量该指标相对重要程度的尺度。
如果对其他指标影响较大的指标得到较快发展，则可以牵动其他指标得到相应的提高，从而促进整体的良性循环。
指标赋予相对较大的权属是理所当然的，影响权属就是据此而求得的衡量各指标相互影响大小的一种权值，它从另外一个侧面反映了综合评估中各指标的中途要程度。
美国著名运筹学家，匹兹堡大学教授Saaty 于上世纪70年代中期提出的层次分析法，可用于求得指标间的相对影响权数。
其本质上是一种决策思维方法。
AHP 把复杂的问题分解为各个组成因素，将这些因素按支配关系分组，形成有序的递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断，以决定决策诸因素的相对重要性的总的顺序。
AHP 法体现了决策思维的这些基本特征，即分解、判断、综合。
AHP 法实际上专家定性决策的一种量化方法，在实验室的评估中，各领域的专家对于评估指标都有较为深刻的认识和理解，因此专家的主观判断可以一定程度上反映出指标的重要程度。
在现有的评估指标体系下，设有某一级指标12,,,m X X X ，则AHP 法定权的步骤如下：4.1.1 构造判断矩阵构造如下矩阵111,1,m m m m a a A a a ⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭其中ij a 表示i X 相对j X 的重要程度，矩阵的ij a 由评估机构邀请评估专家给出，ij a 的取值如表3：表 3 评判矩阵元素取值表 甲对乙的比 极重要很重要 重要略重要 相等略不重要不重要很不重要极不重要值975311/31/51/71/9取8、6、4、2、1/2、1/4、1/6和1/8为上述值的中间值。
4.1.2 计算相对权重进一步计算m 个元素12,,,m X X X 排序权重，并进行一致性检验。
对判断矩阵A ，计算特征值和特征向量max AW W λ=，所得到的W 经正规化后为元素12,,,m X X X 的权重。
一般用近似方法求max λ和W 。
（1） 计算判断矩阵各行元素的积i M ：1mi ij j M a ==∏（2） 求各行i M 的n次方根：i P = （3） 对i P 作归一化处理，即得到相应的权值为：/i i i w P P =∑（4） 对判断矩阵进行一致性检验。
判断矩阵具有一致性的条件是矩阵的最大特征根与矩阵阶数相等，据此可以建议一致性评价值为：max 1mCI m λ-=-其中，1()max mii iAW nw λ==∑，()i AW 表示AW 的第i 个元素。
最后求得随机一致性比率CR 值：/CR CI RI =式中RI 为随机一致性标准值（表4）。
当CR 值小于0.1时，一般认为矩阵具有满意的一致性；反之，CR 值大于0.1时，则认为矩阵不具有满意的一致性。
表 4 随机一致性表 维数1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0.000.000.580.961.121.241.321.411.45当多个专家分别给定判断矩阵后，分别通过一致性检验，运用简单的算术平均法将专家意见综合平均，即可得到反映各评价指标相对重要程度的权值。
通过AHP 法处理，可以得到反映专家经验知识的指标权值。
4.2 专家评级指标量化处理和二级指标评分归一化处理现行的评估模型通过将各评估对象的评估得分转化为分档，再通过计算135,,N N N 评估得分以计算评估对象的得分和分类。
这种分档计算在实际运用中存在一定的问题，由于采用各指标的最高加权分作为标杆，在实际计算中出现多个评估对象某些评估指标分在第七档的情况，则这些指标不能被计入135,,N N N 。
而且，由于分档将原本连续的打分离散化了，抹除了评估对象评分的差异。
如二级指标科研任务，9分和1分同为七档，然而就得分本身而言还是存在很大差距的。
因此，AHP-PCA-BP 神经网络评估模型中将专家打分指标的分档数据量化。
量化的方法如下：设某定性指标的权重为w ，则量化后的得分71100**i ii f n s w N=⋅=∑其中i f 称为量化系数，它的值如下表 表 5 专家评级各档次量化系数 档次一档 二档 三档 四档 五档 六档 七档 i f1.00.90.750.60.450.30.15i n 为第i 档的得票数，N 为专家人数。