模糊综合评价法最终得分计算
模糊综合评价法(终版)
m
bj
i1
ai
rij
max 1im
min ai , rij
, j 1,2,
,n
0.5 0.3 0.2 0
0.3
0.3
0.3
0.3
0.4
0.2
0.1 0.3
0.3
0.3
0.2
0.2 0.2 0.3 0.2
b1
max
1i3
粗略地说，在一个模糊集合中，某些元素是否属于这个模糊集合并不 是非此即彼的，说得更明确些就是：既不能认为这些元素完全属于这个集 合，也不能认为它们完全不属于这个集合，而是处于一种亦此亦彼、模棱 两可的状态。
例如，张三身高1.70m，即不能说他绝对是个“高个子”。也不能 说他绝对不是个“高个子”。那么，怎样确定一个元素对某个模糊集合 的隶属关系呢？方法很简单，就是用单位闭区间[0,1]中的某个数字来界 定该元素隶属这个模糊集合的一种程度，称之为隶属度。如上文的张三 属于“高个子”这个模糊集的隶属度可根据常识与经验确定为0.7。我们 知道,集合是现代数学的基础，现在既然有了模糊集合，那么以模糊集合 代替原来的分明集合，把经典数学模糊化，便产生了以模糊集合为基础 的崭新的数学——模糊数学。
1.模糊综合判定法的优点 模糊综合判定法是将评价对象和评价指标运用模糊数学的方法转变
为隶属度和隶属函数，然后通过模糊复合运算来得到模糊结果集进而得 到综合评价结果的一种方法。具有以下优点： 模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，虽然运用模糊
数学，但是数学模型简单，容易掌握，可以对涉及模糊因素的对象 系统进行综合评价，而且更加适合于评价因素多的对象系统。
因素集U即评价项目或指标的U集合{u，i}设,i 1, 2,…,n
模糊综合评价法
1
建筑火灾风险评估模型
对建筑火灾安全进行综合评估是对一个复杂系统 的评估,涉及的内容较多 涉及的内容较多,考虑的因素也比较广泛 的评估 涉及的内容较多 考虑的因素也比较广泛 建立的评估指标体系是否合理和科学,关系到 。建立的评估指标体系是否合理和科学 关系到 能否发挥评估的作用和功能。本文遵循系统性、 能否发挥评估的作用和功能。本文遵循系统性、 综合性、科学性和适用性等原则,在借鉴了以往 综合性、科学性和适用性等原则 在借鉴了以往 建筑火灾评估指标体系的大量研究基础上,根据 建筑火灾评估指标体系的大量研究基础上 根据 专家意见和笔者的研究,按照火灾发展不同的时 专家意见和笔者的研究 按照火灾发展不同的时 间阶段,分别确定了四个阶段评估模型的指标体 间阶段 分别确定了四个阶段评估模型的指标体 并用层次分析法确定了权重。 系,并用层次分析法确定了权重。 并用层次分析法确定了权重
R≈(0.10,0.18,0.28,0.30,0.14),根据最大隶属度原则 该建筑火灾自动扑救 根据最大隶属度原则,该建筑火灾自动扑救 R≈ 根据最大隶属度原则 阶段的火灾风险为较差。 阶段的火灾风险为较差。
R≈(0.11,0.21,0.31,0.26,0.11),根据最大隶属度原则 该建筑火灾消防员手动扑救阶 根据最大隶属度原则,该建筑火灾消防员手动扑救阶 R≈ 根据最大隶属度原则 段的火灾风险为一般。 段的火灾风险为一般。
ui
4、确定评价因素的权向量 、
在模糊综合评价中， 在模糊综合评价中， 确定评价因素的权向量 权向量A中 ：A = ( a , a ,LL, a ) 。权向量 中 的元素 ai 本质上是因 素 ui 对模糊子 {对被评事物重要的因素 }的 隶属度。 隶属度。本文使用层次分 析法来确定评价指标间的 相对重要性次序。 相对重要性次序。从而确 定权系数， 定权系数，并且在合成之 前归一化。 前归一化。即
模糊综合评价法法
模糊综合评价法法
模糊综合评价法是一种常用的评价方法，它可以用来评价各种事物的优劣程度。
这种方法的特点是可以考虑到各种因素的影响，从而得出一个相对准确的评价结果。
模糊综合评价法的基本思想是将各种因素的影响程度用模糊数值来表示，然后将这些模糊数值进行综合，得出一个综合评价结果。
这种方法的优点是可以考虑到各种因素的相互作用，从而得出一个更加全面的评价结果。
在实际应用中，模糊综合评价法可以用来评价各种事物的优劣程度，比如产品的质量、服务的质量、企业的综合实力等等。
这种方法的应用范围非常广泛，可以用来评价各种事物的优劣程度。
在使用模糊综合评价法时，需要注意一些问题。
首先，需要确定评价的指标和权重，这些指标和权重应该能够反映出评价对象的各个方面。
其次，需要确定模糊数值的取值范围和隶属函数，这些参数的确定对评价结果的准确性有很大的影响。
最后，需要进行模糊综合运算，得出一个综合评价结果。
模糊综合评价法是一种非常实用的评价方法，可以用来评价各种事物的优劣程度。
在实际应用中，需要注意一些问题，从而得出一个相对准确的评价结果。
模糊评价计算
3.3.1 模糊综合评价计算取评价等级集={优,良,中,差}=1234,,,a a a a ，我们采用多层次模糊评价模型，该模型起到了层次得细分代替因数（或权重）细分的作用[9]。
设以x 表示某一评价单因素的得分，则x 对于A 的隶属度关系可以由下式计算：()11,90,80,8090,;100,80a x x x x x μ≥⎧⎪-⎪=≤<⎨⎪<⎪⎩ ()290,8090,1070,7080,;100,70a x x x x x x μ-⎧≤<⎪-⎪-⎪=≤<⎨⎪<⎪⎪⎩()380,7080,1060,6070,;.100,60a x x x x x x μ-⎧≤<⎪-⎪-⎪=≤<⎨⎪<⎪⎪⎩()470,6070,101,60a x x x x μ-⎧≤<⎪=-⎨⎪<⎩. 于是有单因素评价矩阵i R ,（1,2,3i =），因此，得到i V （1,2,3i =）的评价结果：()1234,,,i i i i i i i B A R b b b b =⋅=，（1,2,3i =）。
其中1V 为有关科技开发能力的评价因素集；2V 为有关科技成果转化能力的评价因素集；3V 为有关科技成果转化直接效果的评价因素集。
i A 为i V 的诸因素权重分配矩阵（1,2,3i =）。
总的评价矩阵为()12343ij B R B b B ⨯⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦。
因此，科技成果转化的综合评价结果为：'B A R =⋅，其运算过程如图3.1。
图3.1 科技成果转化的综合评价各指标的权重确定，要依据实际情况，兼顾国内外各评价指标的数据范围。
在实际操作中，可采用专家咨询或数理统计等方法确定。
科技成果转化的综合评价方法是一种定性与定量结合的分析方法，是一种“定性－定量－定性”的评价过程。
根据以上综合评价的方法，按照本文建立的科技成果转化评价指标体系，对某地区的科技成果转化情况自上而下，对指标集中的各项指标进行评分计算得：{85，75，85，80，85，60，70，80，70，65，60，80，70，60，70,75}，于是有关科技开发能力1V 的评判矩阵为：0.50.50000.50.500.50.50001000.50.5000001R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦因此，得到关于科技开发能力1V 的评价结果：111B A R =⋅＝[0.19 0.42 0.07 0.16 0.07 0.09]0.50.50000.50.500.50.50001000.50.5000001⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⋅⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦＝[0.1650.535 0.210 0.900]。
模糊综合评价法
模糊综合评价法（査德）模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。
该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。
它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。
1.基本信息简介模糊集合理论(fuzzy sets)的概念于1965 年由美国自动控制专家查德（L．A． Zadeh）教授提出，用以表达事物的不确定性。
术语定义为了便于描述，依据模糊数学的基本概念，对模糊综合评价法中的有关术语定义如下：1．评价因素（F）：系指对招标项目评议的具体内容（例如，价格、各种指标、参数、规范、性能、状况，等等）。
为便于权重分配和评议，可以按评价因素的属性将评价因素分成若干类（例如，商务、技术、价格、伴随服务，等），把每一类都视为单一评价因素，并称之为第一级评价因素（F1）。
第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素（例如，第一级评价因素“商务”可以有下属的第二级评价因素：交货期、付款条件和付款方式，等）。
第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素（F3）。
依此类推。
2．评价因素值（Fv）：系指评价因素的具体值。
例如，某投标人的某技术参数为120，那么，该投标人的该评价因素值为120。
3．评价值（E）：系指评价因素的优劣程度。
评价因素最优的评价值为1（采用百分制时为100分）；欠优的评价因素，依据欠优的程度，其评价值大于或等于零、小于或等于1（采用百分制时为100分），即0≤E≤1（采用百分制时0≤E≤100）。
4．平均评价值（Ep）：系指评标委员会成员对某评价因素评价的平均值。
平均评价值（Ep）=全体评标委员会成员的评价值之和÷评委数5．权重（W）：系指评价因素的地位和重要程度。
第一级评价因素的权重之和为1；每一个评价因素的下一级评价因素的权重之和为1 。
6．加权平均评价值（Epw）：系指加权后的平均评价值。
AHP-模糊综合评判法
11
【引例】科研成果评价
假设评价科研成果，评价指标集合
U={u1 ，u2 ，u3}
={学术水平，社会效益，经济效益}，
其各因素权重设为
A {0.3,0.3,0.4}
12
确定评语集为V= {V1 ，V2 ，V3 ，V4} ={很好，好，一般，差}
26
评语集 V {v1 , v2 , v3 , v4 } 其中
v3 =“不太受欢迎”； v1 =“很受欢迎”；v2 =“较受欢迎”；
v4 =“不受欢迎”；
对于某个型号的电脑，请一些用户对各因素进行评价： 若对于运算功能
u1 ,有20%的人认为是“很受欢迎”，50%的
的单因素评价向量为
人认为“较受欢迎”，30%的人认为“不太受欢迎” ，没有
对各指标分别表示如下：
u1 =“运算功能（数值、图形等）”； u 2 =“存储容量（内、外存）”； u3 =“运行速度（CPU、主板等）”； u 4 =“外设配置（网卡、调制调解器、多媒体部件等）”；
u5 =“价格”。
则
U {u1 , u2 , u3 , u4 , u5} 构成指标集或因素集。
R1 ,
R2 , R3 , R4 ,
R5 组合成评判矩阵 R
28
0 .2 0 .1 R 0 .0 0 .0 0 .5
0 .5 0 .3 0 . 0 0 .3 0 .5 0 . 1 0 .4 0 .5 0 . 1 0 . 1 0 .6 0 .3 0 .3 0 .2 0 . 0
A2 (0.4,0.35,0.15,0.1)
23
（5）用算子 M (,) 计算综合评判为
模糊数学评价法
模糊数学评价法
模糊数学评价法是一种根据模糊数学原理进行评价和决策的方法。
它的基本思想是将事物的评价指标量化为模糊数，并使用模糊运算进行计算和比较。
模糊数学评价法包含以下几个步骤：
1. 确定评价指标：首先确定评价对象的各个指标，例如产品的质量、性能、价格等。
2. 模糊化：将各个指标进行模糊化处理，将其转化为模糊数。
模糊化可以通过专家的经验判断或者数据统计等方法进行。
3. 确定评价集合：根据用户的需求和评价对象的特点，确定评价集合，例如优、良、中、差等。
4. 计算评价指标的隶属度：根据模糊数学的原理，计算各个评价指标在各个评价集合中的隶属度。
5. 模糊运算：根据评价指标的隶属度进行模糊运算，得到评价对象的综合评价。
6. 判断评价对象的等级：根据综合评价的结果，确定评价对象的等级或者排名。
模糊数学评价法可以考虑到评价对象的多样性和不确定性，同时能够处理评价指标之间的相互关系和权重，提高评价结果的
客观性和准确性。
它在产品评价、企业绩效评价、投资决策等方面具有广泛的应用。
模糊综合评价法
模糊综合评价法2篇模糊综合评价法模糊综合评价法是一种综合评价方法，其特点在于能够处理不确定性和模糊性的信息，并给出一个相对比较合理的结论。
在各个领域的研究中，模糊综合评价法被广泛应用，包括经济、环境、管理、工程等领域。
一. 模糊综合评价法的基本原理模糊综合评价法是将模糊集合论和综合评价方法相结合的一种方法。
模糊集合论是一种数学理论，它能够表示不确定性和模糊性的信息，而综合评价方法是用来确定若干个评价指标对某个事物或现象的影响程度，并给出一个综合的评价结果。
在模糊综合评价法中，首先需要确定评价指标，然后对每个评价指标进行模糊化处理，将其转化为模糊数。
模糊数是一个区间，表示评价指标的可能取值范围。
然后需要对评价指标的权重进行确定，这可以通过专家咨询、问卷调查等方法来获取。
最后，根据每个评价指标的权重和模糊数，通过模糊运算得出综合评价的结果。
二. 模糊综合评价法的应用模糊综合评价法可以在各个领域中得到应用。
1. 经济领域：在经济领域中，模糊综合评价法可以用来评价企业的绩效、市场的竞争力等。
通过对各个评价指标的模糊化处理和权重的确定，可以得出一个相对准确的评价结果，为决策提供参考。
2. 环境领域：在环境领域中，模糊综合评价法可以用来评价环境质量、环境影响等。
通过对各个评价指标的模糊化处理和权重的确定，可以对环境状况进行评价，并根据评价结果制定相应的环境保护措施。
3. 管理领域：在管理领域中，模糊综合评价法可以用来评价员工的绩效、项目的执行情况等。
通过对各个评价指标的模糊化处理和权重的确定，可以对员工和项目进行综合评价，为管理决策提供参考。
4. 工程领域：在工程领域中，模糊综合评价法可以用来评价工程的质量、安全性等。
通过对各个评价指标的模糊化处理和权重的确定，可以对工程进行综合评价，并根据评价结果制定相应的改进措施。
三. 模糊综合评价法的优点和不足模糊综合评价法具有以下优点：1. 能够处理不确定性和模糊性的信息，能够对复杂问题进行较好的评价和决策。
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模糊综合评价法最终得分计算
模糊综合评价法是一种用于多指标决策的方法，通过将各个指标的权重和评分进行模糊化处理，综合得出最终的评价得分。
计算最终得分的步骤如下：
1. 确定评价指标及其权重：首先需要明确评价的目标和指标，然后对各指标的重要性进行权重分配。
2. 对各指标进行评分：对每个指标进行量化评分，例如，对于某个指标，可能有“优秀”、“良好”、“一般”、“较差”等不同评价等级，对应不同的分值。
3. 构建模糊矩阵：将各个指标的评分和权重构建成模糊矩阵，其中评分和权重都可以用模糊数表示。
4. 计算模糊矩阵的加权平均值：采用模糊加权平均法计算出各个评价等级的得分，得到一个模糊数。
5. 用模糊数的解模糊方法得到最终得分：采用解模糊方法，将模糊数转化为一个确定的值，即为最终的评价得分。
通过以上步骤，可以得出一个相对客观、全面的评价结果。
需要注意的是，模糊综合评价法的计算过程需要考虑到主观性和不确定性因素的影响，因此在实际应用中需要谨慎处理。
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