灰色关联度法和FCM算法的就业质量评价模型

作者：马睿

来源：现代电子技术, 2021, 44(11): 106-109.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.11.022

• 就业质量
• 模糊C均值聚类算法
• 灰色关联度法
• 评价模型
• 指标体系
• 对比测试

为了解决当前就业质量评价误差大的缺陷,提出灰色关联度法和模糊C均值(FCM)的就业质量评价模型。首先对就业质量评价相关研究工作进行分析,建立就业质量评价指标体系,并采集指标数据,对指标数据进行归一化处理;然后采用灰色关联度法对就业质量评价指标的权重值进行确定,并去掉一些不重要的指标;最后采用模糊聚类分析算法建立就业质量评价模型,并与其他就业质量评价模型进行对比测试。测试结果证明,设计模型的就业质量评价精度超过了93%,就业质量评价误差能够满足实际应用的要求,而且就业质量评价效果要远优于对比模型,对比测试验证了该模型的优越性。

• 单位
  河南工学院