灰色关联综合评价

设存在 n 个指标，通过分析得出最优集为： X*[x1*,x2*,x3*,..x.n*,]
结合原始数据构建矩阵 D ：
x1* x2* ... xn*
D x11
x12
...
x ij
x1n
... ... ... ...
通常选定 • 行数据为各指标 • 列数据为各方案等划分区间以便于后面计算
xm1 xm2 ... xmn
wi 1
i 1
W [w 1,w 2,w 3,.w .n .]T ,为 n 个评价指标在这个体系中的权重分配向量；且
R[r1,r2,r3,..rm .],T为 m 个评价对象的综合评判结果向量：
Ri ijwj
a
5
灰色综合评价法
模型的建立及其基本步骤
a
6
灰色综合评价法
1. 由原始数据确定最优指标集（与实际情况结合，考虑何为最优）
a
15
谢谢观赏！
灰色综合评价法
a
16
ik
minmax ck* cik max
灰色综合评价法
a
12
通过引入 matlab 灰色关联系数源码；理解该系数计算公式
灰色综合评价法
a
13
灰色综合评价法
4. 计算灰色关联度最后回归到主要依据模型： R = E * W 公式为：
n
ri ikwk,i1,2,3,..m ., k1
得到关联度矩阵：
由此 D 经过规范化得到 C
c1* c2* ... cn* C c11 c12 ... c1n
... ... ... ...
cm1 cm2 ... cmn
a
8
指标值的标准化处理，引申（D为判断系数）
灰色综合评价法
a
9
灰色综合评价法
a
10
灰色综合评价法
3. 计算灰色关联系数拆分矩阵 C ，根据灰色系统理论：
a
3
灰色综合评价法
灰色关联度分析
关联度反映各评价对象相对于理想（标准）对象的接近次序，即评价对象的优劣次序，其中灰色关联度最大的评价对象为最佳。
灰色关联度分析是一种多因素统ri 计分析方法，用灰色关联度来描 i 相对参考曲线 x o 的绝对关联度
R[r1,r2,r3,..rm .],T
ri [0,0.35) 属于弱关联 ri[0.35,0.65) 属于中度关联 ri [0.65,1] 属于强关联
且可以通过关联度大小，简单评判各方案（划分区间优劣）
a
14
灰色综合评价法
模型改进相关研究
1. 对样本数据作权重分析计算最后绝对关联度时，引入样本权重系数；通过层次分析法或者距离分析法计算样本数据的权重；分别从横向（指标权重）和纵向（样本权重）综合考虑；参考文献：两种改进的灰色关联分析法的比较研究
参考数列： {*} c{1c ,o c2,o c3,o.c .n.} o ,
比较数列： {c{ }ic 1 ,ci2 ,ci3 ,.c .i.n },i1,2m ,3,...,
用关联分析法分别求第 i 个方案第 k 个指标与最优集第 k 个最优指标值的关
联系数 ik ，即：
i
km i m iknc c io onk k c ciik k
a
2
灰色综合评价法
由信息的明确程度
推广
1. 信息未知的系统称为黑色系统 2. 信息完全明确的系统称为白色系统 3. 信息不完全明确的系统称为灰色系统 4. （介于白色和黑色两者之间的一种中介系
统）从理论上分析：灰色系统主要是为了利用已知的信息确定系统的未知信息，使系统由 “灰” 变 “白” 。其特点：是对样本量没有严格的要求，不要求服从任何分布
基于灰色关联度分析 ——灰色综合评价法
a
1
• 灰色综合评价法
表示：信息的明确程度（源于《控制论》） 1. 黑色：信息未知 2. 白色：信息完全明确 3. 灰色：部分信息明确，
部分信息不明确
灰色综合评价法
综合评价评价是在多因素相互作用下的一种综合判断。而综合评价即对评价对象的全体，根据所给的条件，采用一定的方法，给每个评价对象赋予一个评价值，再据此择优或排序。综合评价的目的，通常是希望能对若干对象，按一定意义进行排序，从中挑出最优或最劣对象。
2. 在提出传统灰色关联分析存在的不足情况下
① 关联度 r 值不具有唯一性，对称性； ② 不同的ρ值会出现不同的关联序； ③ 几何关系上只体现正相关，未体现负相关； ④ 对于ρ的一般性取值0.5，恒有关联系数 ik 0.3333 由此提出通过利用参考序列曲线和比较序列曲线的相对变化率的差值来计算关联度参考文献：灰色关联度的改进及其应用
m i m akxc aox k cik mm axax
ik
为分辨系数， [0,1]一般取0.5，引入该系数是为了
减少极值对计算的影响。
a
11
根据上述关联系数计算公式：若记为：
minm i m in k cikn *cik mam xi a m kxa ck*xcik
两者分别为最小绝对差值和最大绝对差值：代入公式可得：
ri
1 n
n
ik
k
a
4
灰色综合评价法
灰色综合评价的主要依据模型： R = E * W
E 为各指标的评价矩阵：
（1 1）（1 2） ... 1(n) E （ 2 1）（ 2 2） ... ...
... ... ... ...
（ m 1）（ m 2） ... m(n)
n
i ( j) 为第 i 种方案的第 j 个最优指标的关联系数；
x 则 i j 为为第 i 种方案的第 j 个评价指标的原始数值
a
7
灰色综合评价法
2. 指标的规范化处理（消除量纲及其他因素影响）常用规范化公式：
cij
xij mjinxij mjaxxij mjinxij
min j
x ij
为第 i 个指标在所有纵向因素中的最小值；
max j
x ij
为第 i 个指标在所有纵向因素中的最大值；

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灰色关联分析法与TOPSIS评价法

3．对指标数据进行无量纲化无量纲化后的数据序列形成如下矩阵：

x0 1 x0 2 X 0 , X 1 , , X n x m 0 x1 2 x1 1 x n 1 x n 2 x n m

与
maxmax x0 (k ) xi (k )
i 1 k 1
n
m
6．计算关联系数由（12－5）式，分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数．

i (k )
min min x 0 (k ) xi (k ) max max x0 ( k ) xi ( k )
03 (t )
0.8687 0.7257 0.5213 0.7338 1.000 0.4758
最后分别对各产业与GDP的关联系数序列求算术平均可得
1 r01 (0.4191 0.3796 0.5808 0.7055 6 0.3696 0.2881) 0.4571 1 r02 (0.6067 0.5178 0.4903 0.8761 6 0.6141 0.3510) 0.5760 1 r03 (0.8687 0.7257 0.5213 0.7338 6 1.000 0.4758) 0.7209
两序列变化的态势是表现在其对应点的间距上.如果各对应点间距均较小,则两序列变化态势的一致性强,否则,一致性弱.分别计算各产业产值与GDP在对应期的间距(绝对差值),结果见表所示. 年份t
x0 (t ) x1 (t )
0.1044 0.1231 0.0547 0.0319 0.1284 0.1857
一个自然的想法就是分别将三次产业产值的时间序列与GDP的时间序列进行比较,为了能够比较,先对各序列进行无量纲化,这里采用均值化法.各序列的均值分别为： 2716,461.5,1228.83,1025.67,上表中每列数据除以其均值可得均值化序列(如表所示) 年份t GDP x0(t) 一产业 x1(t) 二产业 x2(t) 三产业 x3(t) 2000 0.7320 0.8364 0.6828 0.7440 2001 0.7588 0.8819 0.6885 0.7878 2002 0.8597 0.9144 0.7812 0.9291 2003 1.0125 1.0444 1.0237 0.9847 2004 1.2356 1.1073 1.2833 1.2363 2005 1.4013 1.2156 1.5405 1.3182

基于灰色关联度的城市生态文明程度综合评价——以长株潭城市群为例

ＡａｅＳｕｙｏａｇＺｈ－ｎＣｉｙＡｇｌｍｅａｉｎｃｓｔｄｆＣｈｎ－ｕＴａｔｇｏｒｔｏ
∞
Ｃ
ｍ
Ａｂｔａｔ：ＢａｅｎｒｌｖｎｔｔｔａａａｏｈｅＣｈｎｕＴａｉｙａｌｍｅａｉｎｉ０８，ｔｉａｅｓａｌｈｓａｋｎｆｅａｕ — ｓｒｃｓｄｏｅｅａｔｓａｉｉｌｄｔｆｔａｇＺｈｎｃｔｇｇｏｒｔｏｎ２０ｓｃｈｓｐｐｒｅｔｂｉｅｉｄｏｖｌａｓｔｎｉｄｘａｄｍｏｅｉｈｒｆｃｓｔｃｌｇｃｌｃｖｌａｉｎｄｇｅ．ＡｎｅｔｅｍｅｈｄｏｈｒｙｃｒｅａｉｎｄｇｅｏｓｒｎｄｉｎｅｎｄｌｗｈｃｅｌｔｈｅｅｏｏｉａｉｉｚｔｏｅｒｅｏｅｉｄｗｅｕｓｈｔｏｆｔｅｇａｏｒｌｔｅｒｅｔｏｔａｏａａｙｅｔｅＣｈｎ — ｕＴａｔｏｐｓｅｏｏｉａｉｉｉａｉｎｎｌｓｈａｇＺｈ — ｎＣｉｙＧｒｕ＇ｃｌｇｃｌｖｌｔ．ＴｈｅｕｔｈｏｔｔＣｈｎｓａｉａｋｅｔｔｉｓｎｔｅｆｕｎｉａｃｚｏｅｒｓｌｓｓｗｈａａｇｈｒｎｄａｈｅｆｒｔｏｈｏｒｉｄｃ — ｓｔｒ，ｅｏｏｉａｃｎｍｙ，ｔｍｐｏｅｎｆｐｏｌ＇ｌｖｌｏｄ，ｅｏｏｉａｍｐｏｅｅｔａｄｅｏｏｃｌｃｌｕｅＷｈｌｔｉａｋｄａｏｓｃｌｇｃｌｅｏｏｈｅｉｒｖｍｅｔｏｅｐｅｉｅｉｏｓｈｃｌｇｃｌｉｒｖｍｎｎｃｌｇｉａｕｔｒ．ｉｉｓｒｎｅｔｅ

综合评价方法灰色评价法案例讲解

5
灰色关联法
1989年度西山矿务局五个生产矿井技术经济指标如表 6-3
By 杜小二
指标
白家庄矿杜儿坪矿西铭矿官地矿西曲矿
原煤成本
99.89 103.69 97.42 101.11 97.21
企业利润
96.91 124.78 66.44 143.96 88.36
原煤产量
102.63 101.85 104.39 100.94 100.64
1
灰色关联法
By 杜小二
1、煤矿企业经济效益的灰色关联分析法（1）应用灰色关联分析法评价煤矿企业效益，首先要构成各个系统的技术经济指标数据列：｛X1｝=｛X1(1)，X1(2)……X1(n) ｝｛X2｝=｛X2(1)，X2(2)……X2(n) ｝
∶ ∶ ｛Xm｝=｛Xm(1)，Xm(2)……Xm(n) ｝
第二步，确定个指标的重要性系数，如表6-4所示。
表6-4 各指标的重要性—权重
指标
权重
原煤成企业利产量销售量灰分全员周转回收百万吨
本
润
效率天数率死亡
0.111 0.143 0.098 0.112 0.108 0.096 0.068 0.072 0.192
8
灰色关联法
By 杜小二
第三步，计算各矿井中指标数据列对于最优参考数据列的关联度。个矿井指标数据列为：
｛X1｝= ｛ 99.89，96.91，102.63，98.47，87.51，108.35，71.67，103.25，171.20｝｛X2｝= ｛103.69，124.78， 101.85，103.16，90.27，106.39，137.16，100.00，51.35｝｛X3｝= ｛ 97.42，66.44，104.39，109.17，93.77，142.35，97.65，100.00，15.90 ｝｛X4｝= ｛101.11，143.96，100.94，104.39，94.33，121.91，171.31，99.13，53.72｝｛X5｝= ｛97.21，88.36，100.64，91.90，85.21，158.61，204.52，100.22，20.78｝

第三节灰色综合评价法

劣进行分析比较 (二)基于灰色关联度分析的灰色综合评价法的步骤
二、灰色综合评价法的模型和步骤
对事物的综合评价，多数情况是研究多对象的排序问题，即在各个评价对象之间排出优选顺序
灰色综合评判主要是依据以下模型：R=E×W
式中：R=[r，r2，…，rm]'为m个被评对象的综合评判结果向量；W=[w，W2，…， Wm]为n个评价指标的权重分配向量，其中 ∑w=1;E为各指标的评判矩阵 (k)为第i种方案的第k个指标与第k个最优指标的关联系数根据R的数值，进行排序
三、灰色综合评价法的实例分析
若k为指标或观测对象序号，而且X也为单项，对于X项目的运动员来说，应以X为最重要
的辅助训练项目
而对于学生来说，在X项目成绩比较好的情况下，为提高其身体素质的全面发展，应抓住弱势，积极进行X和X项目的锻
炼
灰色关联分析主要着重研究" 外延明确、内涵不明确"的对象，解决"小样本、贫信息、不确定"问题，是一种解决不
三、灰色综合评价法的实例分析
某个体或某群体的行为数据如下(表12-5) (二)计算步骤第
一步：求初值像(或均值像) 第二步：求差序列第三步：求两极差第四步：求关联系数(表12-6) 第五步：计算关联度(表12-7) (三)结果与分析若k为时间序号，X与X(总分)的关联度最大，为0.717，它们关联度程度的大小顺序依次为X>X>X，这说明三个项目成绩的好差排序也应如此，体育工作者在教学或运动训练中，应根据具体情况进行针对性教学或训练
第三节灰色综合评价法
第三节灰色综合评价法
目录
二、灰色综合评价法的模型和步骤三、灰色综合评价法的实例分析

江苏省水稻新品种的灰色关联分析法综合评价

Ｎ．２＞Ｎ．ｏ１ｏ６＞Ｎ．ｏ７＞Ｎ．ｏ９＞Ｎｏ４＞Ｎｏ１＞Ｎ．．．１ｏ２＞Ｎ．＞Ｎｏ１＞Ｎ．ｏ３．ｏ５＞Ｎｏ１．．３
ＫｅｏｄＧｒｙｒｌｔｎｈｐＣｍｐｅｅｓｅｅａｕｔｎＪｐｎｃｉｅｙｗｒｓｅｅａｉｓｉ；ｏｒｈｎｉｖａｉ；ａｏｉａｒｏｖｌｏｃ
近年来，应用灰色系统理论综合评估农作物新品种的方法广泛应用于小麦、玉米、水稻上，且都得到了一些有益的结论㈣。笔者应用灰色关联度分析法将２ｏ年江苏省水０５
稻区域试验迟熟中粳组１个水稻新品种的熟期、产量、３稳
Ｏ１一般取为Ｏ。按公式（），．５２求等权关联度；按公式（）３求加权关联度。
表１品种
１材料与方法
ｒ仁∑Ｗ § （）
！Ｉ
８７８７８７８８８８
５Ｏ２１７３３８２４Ｏ４７７５５１６１８ ● ０２１９６ＯＯ
２结果与分析
１＞１迟粳０＞２迟粳０＞３迟粳０＞粳０＞１迟５迟粳ｌ。３
关键词灰色关联；评价；熟中粳综合迟中圈分类号Ｓ１文献标识码Ａ文章编号０１— ６ｌ２０）４６９— ２ｌ１５７６１（０６２— ３６０
ＣｏｒｈｎｉｅａｕｔｆｗＪｐｎｃｉｅＶａｉｔｓｎＪｎｓｒｖｎｅｔｅｌｔｎｈｐＡｎｌｔｌｅｈｏｍｐｅｅｓｌａｅｏａｏｉａＲｃｒｅｉａｇｕＰｏｉｃ州ｌＧｒｙＲｅａｉｓｉａｙｉｔｄｖＥｖＮｅｅｉｌｏａｃＭ

基于灰关联综合评价模型的激光合金化层的质量评价

ｔｒｕｅ，ｈｇａｄｅｓａｄｇｏｔｌｒｉａｏｄｎｔａａｏｙｈｒｔｎａｄａｒｓｎｔｓｓｏｈｔｈｎｉｆｃｉｈｈｒｎｓｎｏｄｍｅａｌｇｃｂｎｉｇｗｉｂｓｌｂｄ．Ｔｅｆｃｉｎｂａｉｅｔｈｗｓｔａｅａｔｒ — ｕｌｈｉｏｏｔ —ｉｔｎａｄａｔａｒｓｎｏｈｅｆｍａｅｐｒｉｂｓｄｆｒｌｏｅａｅｌｙｎａｅｘｅｓｔｅｑｅｃｅ０ｒｓｅｌｉｎｎｉｂａｉｆｅｓｌｏ — ｏｔ－ｄｕｅＮ・ａｅｏｍｕａｐｗｄｒｌｓｒａｏｉｇｌｙｒｅｃｌｈｕｎｈｄ４Ｃｔｅ，ｌ
基于灰关联综合评价模型的激光合金化层的质量评价
游明琳李安书刘字刚
贵州师范大学
摘
贵阳５０１５０４
要：针对自制Ｎ基自熔合金粉末，研究添加不同组分纳米ＳＣ后对４ｉｉ５号钢表面激光合金化层的影响。
实验结果表明，在优化的激光合金化工艺参数下所得到的合金化层表面光滑致密、组织细小均匀、硬度高且与
ｔｅａｔ— ｒｓｏｆｔｌｙｎａｅｔ０％ｎｎ — Ｃｄｄｔｏｓｔｅｂｓ．Ｓａｔｓｒｙｔｓｈｗｓｔｔｈｎｉａａｉｎｏｈｅａｏｉｇｌｙｒｗｉｈ２ｂｌａｏＳｉａｉｉｎｉｈｅｔｌｐａｅｔｓｏｈａ，ｂｏｈｔｅａｔ— — ｔｈｎｉａｂｒｓｏｆｓｌ－ｄｕｅＮｉｂｓｄｆｒｌｏｅｌｙｎａｅｎｈｎｉａａｉｎｏ・ｓｄｐｗｄｒｃｍｐｓｔａｅａｉｎｏｅｆｍａｅｐｒ－ａｅｏｍｕａｐｗｄｒａｏｉｇｌｙｒａｄｔｅａｔ・ｂｒｓｏｆＮｉｂａｅｏｅｏｏｉｅｌｙｒ－ｌ－－

基于灰色关联的城市轨道网络列车运行计划综合评价

ｗｉｅｓｂｅｔｅｗｉｔｇａｏｐｔｄｂｓｇｅｔｐｔｏ．ｈｎｔｅｗｉｔｇｏｃｄｘｗｓｃｈｅｔｊｃｖｅｈｉｓｃｍｕｅｙｕｉｎｒｙｍｅｄＴｅｅｈｉｆａｈｉｅａ — ｌｈｕｉｇｎｗｎｏｈｈｇｎｅｎａｑｉｄｂｅｌｅｒｏｉｔｎｏｅｏｊｃｖｅｈｉｇｎｕｊｃｉｅｇｔｇｈｒｂｅｇａｌｉｎｌｕｒｙｔｎａｍｂａｉｆｈｂｅｔｅｉｔｄｓｂｅｔｅｗｉｉ．Ｔｅｅｙｔｒｙｒａｏａｅｈｉｃｎｏｔｉｗｇｎａｖｈｎｈｅｔ
Ａｂｔａｔ：Ｗｈｌｈｒｉｏｅａｉｎｐａｎｕｂａａｌｔａｓｔｎｔｒｉｖｕｔｄ，ｉｓｎｔｏｌｅｄｄｔｓｒｃｉｅｔｅｔａｎｐｒｔｏｌｎｏｒｎｒｉｒｎｉｅｗｏｋｓｅａａｅｌｔｉｏｎｙｎｅｅｏｍｅｓｅｔａｎｏｇｎｚｔｏｕｌｔｆｅｃｉｅａｕｒｒｉｒａｉａｉｎｑａｉｙｏａｈｌｎｓ，ｂｔａｓｏｆｃｎｔａｎｃｎｅｔｎｇｑｌｔｍｏｇｌｎｓｕｌｏｔｏｕｓｏｒｉｏｎｃｉｕａｉａｎｉｅ．Ｆｉｓ— ｙｒｔｌｙ．ｔｏｒｈｅｓｖｖｌａｉｎｉｄｘｓｏａｎｏｅａｉｎｐａｒｕｌｒｍｅｖｃｕａｉｈｅｃｍｐｅｎｉｅｅａｕｔｏｎｅｅｆｔｉｐｒｔｏｌｎｗｅｅｂｉｔｆｏｓｒｉｅｑｌｔｒｉｕｎｉｇＣ — ｒｙ，ｔａｎｒｎｎＯ

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。

在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。

因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。

应用于综合评价（灰色综合评价）步骤：（1）确定比较对象（评价对象）和参考数列（评价标准）。

设评价对象有m 个，评价指标有n 个，参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ==⋅⋅⋅，比较数列为{}()|1,2,,,1,2,,i i x x k k n i m ==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅。

（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。

因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。

设无量纲化后参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ''==⋅⋅⋅，无量纲化后比较数列为{}()|1,2,,,i i x x k k n ''==⋅⋅⋅1,2,,i m =⋅⋅⋅。

（3）确定各指标值对应的权重。

可用层次分析法等确定各指标对应的权重[]12,,,n w w w w =⋅⋅⋅，其中(1,2,,)k w k n =⋅⋅⋅为第k 个评价指标对应的权重。

（4）计算灰色关联系数：0000min min ()()max max ()()()()()max max ()()s s s t s t i i s s tx t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ''''-+-=''''-+- 为比较数列i x 对参考数列0x 在第k 个指标上的关联系数，其中[]0,1ρ∈为分辨系数，称0min min ()()s s t x t x t ''-、0max max ()()s s tx t x t ''-分别为两级最小差及两级最大差。

灰色关联分析在玉米新品种综合评价中的应用

试验研究２０１３．１０
舭船
灰色关联分析在玉米
新品种综合评价中的应用
马俊梁黔云李清超孙开利先新吴瑞吴显（贵州省毕节市农业科学研究所毕节５５１７Ｏ０）摘要：采用灰色关联度分析法，对２０１２年参加贵州省高山组玉米新品种区域试验的新品种影响产量因素的各个性状进行综合评价，结果表明：按照常规区域试验评价品种优劣（主要考察产量）排序与按灰色关联度排序既有相同之处，也有不同之处，分析这两种方法得知采用灰色关联度分析、
评价参试品种的优劣性更准确、更可靠、更全面、更科学。
关键词：灰色关联度；玉米；新品种；综合评价
玉米新品种综合评价是玉米品种审定工作中的据进行方差分析，而对与产量性状有关的其他性状
农业科学，２００３（１）：３９ — ４０．
【５］张松树，刘兰服，冯伟．甘薯良种栽培及加工关键技术【Ｍ１．北
可以作为高毒、高残留农药甲拌磷的替代药剂进一步进行示范、推广。剂，可防治多种害虫，省工省时，并降低防治成本。对甘薯生长无不良影响，不会导致甘薯收获时有农药
京：中国三峡出版社．２００６：８２ — ８４．

基于组合熵权灰色关联分析的医疗质量综合评价

中国卫生统计２０１３年４月第３Ｏ卷第２期
基于组合熵权灰色关联分析的医疗质量综合评价
许建强李望晨王成磊宿娜李伟
【提要】目的立足于县级医院医疗质量评价领域，旨在为管理评价工作提供方法论及决策依据。方法筛选医疗质量指标体系，兼顾数据分布特征和指标实际意义，将主、客观组合赋权和灰色关联法结合对医院医疗质量做综合评价。结果对医院差异评价及排序结果客观科学。结论组合熵权灰色关联分析法原理清晰，程序实现便捷，可全面推广于医疗卫生评价领域。【关键词】组合熵权灰色关联分析医疗质量综合评价
（１）指标同趋势化处理，指标和转变为
１００一和１００－，数据矩阵为；然后对矩阵标准化预处理得矩阵。
・
２４８・
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｍａｌｏｆＨｅａｌｔｈＳｔａｆｓｔｉｃｓ，Ａｐｔ２０１３，Ｖｏ１．３０，Ｎｏ．２
断符合率、医院感染率，见表１。
采用组合熵权灰色关联法进行综合评价，实现过
：
山东省医药卫生科技发展计划项目（２００９ＨＺ１０３）；山东省自然科学
程如下：
基金（ＺＲ２００９ＣＬ０４２）
１．潍坊医学院管理学院（２６１０５３）２．潍坊医学院公共卫生学院 △通信作者：李伟，Ｅ－ｍａｉｌ：ｉｍｌｗｔ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ．ｃｎ

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