基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法
朱磊1
牛绿茵2
宋士吉2
张玉利3
1.中国大洋协会办公室,北京,1008602.清华大学自动化系,北京,1000843.清华大学自动化系,北京 100084;清华大学工业工程系,北京 100084
摘要：本文提出了一种基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法.该方法采用马氏模型来定量化建模专家打分过程,采用特征函数表征打分规则,通过在训练集上最大化熵来获得符合专家经验的最优的打分模型.与传统方法相比,所提出的方法可以融合各种打分规则、专家经验和指标逻辑关系得到综合打分结果.为了提高模型的训练和打分的效率,本文提出了基于改进迭代算法的参数估计方法,并利用Viterbi算法进行快速打分计算.利用中国大洋协会绩效评价指标体系历史数据进行的仿真实验表明,与BP神经网络方法和最大熵方法进行对比,本文所提出的方法具有更高的打分正确率.
关键词：绩效评价方法最大熵马尔科夫模型最大熵隐马尔科夫模型Viterbi算法改进迭代算法
分类号：TP273(自动化技术及设备)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 337-344 )
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