驾驶行为评价系统方案
汽车油门防误踩智能控制系统方案设计应用探究
汽车油门防误踩智能控制系统方案设计应用探究随着汽车工业的不断发展，汽车的安全性能也越来越受到关注。
在日常的行驶过程中，司机误踩油门导致事故的情况时有发生，为了避免这种情况的发生，一些汽车制造商开始研发汽车油门防误踩智能控制系统。
本文将介绍一种关于汽车油门防误踩智能控制系统的方案设计，并探讨其应用前景。
一、系统设计原理汽车油门防误踩智能控制系统的设计原理主要是通过车辆内部的传感器和电控单元来实现。
系统会监测车辆的行驶状态和司机的行为，当系统检测到司机误踩油门的情况时，会通过电控单元自动减小发动机输出的功率，或者在紧急情况下直接切断油门信号，以避免危险的发生。
系统的传感器主要包括加速度传感器、刹车踏板传感器、油门踏板传感器等。
这些传感器可以实时监测车辆的行驶速度、刹车踏板的状态以及油门踏板的状态。
通过这些传感器的数据，系统可以准确地判断司机的行为是否存在误踩油门的可能。
系统的电控单元则是根据传感器的数据进行分析和决策，一旦系统判断出司机存在误踩油门的情况，电控单元会立即采取相应的控制措施，以确保车辆的安全行驶。
这种控制措施可以通过限制发动机的输出功率或者切断油门信号来实现。
二、系统的应用探究汽车油门防误踩智能控制系统的应用前景是非常广阔的。
这种系统可以有效地避免司机因误踩油门而导致的事故发生，提高车辆的安全性能。
特别是在老年司机或者驾驶技术不太熟练的司机中，这种系统的作用更加明显。
汽车油门防误踩智能控制系统的应用还可以提高车辆的驾驶舒适性。
在一些特殊情况下，如刹车踏板和油门踏板相邻的位置存在误踩的可能，系统可以对此进行有效的预防，减少司机的紧张感和驾驶压力，提高驾驶的舒适性。
汽车油门防误踩智能控制系统还可以帮助汽车制造商提升产品的竞争力。
随着消费者对汽车安全性能的关注度不断提高，产品是否配备了先进的安全技术成为了购车考量的因素之一。
引入这种系统可以有效地增加产品的附加值，提升产品的市场竞争力。
随着智能汽车技术的不断发展，汽车油门防误踩智能控制系统的应用前景将会越来越广阔。
厂区车辆测速抓拍系统方案说明
厂区车辆雷达测速抓拍系统方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 目前国内外情况 (2)1.3项目建设目标 (3)第二章系统组成 (4)2.1 系统描述 (4)2.2 系统构成 (5)2.3 车辆固定式测速系统 (6)2.3.1 前端视频记录系统 (7)2.3.2主控抓拍系统 (8)2.3.3辅助照明子系统 (9)2.4指挥中心控制系统 (10)2.5工作站管理系统 (13)2.6号牌识别系统 (13)第三章系统工作原理和流程 (15)3.1系统原理图 (15)3.2系统工作原理 (16)3.3工作流程 (17)3.3.1 监测点系统工作流程 (17)3.3.2 执勤点工作流程 (18)第四章技术特性和指标 (19)4.1系统基本功能 (19)4.2系统特性 (22)4.3系统性能指标 (24)4.4 号牌识别系统技术指标 (25)第一章概述1.1 项目背景车辆超速驾驶行为是引发交通事故的重要因素，也是普遍存在的问题。
由于车速快，司机对路面情况、前方车辆、行人等各种情况的反应时间短，同时由于车速快而导致在发生紧急情况时制动距离长，轻者造成追尾，车辆受到损坏；重者导致人身伤亡，给社会和家庭带来重大损失和痛苦。
据统计，交通事故中有10％以上是由于超速而引起的。
及时发现超速，并对其进行批评、教育、经济处罚是减少超速违法行为、维护道路安全的重要手段。
因此，必须采取有效手段，严肃治理违法超速行驶行为，使驾驶员严格按道路限速规定要求行驶，减少由于超速引起的交通事故与违法现象。
1.2 目前国内外情况目前，世界上所采用的“超速检测电子警察”设备主要由：感应线圈测速器、激光测速仪、雷达测速仪与摄像机或数码相机的组合而成。
感应线圈式检测器是传统的交通检测器，车辆通过埋设在路面下的环形线圈，引起线圈磁场的变化，检测器据此计算出车辆行驶速度。
此种方法由于必须破坏路面，安装极为不便；系统无法解决相邻车道车辆的干扰，易受路况影响，误抓大，检测精度低。
VISSIM使用说明1
VISSIM 仿真软件简要说明一 、VISSIM 仿真系统基本原理VISSIM 是一个微观交通流仿真系统，由德国 PTV 公司开发。
仿真模型基于时间步长 和驾驶员行为，可以模拟城市交通和公共交通。
可以分析在一些限制条件下（例如：车道组 成、交通组成、交通信号灯、公交车站等）交通运行情况。
从而成为一个评价多方案的有效 的分析工具。
软件使用的是包含跟车和车道变换逻辑的微观交通流模拟模型。
系统核心仿真模型-车辆跟踪模型采用德国 Karlsruhe 大学 Wiedemann 教授的"心理--物理学跟车模型"，模型建 立在司机反应行为之上。
对仿真模型精度影响最重要的因素是模型对车辆模拟的真实性，与 简单的定速度和固定跟车模型相比，VISSIM 所使用的"心理--物理学跟车模型"的基本观点 是：一个较快车辆的司机在接近一部较慢速行驶车辆时，他将减速至个人的心理阀值，由于 它不能精确决定前面车辆的车速，他的速度将减至低于前面车辆的车速，当减至另一个心理 阀值时，他将又慢慢地加速。
其模拟结果就是车辆加、减速反复迭代的过程。
VISSIM 内部由两个不同的程序，即交通仿真器和信号状态发生器所组成，它们之间 通过接口来交换检测器的呼叫和信号状态。
"交通仿真器"是一个微观的交通流仿真模型，它 包括跟车模型和车道变换模型。
"信号状态发生器"是一个信号控制软件，它以仿真步长为基 础（步长可以小到十分之一秒）不断地从交通仿真器中获取检测信息，于是，它将决定下一 仿真时刻的信号状态并将这信息传送给交通仿真器。
随机的车速分布和极限车间隔可以反映个体驾驶员的行为特征。
这个模型通过德国 Katlsruhe 工程大学多方面观测后，加以校核和标定。
定期的观测和模型参数更新保证了驾驶 员行为和车辆改进的变化在模型中得以反映。
每一独立的驾驶员—车辆单元具有三类特征： 1． 车辆特征 长度、最大车速、潜在加速、路网中的实际位置、实际车速和加速度 2． 单个驾驶员—车辆单元的行为特征 驾驶员心理敏感度阀值（估计能力、冲动性）、驾驶员记忆力、基于现状车速和驾驶 员期望车速的加减速 3． 互相影响的多个驾驶员—车辆单元考虑在同一车道和相邻车道行驶的前车和跟随车辆、考虑路段和下一交叉口、考虑 下一个信号灯二 、VISSIM 仿真系统基本技术路线(改)调查交通量或者预 测交通量道路平面图（BMP）初始配时和交通组 织方案初步建立仿真路网仿真流量与输入 流量是否吻合NO 仿真网络检查YES 仿真运行仿真动画和评价指标输出是否符合要 求NO 调整方案YES 输出优化后的方案三 、VISSIM 仿真系统基本功能VISSIM 可以作为许多交通问题分析的有力工具，它能够分析在诸如车道特性、交通 组成、交通信号灯等约束条件下交通运行情况，不仅能对交通基础设施实行实时的运行情况 交通模拟，而且还可以以文件的形式输出各种交通评价参数，如行程时间、排队长度等。
斑马线不礼让行人抓拍系统解决方案
斑马线不礼让行人抓拍系统解决方案
应用场景
面向道路信号灯控或非信号灯控的斑马线行人过街场景中，机动车未避让行人的违法行为进行抓拍取证。
用户需求
机动车行经人行横道，应当减速行驶，遇行人通行，必须停车让行。
对此，法律法规早就明确规定，但是人行横道上“人躲车”的现状，依然普遍存在。
针对此类情况，交管部门需要通过智能的前端设备自动识别不礼让行人的机动车辆，并进行实时抓拍取证，从而让斑马线真正成为行人的“生命线”。
方案介绍
系统通过部署在路口或道路的前端设备对机动车的通行信息和行人运行方向、数量等信息进行实时检测，自动捕获存在不礼让行人的违法车辆信息，为交通管理部门提供一种新的执法取证手段，实现对斑马线不礼让行人行为的治理，进而规范驾驶员驾驶行为，打造城市文明行车、守法行驶的交通环境。
方案亮点
•支持多业务场景：针对非信号灯路口和信号灯路口的斑马线不礼让行人的业务场景，均可实现不礼让行为的检测和抓拍；
•多种视频跟踪技术：系统综合了国际先进的几种跟踪算法，使得有效跟踪的距离可以覆盖人行横道前后30米的区域，为判断目标行驶轨迹创造了极为有利的条件，大大提高了违章检测的可靠性。
基于车辆轮廓的跟踪算法能提高区分前后跟车的准确性，即使车辆无车牌，也能捕获与跟踪。
•系统结构简洁，集成度高：系统组件均采用嵌入式结构设计，系统安全稳定；一体化抓拍单元集行人检测和机动车检测于一体，实现机动车信息和行人信息的交互，数据实时性更有保证。
整体系统组件少，功能齐全，便于施工调试。
智能驾驶培训资料
THAN台政策，鼓励和支持 智能驾驶技术的研发和应用，包括税 收优惠、资金扶持、基础设施建设等 方面的措施。
02
感知技术及应用
传感器类型及工作原理
摄像头
通过捕捉图像信息，将光信号 转换为电信号进行处理，实现
对车辆周围环境的感知。
激光雷达
利用激光测距原理，通过发射 激光束并接收反射回来的光信 号，计算目标物体的距离和方 位。
1 2
测试验证方法
介绍智能驾驶系统的测试验证方法，包括仿真测 试、实车测试等，以及测试过程中的注意事项和 技巧。
评价标准
提供智能驾驶系统性能评价的标准和方法，如行 驶安全性、稳定性、舒适性等指标的评价方法。
3
问题诊断与解决
指导开发者在测试过程中发现问题并进行诊断和 解决，提高智能驾驶系统的可靠性和稳定性。
毫米波雷达
利用毫米波段的电磁波进行探 测，通过发射和接收毫米波信 号来感知周围环境中的物体。
超声波传感器
利用超声波的反射特性来测量 距离，常用于倒车雷达等近距
离感知场景。
环境感知数据处理方法
数据预处理
对原始传感器数据进行去噪、滤波等 操作，提高数据质量。
特征提取
从预处理后的数据中提取出与驾驶环 境相关的特征，如车道线、交通信号 、障碍物等。
01
02
03
自动驾驶出租车
通过集成决策规划和控制 技术，实现自动驾驶出租 车在城市道路上的安全、 高效行驶。
无人配送车
利用决策规划和控制技术 ，实现无人配送车在复杂 环境下的自主导航和避障 。
智能农业车辆
将决策规划和控制技术应 用于农业车辆，实现自动 化播种、施肥等作业，提 高农业生产效率。
04
交通运输系统基层行政执法行动方案（七篇）
交通运输系统基层行政执法行动方案交通运输系统基层行政执法，作为保障交通秩序与安全的关键环节，其成效与效率的提升具有重大意义。
为此，我们特制定以下行动方案，以强化基层行政执法工作：一、强化执法队伍建设1. 完善选拔机制，构建专业化执法团队。
我们将确立科学的选拔标准和评估体系，确保具备专业知识与执法素养的人员加入基层执法队伍。
2. 实施系统培训，提升执法人员专业素养。
通过定期组织交通法规、操作手册及技术培训，加强执法人员的法律观念与业务能力，确保执法工作的准确性与高效性。
3. 加强队伍管理，激发工作积极性。
建立健全综合评价机制，全面考量执法人员的工作表现与业绩，实施奖惩措施，以激发其工作热情与责任心。
二、优化执法手段与工具1. 提升执法设备科技水平。
加大投入，引进先进的监控设备与仪器，以提高执法效率与精准度。
2. 融合大数据与智能化技术，提升执法效能。
运用现代科技手段，构建交通违法信息管理系统与智能巡查系统，实现交通违法行为的实时监控与预警，进一步增强执法效果。
3. 加强跨部门协作，形成执法合力。
与公安、城管、环保等部门建立信息共享与协作机制，共同开展执法行动，提高执法效率并整合各方资源。
三、深化宣传教育与法制建设1. 加大宣传力度，增强公众交通法律意识。
通过微博、微信、电视、报纸等多种渠道，广泛宣传交通法律法规与交通安全知识，提升公众的法律意识与安全意识。
2. 强化交通安全教育，规范交通行为。
定期举办交通规则宣传教育活动，向驾驶员与行人普及交通规则，引导公众树立文明交通观念。
3. 完善法治环境，提升行政执法水平。
加强对交通法规的研究与修订工作，优化执法标准与程序，确保执法的公正性与合法性。
四、强化检查与监督机制1. 设立独立行政执法监察机构。
建立专门的行政执法检查与监督部门，对基层执法工作进行全面监督与检查，确保其合法性与公正性。
2. 开展定期自查与互查。
组织专业执法检查组，对各地执法行动进行定期检查与相互检查，及时发现问题并予以纠正。
厂区测速抓拍系统方案
4.1 高度集成一体化 ....................................................................................30 4.2 行业领先的车牌识别技术 ......................................................................30 4.3 有效避免环境干扰 ............................................................................ 30 4.4 前端系统结构简单稳定.....................................................................31
2.2.2 中心管理平台技术路线 ...................................................................10
2.3 系统结构 .......................................................................................... 11
厂区测速管理综合系统解决方案
厂区测速管理综合系统解决方案
（EG-CY08）
北京易锐视技术有限公司 2012 年 07 月
北京易锐视技术有限公司
厂区、大院测速管理综合系统解决方案
阅读提示
一、文档类别
单位车辆驾驶员奖惩方案
单位车辆驾驶员奖惩方案
为了提高单位车辆驾驶员的驾驶素质和安全意识，规范驾驶员的行为表现，公司制定了以下奖惩方案。
奖励
个人奖励
1.安全驾驶奖：无事故、无交通违法记录3年及以上的驾驶员每年可
获得1000元奖金。
2.先进个人奖：表现优异的驾驶员每年可获得最高2000元奖金。
3.工作成效奖：在工作中表现突出、完成任务优秀的驾驶员每月可获得
150元奖金。
团队奖励
1.安全驾驶集体奖：无事故、无交通违法记录的车队每年可获得3000
元奖金。
2.工作成效集体奖：当月完成工作任务优秀的车队每月可获得2000元
奖金。
惩罚
个人惩罚
1.违反交通安全规定：发生交通事故或被交警抓获存在交通违法行为的
驾驶员将被扣除工资70%并停职一个月。
2.怠工逃避工作：违反规定逃避工作、旷工、迟到早退等行为将被扣除
当月工资50%。
团队惩罚
1.工作不善成果不佳：造成公司经济损失或较差的工作成果，车队将被
扣除工作台数，并要求重新撤销工作任务。
2.失信行为：发生重大违法违规行为、行业不良信息记录、出现质量问
题等行为将被取消作业资格并扣除相关违约保证金。
总结
以上奖惩方案旨在规范单位车辆驾驶员的行为表现，强化安全意识和责任感，创造更为良好、稳定和高效的工作环境。
希望驾驶员们能够积极配合，认真履行自己的职责，达到预期的工作目标和质量要求。
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.. .. .. .. 参考.资料 《驾驶行为表征指标及分析方法研究》（吉林大学博士论文） 目录： 1.国内外文献综述 2.驾驶行为信息采集方案 3.驾驶行为表征指标体系构建 4.安全性评估办法 5.驾驶人认知能力评估指标体系及办法 6.典型应用
1.国内外文献综述 研究背景：车越来越多、交通事故多、安全很重要、交通事故的预防亟待解决、国家重视、驾驶人员的错。 研究意义：1.驾驶行为安全性提升提供技术支持（改善驾驶培训质量和教育质量）2.车辆安全性……理论基础3.道路安全性……理论基础4.后续研究……理论基础。 研究现状：内容多、要求高、难度大。研究框架如下：
（1）驾驶行为信息采集：实验环境（各种平台）、车辆运动及操控信息采集（仿真驾驶车辆信息、实际车辆信息采集系统、监控记录仪）、驾驶人生理、信息采集。 （2）驾驶行为技术分析：面向驾驶行为分析的虚拟交通情景构建技术；驾驶行为表征体系研究；实验设计及数据分析方法研究。 （3）驾驶行为理论研究：建模、状态辨识、适应性、 后面：略
2.驾驶行为信息采集系统设计及实现 驾驶行为信息分类：感知、决策、操控 驾驶行为数据采集分析： 驾驶人基本信息 姓名 年龄 身份证号码 文化程度 1-文盲 2-初中级以下 3-高中 4-大学及以上 5-不明 3年内交通肇事次数 .. .. .. .. 参考.资料 驾驶员视觉信息：
注视行为表征参数 注视点坐标 注视点数目 注视持续时间（毫秒） 注视点顺序 瞳孔大小（驾驶人员的紧张程度） 视觉搜索广度（度） 注视点间距离 累积注视时间
扫视行为表征参数 扫视持续时间 扫视幅度（角度） 扫视平均速度（度/秒） 扫视平均峰值（在一次连续扫视中，所有样本点中速度最大的样本点对应的扫视速度） 扫视角度（带方向） 驾驶人生理特征信息 信息分类 特征指标 单位 备注
心率变异指标 5min总功率 ms^2 选定时限内NN间期的变异 VLF（极低频） ms^2 VLF范围内的功率 LF（低频） ms^2 LF范围内的功率 LFnorm nu LF功率标准化单位 HF（低频） ms^2 HF范围内的功率 HFnorm nu HF功率标准化单位 LF/ HF LF与HF之比 呼吸指标 呼吸频率 次/分 单位时间内呼吸次数 体温指标 体表温度 摄氏度 体表温度值
脑电指标 Delta波 脑电波，频率小于4赫兹频带 Theta波 频率在4-8赫兹之间 Alpha波 频率在8-13赫兹 Beta波 频率大于13赫兹 皮肤电指标 反应皮肤电流变化，体现情绪变化 驾驶人心理特征指标 指标名称 单位 指标解释
深度知觉 厘米 表征个体对同一物体凹凸或不同物体远近的感知能力 反应时间（手、脚） 毫秒 刺激的呈现到反应的开始之间的时距 速度知觉 毫秒 表征指人对物体运动速度准确感知的能力 动作稳定性 % 表征人在完成一项任务的时候的动作稳定程度 时空判断 % 表征人对移动物体时间、空间位置判断的准确性 综合反应 毫秒 表征人对特定刺激的响应、判断及手脚反应能力 驾驶人操纵行为信息 指标名称 单位 指标解释 方向盘转角 度 驾驶人转动方向盘的角度 .. .. .. .. 参考.资料 档位 档位所处的状态 -1 倒档、0 空档、1-5 档 加速踏板开合度 % 加速踏板踩踏程度占总行程的比例 制动踏板开合度 % 制动踏板踩踏程度占总行程的比例 转向灯状态 用于表征转向灯的状态 车辆运行状态信息 指标名称 单位 指标解释 速度 公里/小时 车辆运行实时测量速度值 纵向加速度 米/秒平方 描述车辆纵向加减速行为 横向加速度 米/秒平方 描述车辆的横向侧倾特征 距离信息 米 描述车辆驶过的距离 道路基本信息
2.2.1 驾驶人生理、心理信息采集
（详细介绍了各种仪器） .. .. .. ..
参考.资料 2.2.2 驾驶人操控及车辆运行信息采集方案及技术实现
软件实现
2.2.3 基于GPS的道路信息采集方案及技术实现 ①数据坐标转换 ②样本点的识别与分类 ③计算模块设计及功能： .. .. .. .. 参考.资料 采样点坐标输入 ↓ 计算里程、曲率、删去异常点 ↓ 判断样本点所属曲线是直线还是曲线 ↓ 进行曲线（直、圆）拟合，求解相关参数 ↓ 计算缓和曲线相关参数 ↓ 计算平曲线一览表相关参数 ↓ 输出 （并附有详细的函数以及输入输出数据形式）
2.3.1 驾驶行为信息同步需求：信息同步的必要性、信息同步需求 2.3.2 信息同步的实现：利用Observer .. .. .. ..
参考.资料 3.驾驶行为表征指标体系构造 3.1 驾驶人感知行为表征指标 3.1.1 视点分布范围指标 3.1.2 注视区域分布比例指标 (1)注视区域划分： 左前中前右前、左窗仪表右窗、左后中后右后；用矩阵表示（比例） 3.1.3 注视序列指标：注视链、利用Observer 3.2 驾驶决策行为表征指标 3.2.1 驾驶决策行为含义：以“环境信息、本车状态、交通情景”为输入，以“驾驶行为”为输出的一种映射关系 3.2.2 决策行为分析载体（5个场景） 3.2.3 驾驶决策行为表征指标：“决策规则”和“决策反应时间”两个方面 （1）驾驶决策类型及编码： 情景：E 横向：左转-L，右转-R，纵向：维持-N 加速-A，减速-D，维持-K （2）驾驶决策反应时间 （3）指标采集方法：利用Observer 3.3 驾驶人操控行为表征指标 3.3.1 纵向操控行为表征指标 （1）换档频率：Rate Gear Change = N / T（单位时间内换档次数=指分析时段内换档次数/分析时段的时间长度） （2）空档滑行比率：Gear Zero Rate = Tzero / T（空档滑行时间比率=分析时段内空档时段所占时长/分析时段的时间长度） 3.3.2 横向操控行为表征指标 （1）转向灯使用频率：Light Change Rate=Nl / T（单位时间内转向灯使用次数=分析时段内转向灯使用次数/分析时段长度） （2）转向灯合理性指标: 设T = 转向灯使用次数/变更车道次数 。则当转向灯使用次数多于变更车道或转弯次数时，即当 T > 1时，则存在变道、转弯意图但未成功执行的情况；反之，说明驾驶人在变道、转弯时存在不使用转向灯的情况。通常情况下 T 值会在 1 附近波动，当 T<1时，则会出现 T越小，事故隐患越大的趋势。 3.4 车辆运行状态表征指标 3.4.1 车辆纵向运动状态表征指标： （1）速度标准差、加速度标准差 （2）庞卡莱截面 3.4.1.2 车速变异性指标的求算 3.4.2 车辆横向运动状态表征指标：方向盘转角标准差 3.5 驾驶行为影响关键因素判别方法 3.5.1 驾驶行为实验设计方法 3.5.1.1 驾驶行为实验因素水平分析 3.5.1.2 实验方案确定方法（部分举例） 3.5.2 单指标正交实验层次模型 3.5.3 因素水平对结果影响程度分析方法：矩阵 .. .. .. .. 参考.资料 4.基于模糊网络层次分析理论的驾驶行为安全性评估方法 （1）驾驶行为评估对象及关系分析：“感知安全性”、“决策安全性”、“操控安全性” （2）评估思路及方法选择：模糊理论和ANP理论 确定指标等级 5.驾驶人认知能力评估指标体系及方法 专家评估 占一定比重（置信权重）还有一部分数据挖掘 完成指之间对目标（安全性）的比重
以及具体的操作实施方法 6.典型应用 7.总结和展望：略 .. .. .. ..
参考.资料 次任务驾驶安全性评价指标及评价模型研究 （）德尔菲法：由美国著名的思想库—兰德公司首创，该方法是以专家的经验 知识知觉和判断为基础的评估方法德菲尔法针对专家采用问卷形式调查，保证每 名专家的独立性，且不受其他权威人士的干扰，而且能在相互反馈的基础上进行修正。 （）熵值法：根据某项指标的指标变异程度确定指标权重指标值的变异程度越 大，含有的信息量就越大，其信息熵越小，该指标的权重系数越大；反之，指标的变 异程度越小，含有的信息量就越小，信息熵越大，该指标的权重系数就越小 （）主成分分析法：皮尔逊（）首先创用了主成分分析法，并由贺德临 （，）加以发展该方法主要通过求协方差和相关系数矩阵特征值和特征 根，并按照贡献率的不同确定出指标权重 （）因子分析法：该方法由英国统计学家斯皮尔曼发明，它利用评价指标含有的 信息，将指标按照不同的类别进行分类，并建立因子模型，将原来的指标整合成少数 不可观测且相互无关的因子 （）层次分析法（，）：年美国匹兹堡大学 提出了层次分析法，首次将定性分析与定量分析结合在一起该方法首先请专家 针对不同评价层次中的指标进行评价，并建立相应的判断矩阵，然后通过求矩阵特征 值的办法确定出指标的权重 （）网络分析法（，）网络分析法是年 再次提出的一种评价方法是在层次分析法（）基础上延伸的一种 主观与客观相结合的决策方法构建网络式评价体系，层与层之间可以反馈，单 层内可以相互关联 （）模糊网络分析法（）该方法实现了模糊综合评判与网络分析法的有 机结合，年南京理工大学唐小丽在其博士论文中明确提出了模糊网络分析法，并 将网络分析法应用到模糊综合评判中，该方法针对具有依赖反馈的复杂问题进行赋权， 评价效果良好