[发明专利]质量数据的处理方法及装置

权利要求书

1.一种质量数据的处理方法，其特征在于，包括：

基于多个电网供应商的初始质量得分，获取多个电网供应商的初始排名结果，其中，基于电网供应商的至少一个质量指标来确定所述初始质量得分；

基于每个电网供应商的有效样本数，确定所述每个电网供应商的可信度；

基于所述多个电网供应商的初始质量得分，修正所述每个电网供应商的可信度，获取多个电网供应商的实际排名结果，其中，基于所述多个电网供应商的初始质量得分，修正所述每个电网供应商的可信度，获取多个电网供应商的实际排名结果包括：使用压缩比模型对所述电网供应商的置信区间半径进行差异化压缩，其中，所述压缩比模型为D_Σ为评价细度范围内所有质量问题的总扣分，T_Σ为评价细度范围内所有供应商的设备总台年数，T为供应商的设备台年数，N为供应商的设备数，D为扣分值，n表示样本容量，根据供应商样本容量选取设备数、台年数或百台年数；基于所述差异化压缩的结果，修正所述电网供应商的可信度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述质量指标包括如下至少之一：电网供应商发生缺陷的扣分、发生非停的扣分、发生故障的扣分、发生通报的扣分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述每个电网供应商的有效样本数所确定的置信区间，作为所述可信度，其中，所述有效样本数的容量越大，对应的置信区间越窄，下限值与样本均值差值越小；所述有效样本数的容量越小，置信区间越宽，下限值与样本均值差值越大。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在之前，所述方法还包括：

获取任意一个电网供应商的样本数n_i和网省覆盖度为c_i；

基于所述样本数n_i和网省覆盖度为c_i，确定所述电网供应商的有效样本数n_ei。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下公式表征引入所述压缩比模型后的威尔逊置信区间下限：

其中，P为供应商的初始得分；P_down为P的置信区间下限，即为供应商的最终得分，z表示对应置信水平为1-α的z统计常量，置信水平为95％时，z统计常量为1.96。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在基于所述多个电网供应商的初始质量得分，修正所述每个电网供应商的可信度，获取多个电网供应商的实际排名结果之后，所述方法还包括：

将所述电网供应商覆盖网省数c作为样本数影响因子，再次使用所述压缩比模型对所述电网供应商当前修缮后的可信度再次分进行修正。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取多个电网供应商的实际排名结果之后，所述方法还包括：

基于置信区间的排名算法将所述多个电网供应商按照所述实际排名结果进行分类，并根据设备评价细度及供应商数量对分类结果中的分级类别数量进行调整。

8.一种质量数据的处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于基于多个电网供应商的初始质量得分，获取多个电网供应商的初始排名结果，其中，基于电网供应商的至少一个质量指标来确定所述初始质量得分；

确定模块，用于基于每个电网供应商的有效样本数，确定所述每个电网供应商的可信度；

修正模块，用于基于所述多个电网供应商的初始质量得分，修正所述每个电网供应商的可信度，获取多个电网供应商的实际排名结果，其中，基于所述多个电网供应商的初始质量得分，修正所述每个电网供应商的可信度，获取多个电网供应商的实际排名结果包括：使用压缩比模型对所述电网供应商的置信区间半径进行差异化压缩，其中，所述压缩比模型为D_Σ为评价细度范围内所有质量问题的总扣分，T_Σ为评价细度范围内所有供应商的设备总台年数，T为供应商的设备台年数，N为供应商的设备数，D为扣分值，n表示样本容量，根据供应商样本容量选取设备数、台年数或百台年数；基于所述差异化压缩的结果，修正所述电网供应商的可信度。