[發(fā)明專利]基于人工智能的經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

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• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111754110A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔡金成
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334
• 代理人: 劉麗華;何春蘭

本發(fā)明涉及人工智能及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于人工智能的經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其方法包括：獲取并判斷待評價(jià)體系中的正向指標(biāo)及反向指標(biāo)；采用熵值法計(jì)算正向指標(biāo)及反向指標(biāo)的權(quán)重；基于P?IBI算法計(jì)算正向指標(biāo)及反向指標(biāo)的評分；計(jì)算正向指標(biāo)及反向指標(biāo)的評分的加權(quán)和；對加權(quán)和進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到所述待評價(jià)體系的評分。本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，待評價(jià)體系的評分可存儲于區(qū)塊鏈中。本發(fā)明能夠結(jié)合熵值法確定的權(quán)重及P?IBI算法確定的評分進(jìn)行整體評價(jià)，消除了P?IBI算法中沒有考慮指標(biāo)權(quán)重的缺陷，使評價(jià)結(jié)果更加符合客觀事實(shí)，準(zhǔn)確度更高，同時(shí)有效克服了P?IBI算法得到的評分可讀性差的缺陷，實(shí)現(xiàn)對經(jīng)營指標(biāo)的自動化評價(jià)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，對于各個(gè)企業(yè)的經(jīng)營情況，通常需要人工進(jìn)行評價(jià)，沒有較佳的自動評價(jià)方案。

另外，P-IBI是用于衡量浮游植物完整性的指數(shù)，一般應(yīng)用于環(huán)境質(zhì)量的評價(jià)上，還沒有應(yīng)用在企業(yè)的經(jīng)營指數(shù)評價(jià)上。

當(dāng)將P-IBI指數(shù)應(yīng)用于衡量企業(yè)經(jīng)營情況上時(shí)，存在以下兩個(gè)缺陷：(1)P-IBI的計(jì)算過程中并沒有考慮到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，評價(jià)不夠準(zhǔn)確；(2)P-IBI指數(shù)的結(jié)果取值不是0到100之間，可讀性差。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種基于人工智能的經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，能夠基于人工智能，結(jié)合熵值法確定的權(quán)重及P-IBI算法確定的評分進(jìn)行整體評價(jià)，消除了P-IBI算法中沒有考慮指標(biāo)權(quán)重的缺陷，使評價(jià)結(jié)果更加符合客觀事實(shí)，準(zhǔn)確度更高，同時(shí)有效克服了P-IBI算法得到的評分可讀性差的缺陷，實(shí)現(xiàn)對經(jīng)營指標(biāo)的自動化評價(jià)。

一種基于人工智能的經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)方法，所述基于人工智能的經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)方法包括：

當(dāng)接收到經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)指令時(shí)，從所述經(jīng)營指標(biāo)評價(jià)指令中確定待評價(jià)體系；

獲取所述待評價(jià)體系中的評價(jià)指標(biāo)；

判斷所述評價(jià)指標(biāo)中的正向指標(biāo)及反向指標(biāo)；

采用熵值法計(jì)算所述正向指標(biāo)及所述反向指標(biāo)的權(quán)重；

基于P-IBI算法計(jì)算所述正向指標(biāo)及所述反向指標(biāo)的評分；

根據(jù)所述正向指標(biāo)及所述反向指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算所述正向指標(biāo)及所述反向指標(biāo)的評分的加權(quán)和；

對所述加權(quán)和進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到所述待評價(jià)體系的評分。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例，所述判斷所述評價(jià)指標(biāo)中的正向指標(biāo)及反向指標(biāo)包括：

確定所述評價(jià)指標(biāo)中各個(gè)指標(biāo)的干擾數(shù)據(jù)；

獲取隨所述干擾數(shù)據(jù)的增大而減小的指標(biāo)作為所述正向指標(biāo)；及

獲取隨所述干擾數(shù)據(jù)的增大而增大的指標(biāo)作為所述反向指標(biāo)。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例，所述采用熵值法計(jì)算所述正向指標(biāo)及所述反向指標(biāo)的權(quán)重包括：

獲取所述正向指標(biāo)及所述負(fù)向指標(biāo)中每個(gè)指標(biāo)的實(shí)測值；

對每個(gè)指標(biāo)的實(shí)測值進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)指標(biāo)的檢測值；

對于每個(gè)指標(biāo)，計(jì)算所述指標(biāo)下各個(gè)檢測值的比重；

利用各個(gè)檢測值的比重計(jì)算所述指標(biāo)的信息熵；

計(jì)算所述信息熵的冗余度；

根據(jù)所述冗余度確定所述指標(biāo)的權(quán)重。

根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例，所述對每個(gè)指標(biāo)的實(shí)測值進(jìn)行歸一化處理，得到每個(gè)指標(biāo)的檢測值包括：