薛俊锋，李 莉，赵子月，夏自强

(1.邯郸市邯三建筑工程有限公司，河北邯郸056001;2.河北工程大学土木工程学院，河北邯郸056038;3.新兴铸管股份有限公司，河北邯郸056300)

传统的人才测评技术大都是定性分析［1]，其专家系统实际上是一个二值结构的逻辑系统［2]，只在“是”与“非”之间取值，定量化研究比较少。在实际的人才测评中，经常遇到模糊或不确定的语意，无法仅仅采用“是”与“非”进行定量描述，而模糊综合评判［3－7]适用于这种情况下的人才测评。但是，在模糊综合评判中，作为隶属度的可信度并没有把测量准则作为必要的限制条件。因而，作为测量结果的隶属度并不是测量意义上的某种测度，并且在合成可信度的推理算法上存在缺陷。

本文把定性分析与定量描述相结合，建立了基于未确知测度和指标分类权重的人才测评模型，修正了模糊综合评判模型中的不足。在此模型中，隶属度是严格测量意义上的某种可能性测度;在合成可信度的推理算法中，定义了对分类贡献大小的指标分类权重的概念，给出了指标分类权重的计算方法，并把它用于合成可信度的计算中。

1 未确知测度模型

设x1，x2，…，xn表示 n 个待测评人员，X={x1，x2，…，xn}称为论域;评价 xi(1≤i≤n)有 m 项指标 I1，I2，…，Im，称 I={I1，I2，…，Im}为指标空间，测评指标可以是定量指标，更多的是定性指标;定量指标必须是可以测量的，定性指标必须定量化。用xij表示对象xi在指标Ij下的观测值。C为评语空间 c1，c2，…，ck，是 C 的一种划分，即)其中，ck(1≤k≤K)为第 k个评语等级［8]。

1.1 单项指标下的未确知……

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