地方高校教学质量的准确评估,有助于高校之间取长补短,提高高校资源利用,引进良性竞争机制,最终实现学校整体教学水平的提高。通过对陕西省十多所地方高校广泛调研,对采集数据归类、合并,并作归一化处理,结合PCA,FCM,DEA及BMK算法提出了一种地方高校绩效评估中的数学新模型,给出了该模型的详细求解过程及算法流程,将该模型与传统模型进行了分析比较,基于FCM的优化选择算法将算法复杂度从O(2n-1)降到了O(n3),引进PCA的DEA模型与DEA-WEI模型复杂度相当。文中将网络上大学某知名排行榜的部分数据和搜集到的一些地方高校发展数据融合,经过优化整理,得到了备选标杆集的指标数据,然后利用论文所给模型借助MATLAB数学软件包在保守标杆集及积极标杆集两种情况下对这些高校作出评估,结果表明,方法简单实用、结论客观有效。论文将数据挖掘等数学方法有机融入到标杆分析中,用于地方高校绩效评估,探索出一条利用标杆分析提高高校教学管理的新思路,丰富了地方高校教学管理的理论和方法。

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完整英文版 ISO 20140-5:2017 Automation systems and integration — Evaluating energy efficiency and other factors of manufacturing systems that influence the environment — Part 5: Environmental performance evaluation data（自动化系统和集成 评估影响环境的制造系统的能源效率和其他因素 第5部分：环境绩效评估数据）。ISO 20140-5:2017规定了环境性能评价（EPE）数据的类型，包括其属性，这些数据可用于根据ISO 20140-1中描述的一般原则评价制造系统的环境性能。它还提供了将EPE数据映射到IEC 62264规定的信息模型上的建议。