韩亚娟，上海大学管理学院讲师。随着计算机、信息技术和网络技术的不断发展，数据收集变得越来越容易，而如何从中筛选出有效信息将变得越来越重要。本书将基于马氏田口方法对多维综合评价系统进行特征选择研究，试图解决多维综合评价系统优化降维中的强相关问题，并对综合评价指标函数加以改进以提高样本综合评价的准确性。同时，本书将进行拓展研究，对诊断出的多维系统异常样本，提出一种识别其潜在异常原因的有效方法。最后，对于本书提出的改进方法和新方法，通过实证研究验证其有效性。

韩亚娟，上海大学管理学院讲师，硕士生导师。主要研究方向：质量管理、系统评价与优化。主持国家自然科学基金项目1项和教育部博士点基金项目1项。