2013数学建模校内赛 大学生综合素质评价

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1、2013年成都理工大学校内数学建模竞赛论文题目编号B队编号15参赛队员姓名学号专业地球物理学二0一三年五月二十五日24目录摘要：------------------------------------21.问题重述----------------------------------52.模型建立----------------------------------52.1问题分析-----------------------------------52.2符号假设-----------------------------------52.3模型假设-

2、----------------------------------62.4权向量分析---------------------------------72.5：x1，x2，x3，x4的量化过程---------------------92.6综合素质的线性加权综合---------------------------103.模型应用---------------------------------------103.1模型计算-----------------------------------------103.2模型分析-----------

3、------------------------------134.模型推广---------------------------------------134.1模型2相对量化值模型-----------------------------134.2模型3置信度模型-----------------------------------145.模型评价---------------------------------------165.1模型1的评价---------------------------------------165.2对模型2，3

4、的评价--------------------------------17参考文献------------------------------------------------------------18附录--------------------------------------------------------------------1824大学生综合素质的定量分析研究队编号：15摘要：当今社会是一个竞争的社会，竞争需要实力，而实力源于人才，人才得自教育。高校培养出来的大学生的综合素质如何，直接关系到中国梦的实现。近年来，国内外学者也对大

5、学生综合素素质的研究，通常的研究方法有层次分析法，因子分析法，bp神经网络，聚类分析，模糊数学的方法，本文是在层次分析思想的基础上用线性权重综合的方法的量化出了综合素质，并在此基础上进行了改进，采用组合权重思想构造出了综合素质的相对值，由此构建了模型2。我们在模型1的基础上进一步改进，运用统计学的方法消除不合理因素时就得到模型3。我们很清楚此种研究的方法有很多，但我们的方法有以下优点：1算法和模型都比较简单，易于理解。2本文基于层次分析思想创造性构造出出了综合素质相对值的方法，这比因子分析得到的排名的方法的使用范围要广的多，并且还消除了量化体制带来

6、的差异和不合理3同样在基于层次分析的基础上，我们对在构造比较矩阵时的一定的主观不合理性进行了统计消除，而且统计的样本容量不需太多，以免过分耗时耗力。关键词层次分析线性权重综合权向量组合权重相对性量化置信度24AbstractIntoday'ssocietyisacompetitivesociety,competitionneedsstrength,andstrengthfrompersonnel,personnelfromtheeducation.Howthecomprehensivequalityofcollegegraduates,direct

7、lyrelatedtotherealizationofChinesedream.Inrecentyears,domesticandforeignscholarsalsocomprehensivestudyofqualityofcollegestudents,researchmethodsusuallyhavetheanalytichierarchyprocess,factoranalysis,BPneuralnetwork,clusteranalysis,fuzzymathematicsmethod,thispaperisintheideaofhi

8、erarchyanalysisbasedonquantizedwithlinearweightedcomprehensiv