粗糙集理论在公务员综合评价中的应用

孟宜成 马善飞

摘 要： 文章应用粗糙集理论中的知识约简和引入权重，对公务员综合评价信息进行量化分析，发现影响公务员综合评价的因素，旨在为公务员管理部门提供参考。

关键词： 粗糙集理论 公务员综合评价 知识约简

引言

粗糙集理论是一种刻画具有不完整性和不确定性信息的全新数学工具，其主要思想是在保证知识库分类能力不变的前提下，通过知识约简导出问题的决策或分类规则。该理论已经在数据挖掘、机器学习、过程控制、决策分析和模式识别等领域得到了广泛应用。

传统公务员综合评价无法对成绩进行量化计算，进而无法准确地反映公务员的综合评价，本文应用粗糙集中的知识约简，将其应用到公务员综合评价分析中，剔除不必要的评价项目，保留重要的评价项目，并且给出权重，得出更为准确的公务员综合评价成绩。

1.粗糙集的相关概念

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一。知识库中的知识并不是同等重要的，甚至有些知识是冗余的。所谓知识约简，就是在保持知识库分类能力不变的条件下，删除其中不相关或不重要的知识。

结语

与传统评价标准相比，该算法引入了知识约简和权重，将公务员综合评价量化，能更准确地得出公务员综合评价的结果。