利用表2可求出学生的关联序(关联度)见表3

　　表3 10位学生的关联序(关联度) 学号 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 关联度 0.9200 0.8533 0.6952 0.6276 0.6000 0.4610 0.4822 0.4610 0.4432 0.4616

　　按关联度的大小得到10位同学的英语综合水平的由优到劣的排名：

　　A1, A2, A3 ,A4, A5, A7, A10, A8, A6,A9 (5)

　　3.2最优、最差关联度

最优参考数据列, 最差参考数据列,结合表1及公式(1)至(4)，利用MATLAB编程求得最优、最差关联度见表4

表4 最优、最差关联度 关联度类型 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 0.9200 0.8533 0.6952 0.6276 0.6000 0.4610 0.4822 0.4610 0.4432 0.4616 0.4315 0.4549 0.5063 0.6067 0.6032 0.8076 0.7600 0.7867 0.8533 0.8533

　　3.3构造综合关联度

构造评价函数 ，可求得10位学生的综合关联度，见表5.

　　表5 10位学生的综合关联序(综合关联度) 学号 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 综合关联度 0.24425 0.1992 0.09445 0.01045 -0.0016 -0.1733 -0.1389 -0.16285 -0.20505 -0.19585

　　由表5可得到10位学生的排序为：

　　A1, A2, A3, A4, A5, A7, A8, A6, A10, A9 (6)

　　由于学生A10各项指标相对最优参考数据列方差大于学生A6,A8。所以A6,A8各项指标更接近于最优参考数据列。因此引入综合关联度得出的排序(6)较单纯最优关联度的排序(5)更合理，从(5)、(6)排序来看，对大学生英语综合水平的评价不能仅凭考试成绩的高低来判定，例如，在排序(5)及(6)中A8优于A6，但A6成绩高于A8。

　　4.结束语

　　对大学生英语综合能力客观评价是教育部门及用人单位普遍关注的问题。本文根据灰关联理论知识，构造评价函数，应用综合关联度的方法，建立了基于灰关联模式评估模型，通过实例分析，效果明显。该方法可以推广，能应用到其它学科或其它领域。本文不足之处，没有考虑英语口语的评价指标。

　　参考文献

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　　[2] 任冠玲. 灰色综合评价法在建筑工程评价中的应用[J]. 山西建筑，2008，34(3)：271-272.

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　　[4] 冉茂平，吴小萍. 基于灰色关联系数法的铁路建设项目社会经济环境影响评价[J]. 水土保持研究，2006，13(1)：173-174.

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　　[6] 张志涌等. 精通MATLAB6.5[M].北京：北京：北京航空航天大学出版社，2003.145-150.

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