本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)桿分析及地方高校教學(xué)管理應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 標(biāo)桿分析 數(shù)據(jù)挖掘 期望效用 模糊聚類 主成分分析

【摘要】：標(biāo)桿分析作為一種績(jī)效管理的有效方法，已在多個(gè)行業(yè)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)有的研究多集中在一些傳統(tǒng)的優(yōu)化模型的直接應(yīng)用，，已產(chǎn)生如隨機(jī)前沿面分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等一些標(biāo)桿分析技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)特征提取等信息處理領(lǐng)域并取得眾多成果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到標(biāo)桿分析中，可以減少不良數(shù)據(jù)和人們對(duì)數(shù)據(jù)的主觀認(rèn)識(shí)對(duì)分析結(jié)果的一些影響，能夠滿足復(fù)雜情形下的分析需求。但由于國(guó)內(nèi)起步較晚，相應(yīng)的綜合型人才不足，這方面的研究成果還很少。而在此基礎(chǔ)上將標(biāo)桿分析用于地方高校績(jī)效評(píng)估和教學(xué)管理應(yīng)用的研究則更少。 基于此，論文首先討論了標(biāo)桿分析的相關(guān)基礎(chǔ)理論，研究了一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法及其原理。然后結(jié)合地方高校教學(xué)管理需求，將數(shù)據(jù)挖掘方法有機(jī)融入到標(biāo)桿分析中，用于地方高�？�(jī)效評(píng)估，豐富地方高校教學(xué)管理的理論和方法。論文主要工作如下： (1)研究了模糊c-均值聚類算法的主要思想，并結(jié)合標(biāo)桿分析中需要合理選擇標(biāo)桿集的需求，建立了基于FCM的標(biāo)桿集優(yōu)化選擇模型，并給出了求解算法，進(jìn)行了算法復(fù)雜度分析； (2)研究了主成分分析的主要思想和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的幾個(gè)典型模型，對(duì)于指標(biāo)集過(guò)多不易分析的情形，建立了PCA-DEA混合模型，用于滿足復(fù)雜績(jī)效評(píng)估和分析的需要； (3)對(duì)某大學(xué)排行榜的部分?jǐn)?shù)據(jù)和一些高校發(fā)展數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，得到了備選標(biāo)桿集的指標(biāo)數(shù)據(jù)，結(jié)合所建立的模型，進(jìn)行了兩種情形（積極標(biāo)桿分析和保守標(biāo)桿分析）下的標(biāo)桿集優(yōu)化選擇； (4)在獲得的優(yōu)化標(biāo)桿集基礎(chǔ)上，分別利用已有的DEA-WEI模型和所建立的PCA-DEA模型進(jìn)行了地方高�？�(jī)效評(píng)估。結(jié)果表明，PCA-DEA能取得更有意義的結(jié)果，為提高教學(xué)管理水平提供新的數(shù)據(jù)支持。
【關(guān)鍵詞】：標(biāo)桿分析 數(shù)據(jù)挖掘 期望效用 模糊聚類 主成分分析
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：G647.3
【目錄】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 緒論7-14
• 1.1 研究背景7-9
• 1.2 標(biāo)桿分析法在高�？�(jī)效評(píng)估中的優(yōu)勢(shì)9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外高校標(biāo)桿分析的研究現(xiàn)狀9-12
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容及框架12-14
• 1.4.1 論文研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.4.2 論文研究的主要框架結(jié)構(gòu)13-14
• 2 相關(guān)基礎(chǔ)理論及方法14-26
• 2.1 標(biāo)桿分析的基本數(shù)學(xué)理論14-17
• 2.1.1 期望效用函數(shù)理論14-15
• 2.1.2 理想點(diǎn)法15-16
• 2.1.3 層次分析法16
• 2.1.4 ELECTRE 法和 PROMETHEE 法16-17
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘17-26
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介17-18
• 2.2.2 主成分分析18-19
• 2.2.3 分類和聚類19-21
• 2.2.4 模糊聚類算法21-26
• 3 基于數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)桿分析模型26-38
• 3.1 一些傳統(tǒng)的標(biāo)桿分析方法26-30
• 3.1.1 差距分析法26-27
• 3.1.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法27-30
• 3.2 FCM 和 PCA 相結(jié)合的標(biāo)桿分析建模30-34
• 3.2.1 基于 FCM 的標(biāo)桿集優(yōu)化選擇30-33
• 3.2.2 PCA-DEA 混合模型33-34
• 3.3 模型分析34-38
• 3.3.1 標(biāo)桿集優(yōu)化選擇算法分析35-36
• 3.3.2 混合求解算法分析36-38
• 4 應(yīng)用實(shí)例38-49
• 4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源38-40
• 4.2 指標(biāo)集準(zhǔn)備40-43
• 4.3 模型應(yīng)用及結(jié)果分析43-49
• 4.3.1 應(yīng)用實(shí)例 143-45
• 4.3.2 應(yīng)用實(shí)例 245-49
• 5 總結(jié)49-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 附錄一54-56
• 附錄二56-57
• 附錄三57-58

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 茹寧;歐美高等教育基準(zhǔn)法評(píng)介[J];比較教育研究;2004年04期

2 張玉巖;張煒;;高等教育標(biāo)桿管理的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J];復(fù)旦教育論壇;2008年06期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 張大群;標(biāo)桿比較分析的數(shù)學(xué)理論及其應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

2 李曉燕;基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的標(biāo)桿管理理論與應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2010年

本文編號(hào)：946730