一种基于PAHP的数据交易信用评估指标权重确定方法、设备及介质

本发明涉及数据交易信用评估，具体涉及一种基于pahp的数据交易信用评估指标权重确定方法、设备及介质。

背景技术：

1、我国是农业大国，但我国的农业生产仍然以传统生产模式为主，大多数农产品主要依靠人工经验进行管理，且缺乏系统的科学指导。国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见中指出，要利用互联网和新型技术的优势提升农业生产、经营、管理和服务水平，该意见对于农业现代化的发展提出了更高的要求。而随着改革的不断深化，农产品企业面临的内外部环境也发生了巨大的变化。这些变化也给农产品企业带来了新的挑战和机遇。对其的经营和管理也做出了更高要求。农产品数据作为农产品企业的核心数据，它有着数据量庞大、数据结构多元等特点。传统的数据评估方法多通过专家打分的方式确定指标权重，然后对其进行数据综合，虽然实施方便，但是其主观性成分较多，权重结果不够准确。为此，本发明设计了一种基于pahp的数据交易信用评估指标权重确定方法，结合农产品数据和数据交易的特点，建立指标权重体系，实现对农产品数据交易评估指标权重结果不准确的改进，具有现实意义和良好的应用前景。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于比重层次分析法（pahp proportion analytichierarchy process）的数据交易信用评估指标权重确定方法，在减少传统层次分析法（ahpanalytic hierarchy process）主观性的基础上保证了数据交易双方交易的可靠性。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于pahp的数据交易信用评估指标权重确定方法，包括以下步骤：

3、步骤s1、根据层次结构模型，构建信用评估指标体系；

4、步骤s2、基于步骤s1所构建的指标体系，构造若干比重矩阵；

5、步骤s3、基于步骤s2构造的若干比重矩阵，计算其归一化特征向量和最大特征根；

6、步骤s4、根据步骤s3获得的最大特征根，对若干比重矩阵进行一致性检验；

7、步骤s5、将通过一致性检验的比重矩阵的归一化特征向量取均值，即为评估指标权重。

8、优选的，所述步骤s1具体包括：

9、步骤s1.1、根据数据特点选取若干性能指标作为评估指标；

10、步骤s1.2、将若干评估指标分为包含目标层、准则层和方案层的若干层次，通过层次结构模型得到数据交易信用评估指标体系。

11、优选的，所述步骤s2具体包括：

12、步骤s2.1、根据步骤s1所得信用评估指标体系和数据创建若干评价矩阵；

13、步骤s2.2、基于步骤s2.1所得若干评价矩阵将其转化为标准矩阵，其转化条件如下式得出：

14、；

15、；

16、其中：为评价矩阵中第行，即第个数据样本；为评价矩阵中第列，即第个指标；为评价矩阵中各评估指标中数据的最小值，为评价矩阵中各评估指标中数据的最大值。其中的取值范围为(=1，2，…，n)，的取值范围为(=1，2，…，m)；

17、步骤s2.3、基于步骤s2.2所得标准矩阵将标准矩阵转化为比重矩阵，其转化条件如下式得出:

18、；

19、其中：为比重矩阵中的元素值，为标准矩阵中的元素值；

20、最终得到的比重矩阵表达式如下：

21、。

22、优选的，所述步骤s3具体包括：

23、步骤s3.1、基于步骤s2所得比重矩阵，计算其归一化矩阵，所述归一化矩阵由下式进行计算：

24、；

25、；

26、其中：为未知数，为比重矩阵的列向量，为比重矩阵阶数；

27、步骤s3.2、根据步骤s3.1所得归一化矩阵，计算比重矩阵的特征向量值，所述特征向量值由下式进行计算：

28、；

29、其中：为归一化矩阵的列向量，为归一化矩阵的阶数；

30、步骤s3.3、基于步骤s3.2所得特征向量值，计算比重矩阵的归一化特征向量和最大特征根，所述归一化特征向量和最大特征根由下式进行计算：

31、；

32、；

33、其中：为特征向量值中的元素值。

34、优选的，所述步骤s4具体包括：

35、步骤s4.1、根据步骤s3所得最大特征根其矩阵阶数，计算一致性指标ri，所述一致性指标ri由下式进行计算：

36、；

37、步骤s4.2、根据步骤s4.1所得一致性指标ri，计算比重矩阵的一致性比率，所述一致性比率由下式得出：

38、；

39、步骤s4.3、根据步骤s4.2所得一致性比率和一致性检验规则，判断比重矩阵是否通过一致性检验。

40、优选的，所述步骤5具体包括：

41、步骤s5.1、根据步骤s4所得一致性检验结果，舍弃未通过一致性检验的比重矩阵；

42、步骤s5.2、对通过一致性检验的比重矩阵的归一化特征向量进行保留；

43、步骤s5.3、对步骤s5.2中的比重矩阵的归一化特征向量求其均值，即为最终评估指标权重。

44、本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器有计算机程序，计算机程序被执行时，使得处理器执行所述一种基于pahp的数据交易信用评估指标权重确定方法的步骤。

45、本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被执行时，使得处理器执行所述一种基于pahp的数据交易信用评估指标权重确定方法的步骤。

46、综合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明的所要保护的技术方案所具备的优点以及积极效果为：

47、第一，本发明提供的数据交易信用评估指标权重确定方法的计算结果与经典的ahp计算结果曲线整体差距较小，这说明本发明的方法是可行和有效的。而本发明方法的计算结果整体与ahp法的计算结果略有不同，这是由于ahp法收到主观成分的影响较大，而本发明提出的方法消除了ahp法中指标体系建立的主观成分，故本发明方法的计算结果整体与ahp法的计算结果略有不同。通过与典型的ahp法进行对比，本发明的计算结果和ahp法结果整体趋于一致。此外，本发明的方法从评估指标的建立就消除了主观成分，从而赋予评估指标更为客观的权重结果。故本发明提出的指标权重计算方法是有效且合理的；

48、第二，本发明所提供的技术方法可以消除主观成分，获得更为客观的指标权重，具有较强的客观性；本发明所提供技术方法有效结合了主客观赋权方法，也充分体现了农产品数据交易信用评估中的主观方面，更为客观的描述了农产品数据交易信用评估指标权重的实际情况；本发明所提供的技术方法只需要业内专业人士设计出信用评估指标即可，不参与信用评估指标权重值的计算，这一点对业内专业人士的要求远低于主观赋权法。

49、第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下方面：

50、（1）本发明的技术方案填补了国内外业内技术的空白

51、业内主要依靠主客观赋权法两种方法计算指标权重，但是主观赋权法的通常依据评价人员的经验设计出指标体系，并进行计算和赋值，计算结果往往收到评价人员的偏好和个人主观因素所影响。客观赋权法依据相关指标的实际数据来计算得到，虽然这一方式避免其收到主观因素的影响，但是往往会由于极端数据的影响，导致计算结果与实际结果相差太大。本发明基于主客观赋权法来计算农产品数据交易信用评估指标权重，既能体现农产品数据交易信用评估指标权重的实际情况，又能获得客观的指标权重，弥补了现有技术空白；

52、（2）本发明的技术方案是否解决了人们一直渴望解决，但始终未能解决的技术难题

53、在群体决策或综合过程中，最终结果的合理性往往取自指标的权重。但是由于评价人员参差不齐，不同的评价人员对于同一事物有着不同的经验、见解和偏好，所以指标权重结果会受到评价人员们主观因素的影响，因此如何合理对信用评估指标进行赋权是一个关键问题。针对这一问题，本发明的技术方法只需要让评价人员设计出信用评估指标，再根据大量数据对设计出的评估指标进行赋权。将主观因素和客观数据相结合，即消除了主观赋权法中的主观成分，也消除了客观赋权法中的极端情况，从而得到更加客观和合理的指标权重结果。