灰色关联度法和FCM算法的就业质量评价模型

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.1-34;TP393

在线出版日期：2021-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：106-109