关于层次分析法的企业知识管理评价模型构建-123
层次分析法及模糊综合评价建模方法
考察一个特例： 若C1,C2重要性相同, w(2)=(1/2,1/2)T, P1~P4能力相同, w1(3)=(1/3,1/3,1/3,0)T,w2(3)=(0,0,1/2,1/2)T 公正的评价应为： P1:P2:P3:P4=1:1:2:1
• 不考虑支配元素数目不等的影响
仍用 w(3) W (3) w(2)计算 w(3)=(1/6,1/6,5/12,1/4)T
ln
a ij
ln wi wj
结果与根法相同
多步累积效应 • 按不同准则确定的权向量不 同，特征向量有什么优点。
成对比较 Ci:Cj (直接比较） aij ~ 1步强度
n
a a a A (a ) 2
(2)
(2)
ij
ij
is sj
s 1
aisasj~ Ci通过Cs 与Cj的比较
2. 正互反阵最大特征根和特征向量的实用算法
• 简化计算的思路——一致阵的任一列向量都是特征向量， 一致性尚好的正互反阵的列向量都应近似特征向量，可取 其某种意义下的平均。
和法——和法的步骤如下：
n
1）将 A的每一列向量归一化到 得 wij aij / aij ( j 1, 2,..., n); i 1
并且rank(A)=1
(3) A的最大特征值 max n ，其余的特征值均为0. (4) 若 max n 对应的特征向量为 w (w1, w2 ,..., wn )T ，则
aij wi / wj , (i, j 1, 2,..., n)
定理1 正矩阵A 的最大特征根是正单根，对应
汽车2
……
汽车n
层次分析法的优点
科研C2
w1(3)=(w11(3),w12(3),w13(3),0)T P1
管理决策模型与方法——层次分析法
的唯一非零的，也是最大的特征值，而W 为其
所对应的特征向量。
上述事实提示我们，如果有一组物体(假设 其重量总和为1)，需要知道它们的重量，而 又没有衡器，那么我们就可以通过两两比较 它们的相互重量，得出每对物体重量比的判 断，从而构成判断矩阵;然后通过求解判断
（二）递阶层次结构原理
一个复杂的无结构问题可分解为它的若 干组成部分或因素。例如，目标、约束、准 则、子准则、方案等,按照属性的不同把这些 因素分组形成互不相交的层次，上一层次的 因素对相邻的下一层次的全部或某些因素起 着支配作用，形成按层次自上而下的逐层支 配关系,具有这种性质的层次称为递阶层次。 分析建立一个有效的合理的递阶层次结构对 于能否解决问题具有决定性意义。
矩阵的最大特征值 max 和它所对应的特征
向量，就可以得出这一组物体的相对重量。
根据这一思路，对于复杂管理决策问题， 通过建立层次分析模型, 对于一些无法测量 的因素，只要引入合理的标度，构造出判断 矩阵，就可以应用这种求解判断矩阵的最大 特征根及其特性向量的方法,来确定出相应各 种方案、措施、政策等相对于总目标的重要 性权值(因素之间的相对重要性)，从而为有 关决策提供依据。
二、层次分析法的基本原理
复杂的决策问题往往涉及到许多因素，如社会、政 治、经济、科技乃至自然环境等，因此要认识一个复杂 系统就比较困难。层次分析法正是处理此类问题的有效 方法。它首先提出了递阶层次结构理论，然后给这种递 阶层次结构进行定量描述，通过排序理论得出满足系统 总目标要求的各个方案（或措施）的优先次序。因此， 层次分析法的基本原理可归纳为层次的数学原理—特征 向量方法、递阶层次结构原理、两两比较标度与判断原 理、层次排序原理。
层次分析法模型
实现方法（3）单一准则下元素相对权重计算 及一致性检验
这一步要在第二步的基础上，从给出的每一判断矩阵中求出被比较元素 的排序权重向量，并通过一致性检验确定每一判断矩阵是否可以接受。
(1)权重计算方法
和法：取判断矩阵n个列向量(针对n 阶判断矩阵)的归一化后算术平均值近 似作为权重向量，即有
1 n aij wi n , i 1,2,, n n j 1 akj
设w0 ＝(w1,w2,…wn)是 n 阶判断矩阵A 的排序权重向量，当A 为一致性矩 阵时，显然有 可以验证：Aw=nw
且n为矩阵A的最大特征根，A的其余 特征根为0，A的秩为1。对一般的正 互反矩阵，根据正矩阵的Perron定理 可知，其最大特征根为正，且它对应 的右特征向量为正向量，最大特征根 λmax为A的单特征根，因而它所对应 的特征向量除差一个常数因子外是唯 一的。特征根法是借用数值分析中计 算正矩阵的最大特征根和特征向量的 幂法实现的。
实现方法（1）----递阶层次结构的建立
复杂问题的决策因涉及的因素比较复杂，通常是比较困难的，应用AHP 的第一步就是将问题涉及的因素条理化、层次化，构造出一个有层次的 结构模型。在这个模型下，复杂问题的组成因素被分成若干组成部分， 称之为元素。这些元素又按其属性及关系形成若干层次，上一层次的元 素对下一层次的有关元素起支配作用，这些层次可以分为三类。 最高层：又称目标层。这一层次的元素只有一个。一般它是分析问题 的预定目标或理想结果。 中间层：又称准则层。这一层次包括了为实现目标所涉及的中间环节， 它可以由若干层次组成，包括所需考虑的准则和子准则。 最低层：又称方案层。这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措 施，决策方案等。 上述层次之间的支配关系不一定是完全的，即可以存在这样的元素， 它并不支配下一层次的所有元素，而仅支配其中的部分元素，这种自上 而下的支配关系所形成的层次结构称为递阶层次结构。一个典型的层次 结构如图7—1所示。
层次分析法简单介绍
层次分析法层次分析法（AHP）又称多层次权重分析法，是一种用于定性分析的多目标分析方法。
它能有效地分析指标体系各层次之间排序关系，有效地综合衡量和判断评价者的意图。
适用于多目标、多准则、多因素、难以量化的大型复杂系统，已广泛应用于资源系统分析、建设管理、交通、评标、经济评价等各个社会领域。
层次分析法解决复杂问题的基本思想是：首先，将总目标进行分层，并根据各个指标之间隶属关系和相关影响，将各个指标按不同层次进行分类。
形成指标层、准则层和目标层，然后利用层次分析法，求本各层次的指标对上一层次指标的权重，然后利用最大特征值方法依次归并，最终求出总目标权重系数。
指标越重要，其指标权重系数越大。
因此，层次分析方法的计算需要以下步骤：（1）建立层次结构模型首先，将问题分解为不同的组成部分，并根据各个指标之间的相互影响和隶属关系，对各指标进行分组和组合，形成多层次结构，相对于确定最高层的综合相对重要性系数，即相对优序，系统分析被简化到最底层。
（2）调查问卷设计，对同一层次的指标将进行重要性等级进行两两访问对比，确定其重要性，然后利用比例标度法，。
构成比较判断矩阵。
表1-1 比例标度法Table4-1 Proportional scaling method两指标影响比较相等稍微重要明显重要非常重要极其重要δ1113579（3）调查对象的构成在选择范围上，主要选择具有绿色施工、绿色建筑、节能环保等研究领域的高校专家和学者、建设单位项目管理人员、工程项目施工单位工作人员和涉及环保监督政府人员。
（4）整理分析问卷并构建判断矩阵整理出问卷中的信息，并将问卷中信息进行汇总分析，计算出各因素的要性程度，建立判断矩阵。
见表1-2。
表1-2 各因素相对重要性判断矩阵Table4-2 Relative importance judgment matrixB k B 1 B 2 B n B 1 δ11 δ12 ... δ1n B 2 δ21 δ22 ... δ2n ... ... ... ... ... B nδn1δn2...δnn其中，δij 是对于A k 而言，B i 对B j 的相对重要性的数值表示，δij 是δi 与δj 的比值。
企业知识管理的模型构建和优化
企业知识管理的模型构建和优化近年来，随着知识经济时代的到来，企业知识管理已成为了企业发展的重要方面。
然而，在实践中，很多企业对于知识管理的重视程度不够，无法从知识管理中获得满意的效果。
因此，本文将从企业知识管理的模型构建和优化两方面，对企业知识管理作出进一步的探讨。
一、企业知识管理的模型构建企业知识管理的模型构建，是指建立起一个科学、合理、可行的知识管理模型。
在这个模型中，需要涉及到知识的获取、存储、分享、创新以及管理等方面的内容。
接下来，本文将重点针对这些方面，展开一一探讨。
1、知识的获取知识的获取是企业知识管理的第一步，在这个阶段，企业需要在外部和内部不断地寻找和收集各种知识。
其中，外部的知识主要包含竞争对手的情报、专利技术、顾客需求以及市场动态等。
而内部的知识则是指企业员工的技能、经验以及业务知识等。
在知识获取的过程中，企业应该注重对信息的筛选和整合。
首先，企业需要制定明确的获取计划和战略，对信息进行筛选，选择对企业有用的知识进行收集。
其次，为了方便知识的管理和利用，企业应该对所获取的知识进行整合，形成联系紧密的知识体系。
2、知识的存储知识的存储是企业知识管理的核心部分。
在这个阶段，企业需要将所获得的知识进行分类、存储、整理和更新。
存储知识的方式有很多种，例如，人力库、文档库、数据库、图书资料等。
为了方便管理和使用，企业应该采用高效的知识管理系统。
这个系统不仅需要能够快速的检索和获取知识，还需要能够将知识进行分类、整合以及以一种可视化的方式呈现出来。
同时，系统还应该能够保证知识的安全性，以防泄密和丢失等情况的发生。
3、知识的分享知识的分享是企业知识管理的重要环节之一。
在这个过程中，企业应该鼓励员工之间的知识共享，加强沟通和协作。
通过共享，可以促进知识的优化和创新，提高企业的全面竞争力。
除了鼓励员工之间的知识共享外，企业还可以设置相应的奖励机制来推动知识分享的发生。
例如，设立知识分子、优秀员工等奖项，激发员工的积极性，推动知识分享的发生。
《层次分析模型》课件
02
03
方法
结果
利用一致性指标CI、随机一致性 指标RI等指标进行检验。
如果判断矩阵通过一致性检验， 则可以认为权值合理；否则需要 对判断矩阵进行调整。
层次总排序
定义
层次总排序是指根据判断矩阵计算本层次所有 元素对于最高层元素的重要性次序的权值。
方法
将各层次单排序的结果逐层向上汇总，得到最 终的层次总排序。
03
方案层中的每个方案都应该能够满足准则层的要求，
并且具有可操作性。
03
构造判断矩阵
标度定义
标度3
一个元素比另一个 稍微重要
标度7
一个元素比另一个 强烈重要
标度1
两个元素具有相同 重要性
标度5
一个元素比另一个 明显重要
标度9
一个元素比另一个 极端重要
判断矩阵的构造
根据专家意见，对各个因素进行两两 比较，形成判断矩阵
特点
简单明了、系统性、所需数据量少、 适用于结构复杂、决策准则多的决策 问题。
层次分析模型的应用领域
资源分配
根据资源限制和决策准则，确定资源的合理分配方案 。
风险评估
对风险进行多因素分析ห้องสมุดไป่ตู้确定各因素对风险的影响程 度。
决策分析
在多准则决策问题中，确定各准则的权重，为决策提 供依据。
层次分析模型的基本步骤
判断矩阵的一致性检验
2. 查找平均随机一致性指标RI，常用的RI值如下 n=1时，RI=0 n=2时，RI=0
判断矩阵的一致性检验
01
n=3时，RI=0.58
02
n=4时，RI=0.90
03
n=5时，RI=1.12
04
关于层次分析法的企业知识管理评价模型构建
[论文关键词]层次分析法知识管理评价[论文摘要]文章基于企业知识管理能力内涵的分析，利用层次分析法，从近期、中期、远期层次，构建企业知识管理能力评价指标体系，并相应确定权重，形成企业知识管理绩效评价模型，旨在帮助企业发现自身不足，为企业加强知识管理提供参考。
1总体思路总的思路是将整个评估体系建立在目标实现的基础上。
简而言之，就是通过考察企业目标的实现程度来反映企业的知识管理系统的效能。
同时，用层次分析法分析各个目标的层次，以及各个层次目标中所包括的指标和重要度，并在此基础上结合考虑权重的情况，形成最后的知识管理效能的评估量化值。
层次分析法首先根据问题的性质和要求提出一个总体的目标，然后将问题按层次分解，对同一层次内的诸因素通过两两比较确定出相对于上一层次目标的各自的权系数。
这样层层分析，直至给出所有因素相对于总目标而言的按重要性的排序。
对于现代组织而言，目标的制定是管理工作的前提，也是管理的目的所在，因而以知识目标实现作为知识管理绩效度量的指标是非常合适的。
在上述绩效评估目标体系下，下面将运用层次分析法建立企业知识管理绩效的评估模型。
2指标的分层量化按照上文所述的知识目标的三个层次，我们可以将整个评估目标分为以下几个层次分开考虑，同时在不同层次的目标中选取最后的评估指标。
知识目标可以分为近期、中期和长期三个层次。
在一个总的知识目标的基础上，分为以上三个层次。
然后在每一个层次中，确定对目标影响最大的制约因素，通过对这些制约因素的分析，得到目标的受影响情况，之后在综合几个分层次的目标情况反映整个最终目标的性质。
2．1近期目标层近期目标通常以组织的知识共享水平作为评价标准。
具体涉及组织内部显性知识的共享水平，包括组织内部显性知识编码化的水平和组织内部部门之间的交流水平；组织内部隐性知识的共享水平，包括员工个人知识显性化水平和组织内人际交流水平；组织外部显性知识的共享，包括外部知识编码化和组织对外部的沟通水平；组织外部隐性知识的共享，包括外部隐性知识内部化和外部隐性知识显性化。
企业知识管理与知识管理能力评价
企业知识管理与知识管理能力评价知识管理是企业用来培育创新和获取竞争优势的十分重要的一种管理方式。
在当今的企业家中，知识管理的能力被认为是一种成功的必备条件。
然而，如何科学评估知识管理能力，也是当前企业管理面临的一大问题。
本文将从企业知识管理概念、企业知识管理能力评价体系结构及企业知识管理目标识别等角度，探讨企业知识管理与知识管理能力评价。
企业知识管理概念知识管理是一种组织和协调内部与外部知识资源，以满足企业对知识的需求，为实现企业的战略目标和其他价值的过程。
它是将企业内部的知识资源、知识建模、知识分析、知识交流、知识发现等等技术和方法结合起来，以达到协调知识的目的的管理过程。
企业知识管理的宗旨在于构建企业组织内知识的有效流动，以及有效利用企业组织内外知识，增加企业核心竞争力。
企业知识管理能力评价体系结构企业知识管理能力评价是一种量化诊断企业内部知识管理现状的一种指标体系，可以用来衡量企业在知识管理方面的能力水平。
目前，企业知识管理能力评价体系结构通常是分为三大类：第一类是技术能力评价模型，包括自动化知识管理系统，数据库管理系统，文档管理系统，人工智能技术等等；第二类是服务能力评价模型，基于业务需要而构建的评估模型等；第三类是组织能力评价模型，包括企业规划能力、企业文化能力、组织结构能力、管理能力等。
企业知识管理目标识别知识管理的目标是帮助企业提高组织中的效率、改善企业的竞争力，并最大限度地发挥企业的内在潜力。
因此，首先要从整体上确定知识管理的目标，确定企业知识管理的技术、组织和服务上的实施目标。
其次，要认识到知识管理是企业组织协调统一的一个过程，建立一套系统的知识管理模式与技术支撑，使各部门、各层次的知识管理工作得到有效协调。
最后，要通过控制知识资产的使用，提高企业的资源利用率，减少企业的成本，提高企业的绩效。
结综上所述，企业知识管理与知识管理能力评价是当今企业组织的一大重要任务，其主要目的在于提供企业内部知识的有效流动，提升企业核心竞争力，并最大限度地发挥企业的内在潜力，以实现企业的战略目标和其他价值。
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关于层次分析法的企业知识管理评价模型构建[论文关键词]层次分析法知识管理评价[论文摘要]文章基于企业知识管理能力内涵的分析，利用层次分析法，从近期、中期、远期层次，构建企业知识管理能力评价指标体系，并相应确定权重，形成企业知识管理绩效评价模型，旨在帮助企业发现自身不足，为企业加强知识管理提供参考。
1总体思路总的思路是将整个评估体系建立在目标实现的基础上。
简而言之，就是通过考察企业目标的实现程度来反映企业的知识管理系统的效能。
同时，用层次分析法分析各个目标的层次，以及各个层次目标中所包括的指标和重耍度，并在此基础上结合考虑权重的情况，形成最后的知识管理效能的评估量化值。
层次分析法首先根据问题的性质和要求提出一个总体的目标，然后将问题按层次分解，对同一层次内的诸因素通过两两比较确定出相对于上一层次目标的各自的权系数。
这样层层分析，直至给出所有因素相对于总目标而言的按重要性的排序。
对于现代组织而言，目标的制定是管理工作的前提，也是管理的目的所在，因而以知识目标实现作为知识管理绩效度量的指标是非常合适的。
在上述绩效评估目标体系下，下面将运用层次分析法建立企业知识管理绩效的评估模型。
2指标的分层量化按照上文所述的知识目标的三个层次，我们可以将整个评估目标分为以下几个层次分开考虑，同时在不同层次的目标中选取最后的评估指标。
知识目标可以分为近期、中期和长期三个层次。
在一个总的知识目标的基础上，分为以上三个层次。
然后在每一个层次中, 确定对目标影响最大的制约因素，通过对这些制约因素的分析，得到目标的受影响情况，之后在综合几个分层次的目标情况反映整个最终目标的性质。
2. 1近期目标层近期目标通常以组织的知识共享水平作为评价标准。
具体涉及组织内部显性知识的共享水平，包括组织内部显性知识编码化的水平和组织内部部门之间的交流水平；组织内部隐性知识的共享水平，包括员工个人知识显性化水平和组织内人际交流水平；组织外部显性知识的共享，包括外部知识编码化和组织对外部的沟通水平；组织外部隐性知识的共享，包括外部隐性知识内部化和外部隐性知识显性化。
在概念分析的基础上，我们认为具体交流方式作用情况更能反映企业的知识共享水平。
企业是一个员工的结合体，员工之间的信息传递包括了多种方式，有物理的、有虚拟的、有即时的、有延迟的。
各种交流方式对知识交流效果的作用程度是不一致的，根据对象的不同和个体情况的差异，不同交流方式的作用情况也呈现出不同的特点。
根据我们对具体交流方式的作用情况的分析，认为具体交流方式中可以采用如下指标，作为近期企业知识交流水平的目标评价指标。
传统印刷媒体的出版频率，称为A1。
在这个指标中，我们需要着重强调以下几点：首先，传统印刷媒体包括企业内部的专门出版物，用T内部交流的纸质通知，用于发布公共信息的公告等。
重点在于这些印刷品的目的在于在企业内部传递信息，促进交流；其次，我们关注的是频率。
一般以一个统一的时间段作为单位，描述整个时间内的情况。
选用频率是为了便于结果的处理，没有其他的含义。
企业培训的频率，称为A2。
在这个指标中，我们需要强调以下几点：首先，这里定义的培训指企业举办的正式的培训活动，以及各种正式的经验报告会和交流会等。
其次，我们关注的也是频率。
一般以一个统一的时间段作为单位，描述整个时问内的情况。
选用频率是为了便于结果的处理，没有其他的含义。
与工作交流相关的电子邮件频率，称为A3。
这里定义的电子邮件指的是员工在工作过程中进行的与工作相关的电子邮件操作，包括上行邮件、下行邮件和平行邮件等。
企业信息库系统的使用频率，称为A4。
这里定义的包括企业内部的所有信息存储系统，如案例库和数据库等。
在此基础上，我们需要对指标Al、A2、A3、A4进行量化工作。
量化工作的基本方式是：采用模糊数学的方法，对于定量指标，采用阈值法，对指标进行测量并进行无量纲化。
将评估等级分为优良中差四等，取阈值yl，y2，y3，y4，规定x>yl 为优，y2<x<yl 为良，y3彡x<y2 为中，X<y3 为差。
这里采用模糊处理的方式，求得各等级的隶属度。
对于定性指标，利用约束条件定义相应的模糊集ui，再建立ui到[0，1]的隶属函数p ,然后依据该函数求得指标的隶属度。
所以，对于指标Al、A2、A3、A4，我们可以得到如下函数式：对A1，设论域为U=[0，S]注释：因为各个企业的情况不一致，他们的取值si, s2，s3, s4也各不相同，所以不能把这四个数据具体化。
在不同企业中，需要具体分析，得出不同的数据，代入函数计算。
同样的道理，我们也可以对其他的指标如A2、A3、A4 进行这样的计算，将具体的数据转化为隶属程度，能实现对本来模糊的语言加以定量的刻画，然后再利用模糊数学的计算方法进行处理。
2. 2中期目标层中期目标以组织的竞争优势作为评价标准，包括企业内部竞争优势和企业外部竞争优势。
内部竞争优势评估选取产品优势、技术优势、管理优势、生产优势、营销优势、人力资源优势、速度优势、财务优势和企业文化优势共9个具体指标；外部竞争优势选取供应商优势、承销商优势和用户优势共3个具体指标。
在全面的绩效评估体系中，需要考虑以上优势集合中的所有优势情况，但是对于我们的课题而言，这样做显然太大了。
而且，以上的优势集合中很多项目和知识管理系统的关系比较弱，另外一些则很强。
考虑到企业的具体情况，以及在分析中的便利，我们决定根据各种优势同知识管理系统的关系程度，简化模型，选取以下指标作为标准：①技术优势，称为B1;②企业文化优势，称为B2;③用户优势，称为B3。
量化工作的基本方式是：采用模糊数学的方法，对于定量指标，采用阈值法，对指标进行测量并进行无量纲化。
将评估等级分为优良中差四等，取阈值yl，y2，y3，y4，规定x彡yl 为优，y2^x〈yl 为良，y3<x<y2 为中，x<y3 为差。
这里采用模糊处理的方式，求得各等级的隶属度。
对于定性指标，利用约束条件定义相应的模糊集Ui，再建立Ui到[0，1]的隶属函数，然后依据该函数求得指标的隶属度。
对于以上的指标，我们很难通过具体的定量数值进行衡量。
但是在先前的定量化的基础上，结合模糊数学的原理和方法，我们可以用程度副词“优”“良”“中”“差”来形容；然后将其定义为对从属函数的某种运算，这样就可以将模糊的程度副词利用从属函数来加以刻画，转化为类似上文的指标的隶属度的情况。
根据模糊数学的原理，请参考相关书籍对于定性指标模糊算子的运算规则的定义，我们可以得到形容指标Bl、B2、B3的程度副词(“优”“良”“中”“差”）的从属函数。
根据模糊数学的原理，我们首先根据各个企业中调查来的数据情况设定一个行业性的初始隶属度，设为ym=(J，权重假设为pi、p2、p3、p4通过以上的计算，我们可以得到在指标Bl中的几个程度副词的从属函数，进而得出最后的隶属度。
因为在各个企业中的情况是不一致的，我们很难将pl、p2、p3、p4具体化，而直具体化的结果也会带来很多问题，这些数据的确定应该根据具体的情况具体分析而确定。
根据同样的道理，我们也可以对其他的指标如B2、B3进行这样的计算，将定性分析的程度副词转化为隶属程度，能实现对本来模糊的语言加以定量的刻画，然后再利用模糊数学的计算方法进行处理。
2. 3长期目标层长期目标以价值创造作为评价标准。
选取销售利润率、资产利润率、客户满意程度共3个指标。
在指标选取的过程中，存在很多其他的选项，但是与上文中期目标的分析相似，我们通过对关系程度的判断，最后确定以上三个因素为重要因素。
(1) 销售利润率，称为C1;(2) 资产利润率，称为C2;(3) 客户满意程度，称为C3。
以上的三个指标，在现有的企业绩效评估体系中就有涉及，我们在调查的过程中也发现这些指标在现有企业中的普遍存在性，数据比较容易获得。
根据量化工作的基本方法，他们属于定量的指标，所以，类似于近期目标的处理方法，我们可以得到以下函数：对C1，设论域为U=[0，H]注释：因为各个企业的情况不一致，他们的取值hi、h2、h3、h4也各不相同，所以不能把这四个数据具体化。
在不同企业中，需要具体分析，得出不同的数据，代入函数计算。
同样的道理，我们也可以对其他的指标如C2、C3进行这样的计算，将具体的数据转化为隶属程度，能实现对本来模糊的语言加以定量的刻画，然后再利用模糊数学的计算方法进行处理。
在以上分析的基础上，我们可以得到在图上的底层指标中的隶属度情况，这些隶属度呈现为一种矩阵组合，设为M。
3确定指标的权重在上面的论述中，我们已经完成了指标的量化工作。
接下来的工作，我们需要采用层次分析法来确定指标的权重。
设某一层次上的因素为A1，A2,……An,对该层次上任意的Ai，Aj求得其相对重要度比较值aij作为权系数，从而形成判断矩阵A=。
下面给出一种常用的判断分值表(若目标i比目标j次要，则aij为表中值取反）。
基于上表，可以采用如下的评估流程：次序一致性检验：检查评估者对各目标要素重要性的认识是否存在逻辑上的矛盾，这是所得判断矩阵是否可用的前提。
采用数理逻辑的符号，则次序一致性可以表示为：求得每一层次各要素判断矩阵的最大特征值并求得属于该特征值的特征向量W=( Wl，W2，……Wn)T，Wl，W2,……W n给出了因素Ai(ie [1，n])相对于因素C按重要性的一个排序。
求同一层次的组合权系数：设上一层因素为Cl，C2，……Cm,则对任一个C i可以求得相应的权向量W i =(Wli，W2i……，wni)T。
设已知上一层 C i的权重为ai，则可以求得当前层每个因素的组合权系数为：依此类推，直至求出最底层所有因素的权系数。
根据最底层权系数可以给出相应的排序。
一致性检验：为了避免判断上的不一致性，需要用一致性指标CI进行检验，在CI<0. 1的条件下，认为判断矩阵A有效。
综合专家意见，得到相应阶段的权重排序向量W。
以上的计算过程是参考运筹学的层次分析方法建立的，结合上面我们给出的层次图形，可以计算出在我们确定的目标体系中各个因素的权重。
因为各个企业中的差异性，我们很难确定上而公式的具体数据，但所有的计算结束后可以得到权重排序向量矩阵W。
4绩效评估最后，可以通过已经建立起来的指标体系对知识管理的绩效进行评估，其操作过程如下：(1) 按照前面的方法，确定了近期目标、中期目标、远期目标三个层次体系;(2) 将上文知识目标中的指标加入指标集合IN—DEX，然后建立评估等级集合 CLASS={'f^，良，中，差} •°(3)邀请i名i家4据上!面的方法进行计算。
因为每个专家在定性指标方面的理解是不同的，所以在定量指标和定性指标共存的条件下，他们会得出不同的结论。