论文基于云理论和理想解法的客户协同工作评价是适合工作评价论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关工作评价开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
[摘 要] 本文提出一种基于云理论和理想解法的客户协同创新工作评价方法,利用云理论处理评价过程中的随机性和模糊性.采用正负理想云代替传统理想解法中的正负理想解,计算各样本关于正负理想云的确定度,采用加权综合确定度取代传统理想解法中的距离来计算接近度,评价指标的权重由熵权法确定,最后对接近度进行排序来评价各样本的优劣.实例验证了该方法的可行性与有效性.
[关键词] 云模型理论;理想解法;客户协同创新;确定度
[中图分类号] TP18 N94[文献标识码] A 文章编号：1671-0037（2015）08-25-4
Evaluation of Customer Collaborative Innovation Work Based onCloud Theory and TOPSIS
Wang Yonglin
（School of Electronic and Information,Zhongyuan University of Technology,Zhengzhou Henan 450007）
Abstract：An evaluation method based onthe cloud theory and TOPSIS for customer collaborative innovation work is proposed in this paper. The cloudtheory is employed to deal with the fuzziness and randomness in the evaluation process. The positive and negative ideal cloud is substituted for the positive and negativeideal solution of traditional TOPSIS method, the certainty degrees of positive and negative ideal cloud for each sample are calculated. The weighted comprehensive certainty degreewhich replaces the traditional TOPSIS distance is used to calculate the closeness degree, and the weight of the evaluation index isdetermined by entropy weight method. At last,the closeness degrees are sorted to evaluate the advantages and disadvantages of each sample. Case study verifies the feasibility and effectiveness of this method.
Keywords：Cloud model theory; TOPSIS; customer collaborative innovation; certainty degree
引言
客户协同创新是将客户知识和创造力作为创新资源,让客户与专业设计人员共同进行产品创新[1],是“万众创新”的一种初级形态.
目前,客户协同创新中客户与企业研发人员的协同工作的效率评价问题的研究还比较少,赵川等[2]在专家预先打分评价的基础上,构建了一种协同工作绩效BP神经网络评价模型.
云模型理论是李德毅院士在20世纪90年代提出的[3],理想解法（又称TOPSIS法）是一种根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的多目标综合评价方法,已有一些学者在两者的融合方面做了些研究.高志方等[4]提出一种求解区间型决策信息的云TOPSIS方法,给出一种云元素的距离测度法,但没考虑各指标权重的影响.李存斌、李如琦等[5-6]仅将云模型用于理想解法的初始决策矩阵生成.张龙昌等[7]给出一种基于云模型和TOPSIS的SaaS决策方法,给出了两种计算云模型间距离的方法,但数据主要由用户按11个等级打分产生,比较烦琐.张目等[8]只是借鉴TOPSIS法的基本思想修正云重心评判法中的加权偏离度.只是借鉴TOPSIS法的基本思想修正云重心评判法中的加权偏离度.
在已有文献的基础上,本文提出一种新的基于云理论和理想解法的客户协同创新工作评价方法.通过建立正理想解和负理想解这两类自然语言评价集的隶属云,采用统计方法获得各样本关于正负理想云的云隶属度（确定度）来计算接近度,采用熵权法确定权重,减少了传统评价方法中存在的主观偏差,从而为客户协同创新工作评价提供新的决策依据.
1 云模型理论
云由大量的云滴组成,云滴其实就是传统的模糊隶属函数曲线上的一个点.隶属度在普通论域上的分布叫作隶属云[4,11].同一个云的云滴,其隶属函数具有类似的概率分布和相近的特征.云滴越多越能反映定性概念的特征.具有普遍适用性的是正态隶属云,其论域上各点的隶属度分布符合统计学意义上的正态分布规律.
云的数字特征能够反映概念的整体性和定性知识的定量特性.正态云由期望Ex、熵En和超熵He这三个数字特征来描述.Ex是云滴在论域空间分布的期望,反映了相应的模糊概念的信息中心值.En是定性概念模糊性和随机性的综合度量,是标准差的期望,又称为带宽.He反映了云滴的离散程度,是标准差的标准差,其大小能反映云的厚度,值越大,云的厚度越大.传统的高斯型模糊隶属函数和正态云表达式如式（1）和式（2）：
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参考文献：
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