基于三角模糊数的企业知识产权管理绩效指标权重值研究

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三角模糊数的计算规则

三角模糊数的计算规则摘要：一、引言二、三角模糊数的概念及运算规则1.三角模糊数的概念2.三角模糊数的运算规则三、三角模糊数的规范化四、三角模糊数的应用1.多决策性问题2.质量管理和风险管理五、总结正文：一、引言随着科学技术的不断发展，模糊数学作为一种处理不确定性和模糊性的数学工具，已经在多个领域得到了广泛应用。

其中，三角模糊数作为模糊数学的一个重要概念，其在实际应用中具有较高的理论价值和实用价值。

本文将从三角模糊数的计算规则出发，详细介绍其概念、运算规则以及应用领域。

二、三角模糊数的概念及运算规则1.三角模糊数的概念三角模糊数是一种特殊的模糊数，其定义为：设s 和u 分别为模糊数的下限和上限，m 为可能性最大的值，那么模糊数用(s、m、u) 表示。

其隶属函数为：(x) = x / (m - s) - s / (m - s) ，x ∈[s, m](x) = 0，x ∈[m, u]2.三角模糊数的运算规则三角模糊数的运算规则包括加法、减法、乘法、除法以及数乘等。

需要注意的是，两个三角模糊数的减法和除法运算需要进行规范化处理。

三、三角模糊数的规范化为了保证三角模糊数的运算结果符合实际情况，需要对其进行规范化处理。

规范化的方法主要有两种：一种是将三角模糊数转化为标准模糊数，另一种是将其转化为梯形模糊数。

四、三角模糊数的应用1.多决策性问题三角模糊数主要应用于多决策性问题，如各个因子的权重值求解以及排序问题等。

2.质量管理和风险管理三角模糊数在质量管理和风险管理领域具有较高的应用价值。

它可以用于评估产品的质量，判断风险事件的可能性等。

五、总结三角模糊数作为一种重要的模糊数，其在理论研究和实际应用中均具有较高的价值。

模糊层次法在企业技术创新能力指标权重确定中的应用

东方企业文化·百家论坛 2012年12月133模糊层次分析法在企业技术创新能力指标权重确定中的应用姚梦娜叶祯（上海理工大学管理学院，上海，200093）摘要：技术创新能力是决定企业生存和发展的重要因素。

利用三角模糊数构造模糊互补判断矩阵，进而确定体系中各指标的权重。

模糊层次分析法考虑到评判人思维判断和评价对象的模糊性，避免了权重确定中的随意性。

关键词：技术创新能力模糊层次分析法权重三角模糊数中图分类号：F224.31 文献标识码：A 文章编号：1672—7355（2012）12—0133—02 一、引言在经济全球化环境下，技术创新已成为中国企业长期生存并茁壮发展的必要条件。

企业所做的各项创新决策与战略，都应该建立在对技术创新能力科学合理评价的基础之上。

因此，研究企业技术创新能力的评价系统在提高企业竞争优势，获取最佳经济效益和社会效益等各方面的重要意义不言而喻。

在确定评价系统指标权重时，考虑到所评价对象的复杂性和专家的个人知识背景和偏好等原因，评价很难用确定的数值量化，而采用模糊层次分析法比较符合技术创新能力模糊性的特点。

二、模糊层次分析法（FAHP ）（一）三角模糊数及可能性程度1.三角模糊数M 可以通过其隶属度函数定义为():[0,1]M x R μ→，11,([1,])111(),([,])0,()M X x m m m p x X x m p m p m p x p x m μ⎧-∈⎪--⎪⎪=-∈⎨--⎪⎪><⎪⎩或，其中1m p ≤≤。

一般地，将三角模糊数M 记为(1,,)m p 。

2.设(,,)ijij ij ij a l m p =，(,,)kj kj kj kj a L M P =均为三角模糊数，则ija 大于kja 的可能性程度为：()()[^1]()()kj ijij kj ij kj ij ij kj kj L p K a a hgt a a m p M L -≥=⋂=---；ij a 大于m 个kj a （k ≠i ，k=1，2，…，m ）的可能性程度为121,2,,(,,,)min ()ij j j mj k m ij kj K a a a a K a a =≥=≥ 。

知识产权管理绩效考核指标

知识产权管理绩效考核指标引言知识产权是企业的重要资产之一，对于企业的竞争力和可持续发展具有重要影响。

为了有效管理和保护知识产权，企业需要建立一套科学的绩效考核指标体系。

本文将提出一些常见的知识产权管理绩效考核指标，旨在帮助企业更好地评估其知识产权管理工作的效果。

1. 知识产权保护效果指标- 专利申请量：反映企业创新能力和知识产权保护意识。

- 专利授权率：反映企业专利申请的质量和有效性。

- 专利使用率：衡量企业对已获得专利的利用程度。

- 侵权投诉处理效率：衡量企业对侵权行为的有效应对能力。

2. 知识产权管理提升指标- 知识产权意识普及率：反映企业员工对知识产权保护的认识和重视程度。

- 知识产权管理制度完善度：衡量企业知识产权管理制度的健全程度。

- 相关培训开展情况：评估企业对员工进行知识产权保护培训的频率和质量。

- 知识产权管理与业务的融合程度：反映企业知识产权管理与业务管理的一体化程度。

3. 知识产权价值实现指标- 知识产权收益率：反映企业通过知识产权的创造、保护和运营获得的经济效益。

- 知识产权贡献度：评估企业知识产权对于产品质量提升、技术进步和市场竞争力的贡献程度。

- 知识产权交易情况：评估企业知识产权转让和许可交易的数量和金额。

- 知识产权成本控制效果：衡量企业在知识产权的管理与运营中的成本控制能力。

结论以上所提出的知识产权管理绩效考核指标可根据企业的实际情况进行调整和补充。

企业应该根据这些指标的评估结果，不断完善自身的知识产权管理工作，提高知识产权的保护和利用效果，从而提升企业的核心竞争力和可持续发展能力。

基于AHP和三角模糊数的磨削工艺绿色度评价指标权重分析

制造业在生产过程中，一方面要消耗大量的资
该模型为３个层次：第一层为目标层，即最高层，描述了评价的目的与最终结果；第二层为指标层，即中问层，这一层为评价准则或影响评价的因素，是对目标层的具体描述；第三层为子指标层，
近年来，国内外学者对权重分析方法做了大量
的研究工作。比较成熟的权重分析有专家估测法、
加权统计法及频数统计法等。这些方法主要依据专
家对各指标因素的评分结果统计进行相关因素的权重分析。通常采用的方法是由调查对象根据各自
经济学、社会科学等学科，因此要对各自的权重进行分配就必须广泛的听取各学科专家的意见，建立判断模型和权重计算模型，采用一定的数学方法得
到各权重结果。
建立绿色度评价层次结构框架模型，如图１所示。
绿工艺绿色度评价结构模型
是对上级评价指标层的细化，对某些指标而言，这
一
层往往还需要进一步细化。以上绿色度评价结构
模型是一个完全独立的层次结构，其特点是上一级指标都是各自独立的，与下一级指标完全无关Ｌ３刮。
的知识、经验以及偏好等因素直接给出其认为合适
的数值，然后经统计汇总形成权重集，再进行分析
计算。可见这种做法虽然简单但具有一个明显的缺点，即由于人的大脑判断事物的模糊性和不确定性，以及决策问题的复杂性和专家的个人喜好等原

基于三角模糊数的模糊综合评价优先决策

基于三角模糊数的模糊综合评价优先决策孙文胜（辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新 123000）摘要本基于三角模糊数的综合评价在集团军作战模拟系统中战役方案的优先决策是此次论文的目标。

在解决的过程中，首先解决了基于三角模糊数的评价矩阵的转化，然后进行相关的综合评价，进而做出决策。

面对标准的多人多目标决策问题，首先对各个决策者对三种方案的五种因素做出综合评价。

在得出三个决策者对三种预定方案的综合评价后，运用两种不同的评价方法进行决策。

一种是基于波达选择函数的处理方式，另一种是在再一次对得出的综合评价做综合评价。

两种的结果完全一致，从而进行了彼此之间的相互检验。

关键词三角模糊数；综合评价；决策；波达选择函数；优序排列Fuzzy comprehensive evaluation based on triangular fuzzy numberSun Wensheng（College of science, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, Liaoning）Abstract Based on triangular fuzzy number of the comprehensive evaluation of the group army combat simulation system, the priority of the battle plan is the goal of the paper. In the process of solving the problem, the transformation of the evaluation matrix based on triangular fuzzy number is first solved, and then the related comprehensive evaluation is carried out. Facing the standard multiperson multiobjective decision problems, first of all to each decision makers of the three schemes five factors make comprehensive evaluation. Two different evaluation methods are used to evaluate the comprehensive evaluation of three kinds of three kinds of schemes. One is the arrival of processing mode based on the function, the other is to do a comprehensive evaluation in the comprehensive evaluation again. The results of the two species are in complete agreement with each other.Keywords Triangular fuzzy number; comprehensive evaluation; decision making; selection function optimization in order of arrival;0 前言中模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法，该方法是以隶属度来描述模糊界限的，是模糊数学中最基本的数学方法之一。

基于三角模糊数的TOPSIS法的应用研究

基于三角模糊数的TOPSIS法的应用研究市场需求要素识别是一个多属性多目标决策问题，为了对市场需求要素进行合理的评价和分析，本文提出基于三角模糊数的TOPSIS法（逼近理想点法）在市场需求要素识别中的应用，使用三角模糊数表示评价指标和权重，充分考虑了人类思维在评分时的模糊性，然后用TOPSIS法进行数据处理，使结果更加科学有效，并通过实例说明了该方法的应用过程及可操作性。

标签：三角模糊数TOPSIS法市场需求要素0 引言市场需求要素分析主要是针对制定技术路线图的产业现状、产业在国民经济和区域经济中的地位进行分析，识别出未来市场对产业和服务的需求，分析产业发展趋势以及驱动力，明确产业发展定位。

核心工作是采用科学的方法，筛选出市场需求要素的优先顺序，为产业目标的确定、产业选择技术创新战略、确定技术创新组织形式以及研发计划的组织管理等提供依据。

因此，市场需求要素分析在产业技术路线图的制定中起着举足轻重的作用，选择科学的方法对其进行分析就尤为重要，而目前对数据收集以德尔菲法为主，然而专家很难对要素的属性给出一个准确的评价值，对评价值的分析也需要科学合理的方法。

鉴于此，本文提出基于三角模糊数的TOPSIS法在市场需求要素分析中的应用，并在实例中说明该方法的可行性。

1 基于三角模糊数的TOPSIS法的基本原理1.1 三角模糊数和TOPSIS法介绍1.1.1 三角模糊数定义：一般的，三角模糊数A可以用有序三元组数A={a，b，c}来表示，其中，1≤a≤b三角模糊数的分布如图1所示，其隶属函数可表示为：μA（x）=0 xc对任意两个三角模糊数A1={a1，b1，c1}和A2={a2，b2，c2}，运算法则如下：A1+A2=（a1+a2，b1+b2，c1+c2）A1-A2=（a1-a2，b1-b2，c1-c2）A1？茚A2=（a1a2，b1b2，c1c2）λA1=（λa1，λb1，λc1），（λ>0）三角模糊数的期望值E=■ 公式1其中a值的选择取决于决策者的风险态度。

企业知识管理绩效考核指标

企业知识管理绩效考核指标一、引言在知识经济的时代背景下，企业的核心竞争力在很大程度上取决于其知识管理能力。

知识管理涉及到企业内外部知识的获取、整合、存储、共享与创新，能够提升企业应对市场变化的能力和效率。

因此，为了有效地衡量企业知识管理的成果，建立一套科学的绩效考核指标显得尤为重要。

本文将详细阐述这些关键的考核指标。

二、企业知识管理绩效考核指标1. 知识库的完善程度：主要评估企业知识库的内容覆盖面、准确性、时效性和易用性。

一个完整且更新的知识库能够提高员工的工作效率，减少错误，并增强企业的整体知识储备。

2. 知识共享的活跃度：这涉及到企业内部员工之间，以及与外部合作伙伴或客户的知识交流频率和质量。

一个健康的交流环境可以加速知识的创新和传播，提升企业的应变能力。

3. 知识应用的创新能力：评估企业如何利用现有知识来开发新产品、服务或解决方案。

这种创新能力是衡量知识管理效果的重要标准，能够为企业带来实际的商业价值。

4. 员工的知识技能水平：通过定期的培训和评估，了解员工在知识管理系统的使用、知识获取和分享等方面的技能水平，以确保员工能够充分利用企业知识库。

5. 知识管理的系统性能：包括系统的稳定性、安全性、可扩展性和用户友好性等。

一个高效、安全的系统能够支持企业知识的有效管理，提高工作效率。

6. 业务绩效的提升：最终，知识管理的成功应以业务绩效的提升为标准。

这可以通过客户满意度、产品或服务的创新速度、市场占有率等指标来衡量。

三、结论在制定和实施企业知识管理绩效考核指标时，企业应充分考虑自身的业务需求、组织结构和文化特点，确保指标的针对性和可行性。

同时，持续的反馈和调整也是必要的，因为市场环境和企业的战略目标可能会发生变化。

通过合理的绩效考核，企业可以更好地了解其知识管理的现状和潜力，为未来的发展提供有力的支持。

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

第２４卷第４期
２１００年７月 ’
甘肃联合大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆＧａｓａｈｉｅｓｔ（ｔｒｌＳｉｎｅ）ｏｒａｎｕＬｉｎｅＵｎｖｒｉｙＮａｕａｃｅｃｓｏ
Ｖｏ．４Ｎｏ４１２．
１／１１１、
一＼ ’ ’ Ｊ ’
一
（ ‘ Ｍ，ａ，，ｈ）
其中 ≥ ０．
定义２设＝（口ａ）５一（ｂｂ）口，Ｍ，Ｕ，６，Ｍ，ｖ
权重信息不完全且属性值为模糊数的多属性决策
选出最满意方案的过程．今，于属性权重和属如关性值均已确定的多属性决策方法已较为完善．于对
设一（口ａ）５一（Ｌｂｂ）为两个三角ｎ，Ｍ，Ｕ，６，Ｍ，ｖ
模糊数，其线性运算法则如下：则
＋一（＋６，Ｍｑ＾，ｕ－ｂ）口口－ｂｆ口－ｕ，Ｉ－
√ ［ｂ。（ — ｕ＋口—ｕ］寺（一Ｌ＋口ｂ。（ｂ口）Ｍ）Ｕ）
为，占之间的距离．定义２中的距离具有以下性质：
权重信息不完全的多属性决策问题，出了逼近理给
想点法．该方法是通过综合两个线性规划模型来获得属性权重，然后根据各方案到模糊理想点的相对贴近度的大小来对方案进行优劣排序．最后给出的
不完全的多属性决策方法．方法首先利用权系数的不完全确定信息，立关于各方案综合三角模糊数与理想该建解和负理想解的加权距离优化模型，过求解优化模型得到各属性权重值，后根据各方案到相对理想解的贴通之近度的大小进行排序．例分析表明了该方法的有效性和可行性．实

基于模糊层次分析企业循环经济经营绩效评估论文

基于模糊层次分析的企业循环经济经营绩效评估研究摘要：本文在归纳企业循环经济经营绩效评估指标体系的基础上，首先运用模糊delphi法确定了企业循环经济经营绩效评估指标准则层权重；然后通过模糊多准则决策方法得到不同样本企业的模糊整体评价；通过chang jing-rong双系数法和重心法对模糊数进行排序，从而确定各样本企业经营绩效的优先顺序；最后通过一个实例说明了该绩效评估方法的求解过程。

关键词：循环经济经营绩效评估模糊层次分析1绪论目前我国循环经济的发展步伐十分迅猛，但是从文献检索结果来看，目前对循环经济条件下企业经营绩效评估的研究还相对较少。

据此，本文将首先归纳出企业循环经济经营绩效评估指标，然后采取量化方法对经营绩效进行评估，其中量化评估将综合使用模糊集合理论与层次分析法。

2循环经济视角下企业经营绩效评估指标体系的构建此处笔者首先根据文献资料归纳整理出了9个一级指标，67个二级指标；然后采用模糊delphi法进行意见集成得出了5个一级指标，34个二级指标；最后选择了5家样本企业进行实地调查确定了4个一级指标，16个二级指标，具体内容如下表1所示：表1：循环经济视角下企业绩效评估指标体系3基于模糊层次分析的企业循环经济经营绩效评估理论模型首先邀请相关专家对k个上层准则指标下各备选方案的满意度进行一一评价，将各个专家意见集成后的结果用三角模糊数来表示。

三角模糊数权重的确定方法如下：wt=（et，ft，gt）。

下层准则权重和下层准则满意度用平均算子集成决策者的评价。

具体集成方法如下：由集成situ和wtu得到待评估企业zi的满意度指标ri：。

令situj=（qituj，oituj，pituj）和wtuj=（ctuj，atuj，btuj，）为三角模糊数，则。

根据ri和上层准则的模糊权重值对每个待评估企业进行模糊整体评价：。

最后选择chang jing-rong的双系数法与传统的重心法相结合来对模糊数进行排序：设有三角模糊数ai=(a，b，c)，a<b<c，则根据chang jing-rong法有：。

(完整版)三角模糊数

同等条件下，评价对象越精确，风险越小。因此评价对象越精确越好，模糊度越小越好。
9
可靠性与系统工程学院
四、基于三角模糊数贴近度的评价方法
为了尽量避免去模糊值带来的信息丢失，采用基于三角模糊数贴近度的评价方法。
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(l1 ,m1 ,u1 )
P
M (l2
,m 2
,u
2
)
(ln ,mn ,u n )
11
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五、基于三角模糊数贴近度的评价方法步骤
指标y1 指标yi 目标指标yj 指标ym
12
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目标
指标y1 指标yi 指标ym
• 根据各评价方案与最优方案的贴近度可以对备选方案进行优劣排序，根据各层评价指标与最优方案的贴近度可以对被评单位自身改进指标优先顺序提供一种有效途径。
0 0.25
0.5 0.75
1
重要性比较
X i 与X j 同等重要
X i 比X j 重要 X i 没有X j 重要
标度（m ij ）
模糊度
（u ij -l ij ）
模糊度是专
家给出的标
0.5
度值可能的
范围，其中
模糊度越
>0.5
大，专家给出的标度值
<0.5
越模糊。
6
~
~
p ( pij )nn
三角模糊互补判断矩阵
可靠性与系统工程学院
基于三角模糊数贴近度的评价方法研究
李国胜
可靠性与系统工程学院
一、指标体系 1指标体系的建立
目标层
准则层 RMS工程组织能力(U 1)
RMS工程管理能力(U 2) RMS工程能力

基于三角模糊数的ERP选型指标权重分析

要途径．ＲＥＰ软件系统是建立在信息技术基础上，利用现代企业的先进管理思想，企业提供决策、为计划、制与经营业绩评估的全方位、控系统化的管
理平台，是企业管理最新技术，是现代管理知识和计算机技术相结合的产物 …．从国内外诸多成功案例来看，ＲＥＰ的实施确实给企业带来了相当大的经济效益．但在所有的
Hale Waihona Puke 急而失败的占９％…．可见，选型对整个ＥＰ项目Ｒ的成功起决定作用．基于以上的考虑和认识，文从多个方面对本
ＥＰ选型进行了分析，出了一套适合中国企业Ｒ提的ＥＰ选型指标体系并给出了具体的权重确定方Ｒ法，以期为企业提供正确选择ＥＰ软件的依据．Ｒ
ＥＰ系统实施项目中，Ｒ能如期实现系统集成的只
有１％～０；０２％没有实现系统集成或只实现部分
系统集成的占到了３％～０；０４％实施项目以失败而告终的占到了５％ｌ．调查显示，Ｒ０＿２ｊＥＰ系统实施成功的关键在于实施方案的科学性．解决方案
第２卷第２５期
２０年４月０９
哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆＨａｂｎＵｎｖｒｉｆｏｏｒａｏｒｉｉｅｓｙｏｍｍｅｃＮｔｒｌｃｅｃｓｄｔｎｔＣｒｅ（ａｕａＳｉｅｉｏ）ｎＥｉ

基于三角模糊数的员工绩效评估模型研究

ＣｈａｎｇｓｈａＶｏｃａｔｉｏｎａｌ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，４１００１０
刘婉贞
刘婉贞ｆ１９７２一）女，湖南沅江人讲
ｕｓｅｄｅｆｕｓｅｄｆｕｚｚｙｍｅｔｈｏｄｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｔｈｅｔｒｉａｎｇｕｌａｒｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｔｒｉｘｉｎｔｏａｃｒｉｓｐｎｕｍｂｅｒｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｔｒｉｘ．Ｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｗｅｉｇｈｔ，ａｎｄｉｎｆａｌｌｙｂｙｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｖａｌｕｅｆｏｒｅａｃｈ
ｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓａｒｅｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｉｎｔｏｔｒｉａｎｇｕｌａｒｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｓ，ａｎｄｔｈｅｎ

三角模糊分析法在企业知识管理绩效评价中的应用

１引言
知识管理伴随知识经济的到来引领当前管理革命，效的实施知识管理，有进行知识管理评价是这场革命的关键所在。评价知识管理有利于储备企业的知识资本、指导企业的知识管理建设；有利于企业资源的科学分配，业务流程和组织结构优化等核心竞争力的形成；有利于发展企业文化和支持企业战略学习。为此，国内外学者做了大量的研究工作，采用 … 平衡计分卡法评估知识管理，建立了企业内部经营运作、外部顾客导向学习、务利润和非财财务企业成长的评价体系，实现了企业的战术与战略的统一；ｊ口斯威比提出了计量知识资本，的ＥＩＥ体系；－— 利用模糊三角数来量化非财务指标，建立知识管理过程、组织知识结构、经济收益和效率四个评价指标来衡量知识管
２基于知识管理绩效的评价指标
３三角模糊区间主成分分析法模型
知识管理是在货币和物质资源带给企业假定待测企业的知识管理的时期集为＝利益增长受限的后的一种全新的增长方式，它｛Ｆ， … ｝其评价指标集为ＣＣ，Ｆ， … ，＝｛理绩效，度量了企业不同时期的知识管理绩影响和决定着企业的员工、业务流程、组织结Ｃ｝则企业知识管理的评价可表述为：对一个组织在时段集Ｆ中所有时段的知识管莨１｛：湃＿Ｉ，『幞数ｌ－ｆｊ ¨、挺理情况进行排序，以形成该组织在不同时期可ｉｊ斤； ‘ 一艉揆蝴数的知识管理的绩效对比。在评价问题中，指标１钺（ｐｖ）（，，．）０００１评价语言及对应三角模糊数如下表１１［：３下面根据相关文献给出一种综合评价方一）（ｐ）（，．）００ｌ０３法，其具体步骤描述如下：３ｌ｝（Ⅱ）｝、ｎ１’ ）（．，．，．）０１０３０５第一步：汇总各专家的评价得分。ｌＩ（ｍ）（．，．，．）０３０５０７假定有Ｌ位专家（Ｐ， … …．）即，．参与０ｌ１（ｇ）｝ｍ（．，．，．）０５０７０９知识管理绩效的评价，并假定专家的权重向量６（ｇ）（．。．，）０７０９１为。５… ．），＇，记专家给出的ｉ０：时期的ｊ指很赴（ｇｖ）（．，，）０９１１标的评价语言标量其对应三角模糊值为

基于模糊数评估决策(FN-E&DM)的权重信息问题研究综述

确定方法，最后展望了ＦＥＭ权重信息问题的研究前景。Ｎ－＆Ｄ关键词模糊数，估决策，重信息评权Ｃ３９４文献标识码Ａ中图法分类号
ＳｖｙｏｅｇｔＩｏｍａｉｎＰｒｂｌｍｓｄｏｕｒｅｎＷｉｈｎｆｒｔｏｏｅＢａｅｎＦＮ－Ｅ＆ＤＭＬＩＭｉｇｈｉＸＩＪｎ－ｏｎ－ｕＡｉｇｂ
颖而且有效的决策方案，使其更好地呈现事物属性的等级，而
不是停留在如何确定权重上。
经取得了丰富的成果；而属性权重完全未知的模糊数评估决
策问题起步较晚，究成果也不多见，研成为当前的一个突破
点。
文献［３已知属性权重的基础上引入向量问的投影，８在并
ｖｌｐｅｔｆｗｅｇｔａｅｎＦＥ＆ＤＭｒｕｖｙｄｆｏｔｒｅａｐｃｓｔａｉｈｎｏｍａｉｎｉｎｗｎｃｒ— ｅｏｍｎｓｏｉｈｓｂｓｄｏＮ－ｗｅｅｓｒｅｅｒｍｈｅｓｅｔｈｔｗｅｇｔｉｆｒｔｓｋｏｏｏｎ
第３卷第１期７０
２１０ＣｏｕｅＳｉｎｅｍｐｔｒｃｅｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ１１３．０Ｏｃ００ｔ２１
基于模糊数评估决策（Ｎ— ＦＥ＆Ｄ）Ｍ的权重信息问题研究综述
（ｌｃｍｍｕｉａｉｎＥｎｇｎｅｉｇＩｓｉｕｅＡｉｒｅＥｎｉｅｉｇＵｎｖｒｉＸｉａ１０７，ｉａＴｅｅｏｎｃｔｏｉｅｒｎｎｔｔｔ，ｒＦｏｃｇｎｅｒｎｉｅｓｔｙ， ’ｎ７０７Ｃｈｎ）

基于三角模糊数的企业信息化绩效评价

ｔｅｖｌａｉｎｙｔｍｓｓａｌｓｅｂｓｄｎｈｅｒａｇｌｒｕｚｎｍｂｒｈｅａｕｔｓｓｅｗａｅｔｂｉｈｄａｅｏｔｔｉｎｕａｆｚｙｕｅ．Ｔｈｅｅｓｂｉｔａｏｆａｉｌｙｎｄｉ
Ａｂｓｒｃ：Ｔｔｔｓｏｎｔｒｒｓｉｆｒｔｏｉａｉｎｅａｕａｉｎｗａｎｌｚｄ，ａｄｔｅｐｒｏｍａｃｔａｔｈｅｓａｕｆｅｅｐｉｅｎｏｍａｉｎｚｔｏｖｌｔｏｓａａｙｅｎｈｅｆｒｎｅ
第２卷第３期４
２Ｏ年９月０ｌ
湖北汽车工业学院学报
ＪｕｎｌｆＨｕｅＡｕｏｔｅＩｄｓｒｅｎｔｕｅｏｒａｂｉｔｍｏｉｎｕｔｉｓＩｓｉｔｏｖｔ
Ｖｏ．２Ｎｏ１４．３Ｓｅ．２０１ｐ０
ＣｈｎＹａｓｏｅｎｈｕ
（ｃｏｌｏｏｏｃｎｎｇｍｅｔＳｈｏｆＥｃｎｍｉｓａｄｍａａｅｎ，ＨｕｅｔｍｏｉｅＩｄｓｒｓＩｓｉｔ，Ｓｉａ４０２，Ｃｈｎ）ｂｉｏｔｎｕｔｉｎｔｕｅｈｙｎ４２０Ａｕｖｅｔｉａ
层次、属性、性与定量相结合的复杂问题。糊多定模
１企业信息化绩效评价现状
自２００２年底．国家信息化测评中心正式推出
综合评价方法能够较好地解决这类问题。特别是对
于定性因素较多的评价决策问题．或者是对多层

基于模糊层次分析的企业循环经济经营绩效评估研究

绩效的优先顺序；最后通过一个实例说明了该绩效评估方法的求解过程。关键词：环经济经营绩效评估模糊层次分析循
上层准则
Ａ，Ａ２
Ａ３
模糊权重
Ｗ【，５５０６８０７２）Ｏ５４，，６２，，９２
级指标
营绩效评估Ａ外部环境改善层面工厂废弃物处理能力利用率Ａ环境质量改善程度Ａ环境生态改善程度Ａ
废弃物再使用成本收益率Ａ绿色产品盈利能力Ａ社会形象层面
根据模糊集合理论，的值越大则企业经营绩效越高，循环经济下企业三经营绩效最好。
基于模糊层次分析的企业循环经济经营绩效评估研究
唐欣（湖南工学院）
摘要：文在归纳企业循环经济经营绩效评估指标体系的基础上，先评估过程：本首运用模糊Ｄｅｐｉ确定了企业循环经济经营绩效评估指标准则层权重；ｌｈ法然４１邀请相关领域的专家采取模糊Ｄｌｈ法计算得出上层准．ｅｐｉ后通过模糊多准则决策方法得到不同样本企业的模糊整体评价．过Ｃａｇ则的模糊杈重，下表２所示：通ｈｎ如Ｊｎ — ｏｇ双系数法和重心法对模糊数进行排序，而确定各样本企业经营ｉｇｒｎ从表２：层准则的模糊权重表上

模糊综合评价方法及其应用研究

模糊综合评价方法及其应用研究模糊综合评价方法是一种基于模糊数学和模糊逻辑理论的评价方法，它在多个领域都有广泛的应用。

特别是在需要综合考虑多个因素和条件的复杂系统中，模糊综合评价方法能够有效地处理不确定性、不完全性和主观性，为决策提供科学依据。

本文将介绍模糊综合评价方法的基本原理、应用范围和优点，并通过具体应用实例探讨其在不同领域的效果和优势。

模糊综合评价方法的基本原理是利用模糊数学和模糊逻辑理论，将不确定的、复杂的评价对象转化为可量化的数学模型。

该方法通过引入模糊矩阵、模糊运算等概念，将多个因素和条件的评价结果进行集成，得到一个综合的评价结果。

模糊综合评价方法具有处理不确定性、不完全性和主观性的能力，同时能够考虑多种因素和条件，为决策提供更为全面的支持。

在进行模糊综合评价之前，首先需要对评价对象进行关键词识别。

关键词识别是指从输入的文本中提取出与评价对象相关的关键词，并根据这些关键词确定文章的主题和类型。

关键词识别的方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。

基于规则的方法是根据预先定义的规则和算法，从输入文本中提取出相关关键词；基于机器学习的方法则是利用机器学习算法，对输入文本进行训练和学习，自动识别出相关关键词。

在完成关键词识别后，接下来进行模糊综合评价。

模糊综合评价以识别出的关键词为基础，结合相关规则和算法，对文章进行综合评价。

具体步骤如下：建立评价指标体系：根据评价对象的特点和评价目标，建立相应的评价指标体系。

评价指标体系应包括多个层次和多个指标，用以全面反映评价对象的各个方面。

确定评价因素权重：针对每个评价指标，确定其对应的权重。

权重的确定可以采用层次分析法、熵值法等权重确定方法，也可以根据实际经验和专家意见进行赋值。

建立模糊关系矩阵：根据评价指标体系和权重，建立相应的模糊关系矩阵。

模糊关系矩阵中的元素表示不同指标之间的模糊关系，通常采用三角函数或其他函数进行计算。

进行模糊运算：将模糊关系矩阵与权重向量进行模糊运算，得到综合评价结果。

模糊数学方法权重

模糊数学方法权重模糊数学方法权重是指利用模糊数学方法对多个指标或因素进行权重分配和评估的过程。

在现实生活中，我们常常需要根据各种指标或因素的重要性，为它们分配相应的权重，以便进行综合评价和决策。

模糊数学提供了一种有效的方法来解决这个问题。

模糊数学方法权重的计算过程主要包括指标的模糊化、成对比较和权重的计算三个步骤。

指标的模糊化是将具体的指标转化为模糊数值的过程。

在实际应用中，往往难以准确地度量和评估各种指标的重要性，而模糊数学提供了一种有效的方法来处理这种不确定性。

通过设定合适的模糊集以及相应的隶属函数，可以将具体的指标转化为模糊数值，以表示其重要程度的不确定性。

成对比较是在模糊化后的指标之间进行两两比较的过程。

通过成对比较，可以确定各个指标之间的相对重要性，从而为它们分配相应的权重。

成对比较是一个相对性的过程，即通过比较两个指标之间的差异，来判断它们的相对重要性。

权重的计算是根据成对比较的结果，通过一定的计算方法来确定各个指标的权重。

常用的方法有模糊层次分析法、模糊正态分布法、模糊相对熵法等。

这些方法都是基于模糊数学理论和原理，通过数学模型和计算公式来实现权重的计算。

模糊层次分析法是一种常用的权重计算方法，它基于模糊数学理论和层次分析法。

首先，将各个指标按照重要性划分为几个层次，形成一个层次结构。

然后，通过成对比较，得到各个指标之间的相对重要性的模糊数值。

最后，根据模糊层次分析法的计算步骤，得到各个指标的权重。

模糊正态分布法是一种基于概率统计理论和模糊数学理论的权重计算方法。

它将指标的相对重要性看作是一种随机变量，符合其中一种模糊正态分布。

通过模糊数学的方法，可以估计和计算出各个指标的权重。

模糊相对熵法是一种基于信息论和模糊数学理论的权重计算方法。

它通过计算指标之间的模糊熵和相对熵，来评估和比较它们的重要性。

模糊相对熵方法可以考虑到各个指标之间的相互关系和相互影响，从而提高权重计算的准确性和稳定性。

企业知识产权管理的绩效评估指标有哪些

企业知识产权管理的绩效评估指标有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业的知识产权管理变得愈发重要。

有效的知识产权管理不仅能够保护企业的创新成果，还能为企业创造竞争优势，提升市场价值。

而要衡量企业知识产权管理的成效，就需要建立一套科学合理的绩效评估指标体系。

那么，这些指标都有哪些呢？一、知识产权的创造指标1、专利申请量和授权量专利是企业技术创新的重要成果体现。

专利申请量反映了企业的创新活跃度，而授权量则在一定程度上代表了创新成果的质量和可保护性。

2、商标注册量商标是企业品牌的法律标识，商标注册量的增加意味着企业对品牌保护的重视程度和市场拓展的意愿。

3、著作权登记数量对于软件、文学艺术作品等，著作权登记数量可以体现企业在相关领域的创作产出。

4、新的产品或技术研发项目数量这直接反映了企业在知识产权创造方面的投入和努力，是企业创新能力的源头。

二、知识产权的运用指标1、知识产权许可与转让收入通过许可他人使用或转让知识产权所获得的收入，是知识产权直接创造经济效益的重要体现。

2、知识产权质押融资额利用知识产权进行质押获取的融资额度，反映了知识产权的资产价值和金融机构对其的认可程度。

3、基于知识产权的产品销售额及利润贡献如果企业的产品中包含了核心的知识产权，那么这些产品的销售额和利润贡献可以衡量知识产权在商业运营中的实际价值。

4、知识产权对市场份额的影响通过分析企业在特定市场中凭借知识产权所占据的份额变化，评估知识产权对企业市场竞争力的提升作用。

三、知识产权的保护指标1、侵权纠纷处理情况包括侵权诉讼的胜诉率、和解情况以及侵权损失的控制等。

这反映了企业在面对侵权时的应对能力和保护效果。

2、知识产权预警机制的有效性是否能够及时发现潜在的侵权风险，并采取有效的防范措施，避免知识产权受到侵害。

3、知识产权维护成本包括专利年费、商标续展费用等，合理的维护成本控制也是保护工作的一部分。

4、知识产权保密措施的完善程度对于商业秘密等未公开的知识产权，保密措施的有效性至关重要。