灰色评价模型
灰色模型算术公式
灰色模型算术公式灰色模型是一种用于预测和分析数据的方法，其基本思想是将数据分为两类：已知数据和未知数据。
已知数据是指已经确定并可以用来建模的数据，而未知数据则是需要预测或者分析的数据。
为了对未知数据进行预测或分析，灰色模型使用了灰色系统理论中的灰色预测方法。
灰色模型的算术公式包括：灰色微分方程、灰色模型GM(1,1)、灰色关联度等。
其中，灰色微分方程是灰色预测方法的核心公式，它的形式为：$$ frac{dx}{dt} + a x = u $$其中，$x$ 表示原始数据序列，$t$ 表示时间，$a$ 表示灰色微分方程的参数，$u$ 表示灰色微分方程的非齐次项。
通过对该方程进行求解，可以得到灰色模型的预测结果。
另外，灰色模型GM(1,1)是一种常用的灰色预测模型，它的基本形式为：$$ x(k+1) = (x(1)-frac{u}{a})e^{-ak} + frac{u}{a} $$ 其中，$x(k+1)$ 表示预测值，$x(1)$ 表示初始值，$a$ 和$u$ 分别表示灰色微分方程的参数。
通过对历史数据进行处理，可以得到灰色模型GM(1,1)的预测结果。
此外，灰色关联度是用于分析数据间关系的一种方法，在灰色系统理论中被广泛应用。
灰色关联度的计算公式为：$$ r_{ij} = frac{sum_{k=1}^nmin(x_i(k),x_j(k))}{sum_{k=1}^n x_i(k)} $$其中，$x_i(k)$ 和 $x_j(k)$ 分别表示第 $i$ 个和第 $j$ 个数据在第 $k$ 个时刻的值，$n$ 表示时刻数。
通过计算灰色关联度，可以了解数据之间的关系，从而对其进行进一步的分析和预测。
总之，灰色模型的算术公式包括灰色微分方程、灰色模型GM(1,1)、灰色关联度等，这些公式是灰色预测和分析方法的核心内容。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的公式进行计算和分析。
基于GM_(0,n)灰色预测模型的构造预测及定量评价
的预测评价结果,基于对井田构造发育规律的充分
分析,选取最优评价指标,结合灰色模糊综合评价
和灰色系统建模的方法对井田未采区域地质构造的
复杂程度进行了量化研究和综合评价.
１ 井田概况
芦岭井田位于宿东向斜西南翼的东南段,含煤
地层为石炭、二叠系,主采 ８＃ 、９＃ 、１０＃ 煤层.斜
切断层在井田 内 较 为 发 育,走 向 以 NNE、NE 向 为
度.
(
３)
(
２)断层强度 (
F).它反映断裂构造的发育程
t
２ 定量评价指标的确定
作为定量评价地质构造复杂程度的基础,评价
指标的确定直接关系到评价结果的准确性.鉴于不
同区域不同井田多 样 化 的 构 造 条 件 以 及 开 采 方 式、
生产机械化程度的差异,统一的指标体系套用是不
可取的,必须与矿井实际情况紧密结合.在此基础
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灰色关联模型
灰色关联分析及理论灰色系统分析“白”指信息完全确知，“黑”指信息完全不确知，“灰”则指信息部分确知，部分不确知，或者说信息不完全。
这是“灰”的基本含义。
对于不同问题，在不同的场合，“灰”可以引伸为别的含义。
如：从表象看：“明”是白，“暗”是黑，那么“半明半暗或若明若暗”就是灰。
从态度看：“肯定”是白，“否定”是黑，那么“部分肯定，部分否定”就是灰。
从性质看：“纯”是白，“不纯”是黑，那么“多种成分”就是灰。
从结果看：“唯一”是白，“无数”是黑，那么“非唯一”就是灰。
从过程看：“新”是白，“旧”是黑，那么“新旧交替”就是灰。
从目标看：“单目标”是白，“无目标”是黑，那么“多目标”就是灰。
类似地可以举出许多例子，就其基本含义而言，“灰”是信息不完全性与非唯一性。
信息不完全性与非唯一性在人们认识与改造客观世界的过程中会经常遇到的。
客观世界是物质世界，也是信息世界。
所谓系统是指：由客观世界中相同或相似的事物按一定的秩序相互关联、相互制约而构成的整体。
例如工程技术系统，社会系统，经济系统等等。
所谓白色系统是指：信息完全明确的系统。
如，一个家庭，其人口、收入、支出、父子、母女上下间的关系等等完全明确；一个工厂。
其职工、设备、技术条件、产值、产量等等信息完全明确。
像家庭、工厂这样的系统就是白色系统。
所谓黑色系统是指：信息完全不明确的系统。
如遥远的某个星球，其重量、体积、是否有生命等等全然不知；湖北原始森林神农架的野人，其生活习性、群体关系，交换信息的方法等等完全不清楚，这样一类的系统都是黑色系统，还有飞碟、百暮三角洲等等目前只能看成黑色系统。
所谓灰色系统是指：介于白色系统与黑色系统之间的系统（Grey System），即系统内部信息和特性是部分已知的另一部分是未知的。
例如人体，其身高、体重、年龄、血压、脉搏、体温等等都是已知的，而人体的穴位的多少，穴位的生物、化学、物理性能；生物信息的传递；温度场；意识流等等尚未确知或者知道不透彻。
基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型
基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型第1章基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型灵活型公共交通系统是⼀个复杂的综合性系统，单⼀的常规评价⽅法不能够准确对系统进⾏全⾯评价【39】，这就要求在进⾏灵活型公共交通系统评价时，结合系统固有特点，根据各种评价⽅法的优缺点，构建适合该系统的综合评价模型。
本章以灵活型公共交通系统评价指标体系为基础，参考常规型公共交通系统评价⽅法，建⽴了基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型。
1.1评价⽅法适应性分析灰⾊关联度分析法基于灰⾊系统理论，是⼀种多指标、多因素分析⽅法，通过对系统的动态发展情况进⾏定量化分析，考察系统各个要素之间的差异性和关联性，当⽐较序列与参考序列曲线相似时，认为两者有较⾼关联度，反之则认为它们之间关联度较低，从⽽给出各因素之间关系的强弱和排序【50】。
与传统的其它多因素分析法相⽐【80】【81】【82】，灰⾊关联度分析法对数据量要求较低，样本量要求较少，计算量较⼩，可以利⽤各指标相对最优值作为参考序列，为最终综合评价等级的确定提供依据，⽽不必对⼤量实践数据有过⾼要求，能够较好解决灵活型公共交通系统作为新型辅助式公系统没有⾜够的经验数据⽀撑其模型参数的问题。
此外，灵活型公共交通系统评价体系是基于乘客、公交企业、政府三⽅主体的综合评价体系，涉及因素较多，指标较为复杂，部分指标之间存在关联性和重复性，信息相对不完全，⽽灰⾊系统的差异信息原理以及解的⾮唯⼀性原理，可以很好的解决这⼀问题【79】。
综上所述，认为灰⾊关联度分析法⽐较适合于灵活型公共交通系统的综合评价。
然⽽灰⾊关联度分析法将所有指标对于总⽬标的影响因素⼤⼩视作等同，没有考虑指标权重的影响，评价值可信度较低，应当通过科学的⽅法，确定指标权重，将其与关联度系数相结合，增加评价结果的科学性和有效性【83】。
常见的权重确定⽅法包括，专家打分法、等权重法、统计试验法、熵值法等。
等权重法不能很好的体现不同指标影响程度的差异性，并且在综合评价值相差不⼤时不利于⽅案的选择【84】；专家打分法、统计试验法评价的主观性较⾼，并且不适⽤于指标较多的情况【85】；⾏和正规化法、列和求逆法等指对判断矩阵的⼀部分数据进⾏利⽤，结果可信度不⾼【86】；最⼩偏差法、对数回归法等，利⽤同⼀指标不同⽅案值，认为变化程度较⼤的指标传递更多信息，应具有较⾼权重，然⽽对于灵活型公共交通系统单⽅案综合⽔平等级评价的情况，并不适⽤。
三角白化权函数的灰色评估模型
三角白化权函数的灰色评估模型1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本篇文章的研究背景和主要内容。
本文关注的主题是三角白化权函数的灰色评估模型，该模型在灰色评估中具有重要应用价值。
灰色评估是一种定量分析方法，用于评估和预测一些缺乏完备信息的系统或问题。
然而，传统的灰色评估模型存在一些局限性和不足之处。
为了克服这些问题，近年来，研究人员提出了一种新的灰色评估模型——三角白化权函数。
该模型通过引入权重因子，能够更准确地评估和预测系统的状态或发展趋势。
本文将首先介绍三角白化权函数的基本原理和定义。
然后，将探讨灰色评估模型的基本原理，包括建模、评估和预测的方法。
接下来，将重点讨论三角白化权函数在灰色评估模型中的应用，以及该模型相对于传统模型的优势和局限性。
通过本文的研究，读者将了解三角白化权函数的概念、原理和应用，以及灰色评估模型在实际问题中的应用和价值。
同时，读者还可以对该模型的优势和局限性有更深入的了解，从而能够更好地应用该模型进行系统评估和决策分析。
总之，本文旨在介绍三角白化权函数的灰色评估模型，并探讨其在实际问题中的应用和优势。
通过本文的阅读，读者将对该模型有更深入的了解，并能够将其应用于实际问题中，提高决策的准确性和有效性。
1.2文章结构文章结构是指文章的组织架构和章节安排，有助于读者更好地理解文章内容。
本文的结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 三角白化权函数的介绍2.2 灰色评估模型的基本原理3. 结论3.1 三角白化权函数在灰色评估模型中的应用3.2 模型的优势和局限性在引言部分之后，正文部分是主要的内容分析和探讨部分，讨论了三角白化权函数和灰色评估模型的基本原理。
在正文部分结束后，结论部分总结了三角白化权函数在灰色评估模型中的应用，并讨论了该模型的优势和局限性。
通过这样的章节安排，读者可以更好地理解文章内容的逻辑结构，从而更好地掌握三角白化权函数的灰色评估模型。
第三节灰色综合评价法
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
模糊评价--灰色评价
模糊评价一、模型的建立设系统有n 个待优选的对象组成备择对象集，有m 个评价因素组成系统的评价指标集。
每个评价指标对每一备择对象的评判用指标特征量表示，则系统有n m ⨯阶指标特征量矩阵：n m ij mn m m n n mxn x x x x x x x x x x X ⨯=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=)(212222111211，;,,2,1m i =)2(3,,2,1 n j = 式中ij x 为第j 个备择对象的第i 个评价因素的指标特征量，一般情况下，它具有两种类型:（1)“越大越优”型，其隶属度计算式为：)3(3maxx x r ij ij =式中max x 为n j m i x ij ,,1;,,1, ==中的最大值。
（2）“越小越优”型,其隶属度计算式为：)4(3min ijij x x r =式中min x 为n j m i x ij ,,1;,,1, ==中的最小值。
优化的任务在于根据指标特征量矩阵选择出最优对象或对象的最优排序。
事实上，优与次（或劣）这一对立的概念之间不存在绝对分明的界限，这是优化的模糊性。
另一方面，优化是依据指标特征量在备择对象集中进行，优或次是相对于备择对象集中的元素间比较而言，这是优化的相对性。
通过3（3）、3（4）式，可将指标特征量矩阵3（2）转变为指标隶属度矩阵3（5）（例如可用适当的计算隶属度公式等）：),(212222111211ij mn m m n n mxnr r r r r r r r r r R =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡= ;,,2,1m i =)5(3,,2,1 n j = 根据优化的模糊性与相对性概念，可以给出下面定义： 定义1 设系统有指标隶属度矩阵3（5）若)6(3),,,(),,,(21222211121121Tmn m m n n Tm r r r r r r r r r g g g G ∨∨∨∨∨∨∨∨∨==称为系统的优向量。
顾客满意度的双维层次灰色评价方法
基 金 项 目 ：浙 江 省 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 （702005）
9 标度法，确定下层指标因素之间的相对重要性，从而由这
些标度值来构造每一层的判断矩阵 A(aij)。 计算出判断矩阵的 最大特征根 λmax 所对应的特征向 量 ，所 求 的 特 征 向 量 即 为 各 评价指标的重要性排序，归一化后就是权数分配。 最后进行
目标层：即为顾客满意度目标值。 准则层：表示以顾客满意度主要影响因子作为准则来对 顾客满意度因素进行评价。 因素层：表示顾客满意度变化的影响因素，即为主要影 响因子下的分因子。 顾客满意度研究中影响因素较多，因此 因素层可以是多层的。 当某个子因素层包含的因素较多时， 应将该层次进一步划分为若干子层次。 评价指 标 的 数 学 表 达 式 为 C=（C1，C2，C3， … ，Cn），Ci （i= 1,2,3,…,n）为 评 价 指 标 体 系 准 则 层 的 第 i 个 指 标 ，可 以 是 产 品的质量、价格、品牌、服务、交货期等。 设第 i 大类指标下又 设置了 ni 个评价指标，则 Ci=（Fi1,Fi2,… ，Fini），Fij 为 准 则 层 的 第 i 个指标因素下的第 j 个指标因素， 各准则层下的指标依此 类推。
阵来进行判断，它解决了 AHP 中标度范围与一致性 的 矛 盾 ，
具有更科学的一致
性检验准则[4]。 对于
多层次指标的综合
评价问题， 与 AHP
相 比 ，FAHP 更 易
于专家判断， 使用
更方便。
将同一准则支
配的下层指标因素
图 1 顾客满意度层次结构模型
进行两两比较，利 用 Saaty 提 出 的 1～
0∞
∞ ∞
kt
，sij
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灰色评价模型
监狱管理灰色评价模型蒋国萍陈英武（国防科大人文与管理学院系统研究所,xxxx）摘要论述建立监狱管理灰色评价模型的基本原理，探讨以灰色理论为评价的核心理论基础、定量统计的硬评价与定性分析的软评价融为一体的监狱管理灰色评价模型。
关键词监狱管理灰色评价1引言管理评价是根据一定的标准，在所收集的充分信息的基础上，对管理现象及其属性进行价值判断。
监狱，是国家的刑罚执行机关，是罪犯罪后控制的最后场所，对维护社会安定、国家长治久安以及人民生活幸福起着重要作用。
我们在为某省监狱管理局作管理信息系统时强烈感觉到，应该为监狱管理工作进行系统、综合的评价，这既有利于监狱改进工作，更好地履行自己的职责，也有利于社会和相关部门对监狱的监督，以及各监狱间的横向比较。
但是，在评价监狱管理工作的诸多因素中，大量存在着不完全的灰色信息，因此，我们建立监狱管理灰色评价模型。
2灰色评价模型2.1评价原理人本原理：《监狱法》明确规定，罪犯在服刑期间享有与他人通信、按规定接见亲属监护人、维持身体健康等权利，故在评价模型中，必须充分考虑罪
犯应有的权利是否得到保障。
系统原理：监狱管理属于社会系统,我们应从它的五个主要特性即目标性、整体性、层次性、开放性出发来考虑问题。
灰色原理：将研究对象看作一个系统，无论从其内部结构和机理还是外部现象均为未知或非确知，即均为“黑”，这样的系统就是黑色系统。
相反的，研究对象的内部外部各种信息完全明确，这样的系统就是白色系统。
显然我们所研究的监狱管理工作不属于上述任何一种情形。
在这个系统中既存在大量硬性的量化指标，如一段时间内，狱内案件的件数等，也存在很多未知或不全知的指标，如罪犯的改造效果等。
由大量灰色单元构成的信息部分明确、部分不明确的系统称为灰色系统。
因此，对于监狱管理工作，我们视其为一灰色系统，建立监狱管理灰色评价模型。
动态原理：监狱管理灰色评价模型应是一个动态模型。
还有一项需要特别注意的是合法性，由于监狱的特殊性质，它的一切活动都有法律的依据，因而我们建立的灰色评价模型，所有评价指标及评分标准严格按照《监狱法》、《人民警察法》和其他相关法律进行。
2.2评价过程首先各受评监狱进行自评，并将材料上报评价机构；
然后评价机构大致分析材料与实际数据是否相差较大，若
差异较大，便将其返回受评监狱进行自评；
评价机构组织专门专家小组结合各受评监狱上报的材料对受评单位进行评价；
评价机构将初评结果发送受评监狱及相关机构，收集反馈信息；
根据反馈信息，修改评价结果，并在系统内部公布正式结果。
2.3评价指标体系在这个灰色评价模型中，评价的总目标是监狱管理工作质量，第一层指标集为，是罪犯监管改造，是罪犯劳动教育改造，是监狱人民警察的管理。
的下一级指标集，的下一级指标集，的下一级指标集。
该评价模型指标体系的三层层次结构见下图：
监狱管理灰色评价指标体系表评价项目（）评价指标定性描述灰类评价等级监管改造（）监狱安全设施设立情况罪犯居住的监舍坚固、通风、透光、保暖，每人平均不少于3平米ABC戒具和武器使用情况依法使用戒具，不滥用权利，不滥用戒具下略下略罪犯逃狱、脱狱逃狱事件发生的件数，事件发生后，监狱是否及时实行紧急追捕，是否立即通知公安机关；
案件后果如何罪犯通信权的保障监狱是否对罪犯与他人来往的信件进行检查，这方面有无事故发生，监狱是否阻碍罪犯给上级机关和司法机关的信件罪犯会见权的保障罪犯会见、接
受钱物是否按有关规定执行罪犯生活卫生状况严格依国家规定的生活标准执行；
被服的发放；
少数民族特殊生活习惯的照顾；
医疗机构、生卫设施的建立罪犯日常考核制度监狱是否坚持了罪犯日常考核制度，是否作到“日记载、周评议、月公布”狱内案件发生情况有无恶性事件发生，某时间段内案件发生率与同时期平均案件发生率之比教育改造（）罪犯的思想教育采取集体教育与个别教育相结合的方法，实行因人施教、分类教育、以理服人的原则，对罪犯进行法制、道德、形式、政策、前途等内容的思想教育罪犯文化教育监狱是否设立教室、图书阅览室等必要的教育设施，是否对罪犯进行不同程度的文化教育，鼓励罪犯自学罪犯职业技术教育对罪犯进行职业技术教育，进行相应的职业技术培训罪犯文体活动开展情况监狱是否为罪犯提供固定的文体活动场所，开展适当的文体活动罪犯劳动是否依国家有关劳动工时的规定制定劳动时间；
罪犯是否享有法定节日和休息日罪犯劳动安全措施是否按规定建立劳动安全卫生设施、进行安全卫生教育、发放劳动防护用品、进行健康检查，劳动中伤亡事件发生率及后果监狱人民警察管理（）监狱工作机构设置现职人数与定编人数之比；
编制级别是否合适年龄结构结构是否合理，三个年龄段
（30以下，30—40，40以上）人数之比学历结构学历层次与专业结构是否合理，中专以上学历人数占总人数的百分比思想素质结构思想先进，具有奉献精神，热爱本职工作的人数占总人数之比业务知识能力结构热爱本职工作、业务熟练、知法守法、综合素质强的人数占总人数之比秉公执法严格依照国家法律、法规和党的政策，秉公执法的人民警察人数占总人数之比廉洁奉公自觉做到为警清廉的人数占总人数之比忠于职守严格履行职责，忠于法律赋予的使命，不擅离职守，不违法渎职的人数占总人数之比3灰色评价方法设受评监狱序号为第个监狱的综合评价值为代表一级指标所组成的集合，（）代表二级评价指标所组成的集合，则灰色评价方法的具体步骤如下：
3.1制订评价指标由上述的灰色评价模型，我们建立三层评价指标体系、、3.2确定各评价指标的权重各指标的权重通过层次分析法确定。
假设通过层次分析法，得一级指标的权重为（），权重向量为，且，；
二级评价指标的权重为，权重向量，且满足，。
3.3组织评价者评分上级单位组织由个专家组成的专门评价小组，设评价者序号为。
对个受评监狱按评价指标评分等级标准打分，并填写评价者评分表，评分表表式依评价指标体系表设立。
3.4求评价样本矩阵根据评价者评分表，即根据第个评价者对第个受评监狱按三级指标给出的评分，求得个专家就所有三级指标对第个受评监狱评价矩阵如上页所示。
3.5确定评价灰类确定评价灰类就是要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数及灰数的白化权系数。
在这个评价模型中，我们采用三个灰类，即好(A)、一般(B)、差(C)，这三个灰类的白化权函数分别为3.6计算灰色评价系数该评价模型采用的灰类有三个（），对每一个评价指标分别就这三个灰类给出第个受评监狱灰色评价系数，记为，则有：
属于所有三个灰类的总评价系数记为，3.7计算灰色评价权向量及权矩阵所有评价者就评价指标，对第个受评监狱属于第个灰类的灰色评价权：
则对所有三个灰类的评价权向量为：
指标集的评价权向量为:3.8对上层指标进行综合对第个监狱的做综合评价，结果记为，则第个监狱的对于各评价灰类的灰色评价权矩阵：
对第个监狱的做综合评价，其综合评价结果记为则：
3.9对受评监狱进行综合评价，给出综合评价值由以上各步，我们知道，第个监狱的综合评价结果是一个三维向量，其中第个元素代表该监狱属于第个灰类的灰色评价权。
设将各评价灰类等级按“灰水平”赋值，灰类等级化向量记为，则第个
监狱的综合评价值根据的大小，给各受评监狱排出优劣次序。
4应用举例我们现就教育改造对该省甲乙两监狱进行评价。
步骤一，利用层次分析法得各下级指标的权重向量为。
步骤三、四，设有两位评价者，各评价者根据监狱上报的材料，按评价指标评分等级以百分制打分，得评价样本距阵=，=五，确定评价灰类。
三个评价灰类，第一灰类A，灰数;第二灰类B，灰数；
第三灰类C,。
六，计算灰色评价系数。
监狱甲属于第一个评价灰类的灰色评价系数，类似的得监狱甲属于第二个评价灰类的灰色评价系数，甲属于第三个评价灰类的灰色评价系数。
对评价指标，受评监狱甲属于各个评价灰类的灰色评价系数为七，两个评价者就指标对监狱甲主张第1，2，3个灰类的灰色评价权分别是：
故受评监狱甲对指标的灰色评价权向量是同理可计算所有评价者就指标、、、、、对受评监狱甲主张不同灰类的灰色评价权向量，得灰色评价权向量对受评监狱乙，有八，对作综合评价受评监狱甲对的综合评价结果为受评监狱乙对的综合评价结果为5结束语本文针对监狱管理这个特定的系统，建立多层次灰色评价模型，并采用多层次灰色评价法解决。
该方法操作比较
简便，且能较充分地利用评价信息，对改变目前主要由少数人凭主观印象作优劣评判的状况，能起到一定作用。
若能在实践中坚持并不断加以改进，必将能产生较好的社会作用。
参考文献1邓聚龙.灰色系统理论教程.1989年版2胡笙煌.主观指标评价的多层次灰色评价法.系统工程理论与实
践,1996(1)3徐东等.管理评价学.1997年版4中国法制出版社中华人民共和国监狱法学习手册19955詹前涌.灰色多层次模型及其在试卷质量评价中的作用.系统工程理论与实践,2000(7)6周明耀,陈朝如,彭怀英.灌溉管理的递阶多层次灰色评价方法.系统工程理论与实
践,2000(4)theGrayEvaluationModelofJailManagementJIANGGu o-ping,CHENYing-
wu(NationalUniversityofDefenceTechnology)AbstractDiscus stheprincipaltoevaluatethejailmanagement;basedonthegray theory,annewmethordforevaluationofjailmanagementispropo binedthequantifystatisticswithqualita tiveanalysis,establishagrayevaluationmodelofjailmanagem ent.Keywordsjailmanagementgrayevaluation。