强凤娇
- 作品数:25 被引量:128H指数:5
- 供职机构:陕西科技大学更多>>
- 发文基金:陕西省科学技术研究发展计划项目陕西省哲学社会科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域:经济管理自然科学总论社会学文化科学更多>>
- 基于改进模糊评价法的高校教师职业道德评价
- 2015年
- 将多级模糊综合评价法引入高校教师职业道德的综合评价中,对模糊综合评价法中的"投票型"隶属度的投票规则进行了改进,并建立了高校教师职业道德评价的指标体系,最后通过实例应用,给出了详尽的评价过程,评价结果经反馈符合实际情况。
- 王化中强凤娇
- 关键词:模糊综合评价法高校教师职业道德
- 基于可持续发展的企业核心竞争力评价研究
- 随着经济全球化和我国加入WTO,国际竞争进一步加剧,国家之间的竞争主要体现在企业之间的竞争上,而企业间的竞争主要是企业核心竞争力的较量。企业要想获得持续竞争优势必须具备其竞争对手不易模仿或超越的核心竞争力,培育和保持核心...
- 强凤娇
- 关键词:企业核心竞争力可持续发展评价指标
- 文献传递
- 模糊综合评价中权重与评价原则的重新确定被引量:39
- 2015年
- 文章针对当前模糊综合评价中指标权重确定及评价对象的归类原则两个方面存在的不足进行分析,并以新思路重新设计了指标权重的确定方法及评价对象的归类原则,通过实例计算及结果分析进一步验证了设计的合理性。
- 王化中强凤娇陈晓暾
- 关键词:层次分析法
- 谈财务ERP软件在企业中的实施
- 随着ERP软件在理论方面的成熟,实施方面的问题日益突出。企业应用案例成功的少,失败的多。近几年财务软件公司力推ERP成为主流。本文的研究,就是要探讨并提出财务软件公司的ERP软件在企业中实施的方法,通过认识上深化和实施上...
- 王化中强凤娇
- 关键词:财务软件企业管理
- 文献传递
- 基于区间数观察值的灰色白化权函数聚类模型重构被引量:3
- 2017年
- 针对区间数观察值的白化权函数取值范围是一个区间数的思路,文章结合单一实数值不同测度白化权在不同区段内白化权取值的增减特性,给出一种基于区间数观察值的典型、上限、三角、下限测度白化权函数的新算法,并结合区间数可能度排序方法,提出了新的对于区间数观察值的灰色白化权函数聚类决策步骤。并验证了本文算法的有效性。
- 强凤娇王化中祝福云
- 关键词:白化权函数
- 电子商务的六要素模式塑造
- 2006年
- 落后的电子商务理论影响了企业的实践应用,企业决策者对电子商务的认识与理解应不断创新。在网络经济、后电子商务时期企业应重新审时度势,以价值链的分类方法来进行电子商务模式的选择和创新,建立适合市场需求的电子商务模式。
- 王化中强凤娇
- 关键词:电子商务模式价值链
- 三角白化权函数灰色聚类决策下中小企业信用评价模型构建被引量:5
- 2014年
- 在充分调研基础上,建立了中小企业信用评价指标体系,将灰色统计理论中的三角白化权函数聚类决策方法应用到中小企业信用评价工作中,并通过重新设计灰色聚类决策步骤,克服了三角白化权函数聚类系数不规范可能带来的聚类错误或影响类内排序问题。经实例分析表明,该方法可使评估结果更为客观、可靠,更有利于作出正确的决策。
- 王化中强凤娇
- 关键词:中小企业信用评价
- 基于改进的三参数区间数距离熵的TOPSIS模型被引量:3
- 2018年
- 在对现有三参数区间数距离熵测度公式存在缺陷进行分析的基础上,文章提出解决缺陷问题的新思路,建立了新的三参数区间数距离熵测度算法公式,新算法体现三参数最可能值概率分布最大的特点,同时用上限、下限参数的相对概率大小反映决策者的风险态度,对新测度公式的有效性从理论上进行了证明。基于新的三参数区间数距离熵测度公式,建立了多属性决策问题的TOPSIS模型,最后通过企业信息化建设软件项目方案选择的算例分析,进一步验证了测度公式算法及模型的有效性。
- 王化中强凤娇
- 关键词:TOPSIS多属性决策
- 灰色聚类决策中指标权重和综合决策测度权系数的确定被引量:10
- 2015年
- 文章首先对目前灰色聚类决策中常用的指标权重进行分析,在提出各类指标权重缺陷的基础上,以组合权重思想重新设计了指标权重的确定方法;然后再对目前综合决策测度权系数的确定进行分析,以新思路求出综合决策测度权系数;最后将其应用于高校实验室火灾危险性评价。
- 强凤娇
- 关键词:信息熵
- 灰色聚类决策归类原则探析被引量:2
- 2017年
- 文章针对灰色聚类决策中经常采用的最大隶属原则、置信度准则、加权平均原则、最短距离原则等归类与排序原则在应用中的问题进行了分析,为解决常见归类原则所导致的评价对象不合理归类问题,特别是对于非等组距评语集的不适用性问题,提出了以评价对象综合评价值为依据的最小密度距离归类原则,并将其与加权平均排序原则相结合,实现评价对象的正确归类与排序。
- 强凤娇