【摘 要】
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针对传统信用评价方法不能有效处理重大工程项目执业资格人员采信样本中的语言评价信息问题,提出一种基于改进云模型的信用评价方法。首先,基于正态云模型,采用黄金分割法生
【机 构】
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天津大学管理与经济学部; 交通运输部规划研究院; 环境保护部核与辐射安全中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71172148;71231006);住房和城乡建设部软科学研究项目(2011-R3-18)
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针对传统信用评价方法不能有效处理重大工程项目执业资格人员采信样本中的语言评价信息问题,提出一种基于改进云模型的信用评价方法。首先,基于正态云模型,采用黄金分割法生成5级信用评语标尺云系统;其次,运用5级信用评语标尺云系统对采信样本的语言评价信息进行定量数值转换;然后,引入时间衰减因子生成改进后的信用云及其数字特征,用来表征执业资格人员在相应考核期内的信用风险及水平;最后,引入信用云相似度的概念对信用等级进行重新调整,用以剔除由于专家打分偏好引起的信用评价偏差。实证研究结果表明,该信用评价方法可以有效地处理自然语言的定性定量转换以及专家打分偏好影响等语言评价信息问题,评价结果可信度高。
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