数学建模优秀论文-基于层次分析法的模糊综合评价模型
层次分析法及模糊综合评价建模方法
否则，k:=k+1, 转2
5) 计算 max
1 n
n i 1
w(k 1) i w(k ) i
关于如何确定成对比较矩阵 A (aij )nn 中元素 aij 的值,
Saaty等建议试用1~9尺度，即 aij 的取值范围是1,2，…,9 以及倒数是1,1\2,…,1\9, 判断矩阵的元素一般采用1~9及 其倒数的标度方法。
科研C2
w1(3)=(w11(3),w12(3),w13(3),0)T P1
P2
P3
P4
w2(3)=(0,0,w23(3),w24(3)T已得 讨论由w(2),W(3)=(w1(3), w2(3)) 计算第3层对第1层权向量
P1,P2只作教学, P4只作科研, P3兼作教学、科研。
w(3）的方法
C1,C2支配元素的数目不等
间
业 业 业 靠 通 C8
C1
C3 C4 C5 C6 C7
舒进 美
适出 化
C9
方 便
C11
C1
0
桥梁 D1
隧道 D2
渡船 D3
（1）过河效益层次结构
例3 横渡 江河、海峡 方案的抉择
经济代价 B1
过河的代价 A
社会代价 B2
环境代价 B3
投 操 冲冲 交 居 汽 对 对
入 作 击击 通 民 车 水 生
一致性指标
CI max n
n 1
随机一致性指标
判断 矩阵 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 阶数n
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
一致性比率
CR
CI RI
基于层次分析法的教学质量模糊综合评价模型及应用
生评价相结合 的办法进行． 这种评价方式一方面 由于
评 价 中所 涉及 的内ห้องสมุดไป่ตู้定 性 的多 、 定量 的少 ， 只能 给 出定 性 的标准 并且 标 准 弹性 较 大 ， 之 评 价 者 对 标 准 把 握 加
上存在的偏差及主观原 因， 降低 了评价结果 的准确度 和真 实性 ． 一方 面 ， 另 教学 质量 评 价指标 的 权重 往往 是 由少数专家根据经验直接拟定的 ， 缺少数量分析作 为 依据 ， 与实 际 情况 可能 会有 较 大偏 差 ， 接影 响评 判 结 直 果． 因此探索对教学质量评价分析 ， 采用定性与定量相 结合的方法 ， 即在专业知识和主观经验的基础上 ， 利用 具 有严 密 逻辑 性 的数学 方 法 ， 可 能地剔 除 主观 成分 ， 尽
合 理 确定 评价 指标 权 重 ， 用 科 学 的定 量 手 段 刻 画 教 利
Ｕ ２ １
Ｕ２ ２
Ａ ＝
学质量评价中的定性 问题 ， 使定性分析与定量分析得 到 较好 的融合 ， 在一 定 程 度 上 可 以克 服 只 有 定性 的教
学 质量 评价 工 作 中 的主 观 随 意性 ， 而 提 高 教学 质 量 从 评 价 的可靠 性 、 确性 和客 观公 正性 ． 准
１ 基 于层 次 分析 法 的模糊 综 合 评判 模 型
层 次分 析法 是 由美 国运筹 学家 Ｔ ・ ・ ａｔ 出 Ｌ Ｓａｙ提 的一种 数学 方法 ， 种 方 法 的优 点 是 定 性 与定 量 相结 这 合， 具有 高度 的逻辑性 、 系统性 、 洁性 和实用 性 ， 简 是针
此， 对教师课堂教学质量评价作为保证与提高高等学 校 教 学质 量 的主要 手段 ， 已被广 泛 接受 和应 用 ． 高 等 对
(完整版)基于层次分析法的模糊综合评价模型
2016江西财经大学数学建模竞赛A题城市交通模型分析参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞参赛队编号：20160182016年5月20日~5月25日承诺书我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A我们的参赛队编号为2016018参赛队员(打印并签名) ：队员1. 姓名专业班级计算机141队员2. 姓名专业班级计算机141队员3. 姓名专业班级计算机141日期： 2016 年 5 月 25 日编号和阅卷专用页江西财经大学数学建模竞赛组委会2016年5月15日制定城市交通模型分析摘要随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。
本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。
首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。
其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。
对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)， B(u)， C(u) ，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。
利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5）然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式1,ij ij n kj k u u u==∑ 1,n i ij j w u ==∑ 1,i i n j j w w w ==∑ []R W R W R W R W R W W R WO 5544332211,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式RI CICR =检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,Tn W W W W =。
模糊综合评价模型的研究及应用
四、实验结果及分析
在实验过程中，我们得到了以下结果并进行以下分析：
1、模型的拟合度：通过比较模型预测结果与实际结果之间的差异，可以得 出模型的拟合度。实验结果表明，我们的模糊综合评价模型具有较高的拟合度， 能够较为准确地预测评价结果。
2、置信区间：通过计算模型预测结果的置信区间，可以评估模型的可靠性 和稳定性。实验结果表明，我们的模型的置信区间相对较小，说明模型较为稳定 可靠。
四、应用实例
为了验证基于云模型的模糊综合评价方法的有效性，我们将其应用于一个水 利工程项目的风险评估中。首先，我们确定了风险评估的主要因素，如技术风险、 市场风险、政策风险等。然后，我们利用云模型确定了各因素的权重。接着，我 们建立了评价集，将风险等级分为五级：低风险、较低风险、中等风险、较高风 险和高风险。最后，我们进行了单因素评价和多因素综合评价，得到了该项目的 风险评估结果。
4、计算综合评价结果
通过将权重向量和评价矩阵进行模糊运算，可以得出审计风险的综合评价结 果。该结果可以反映审计风险的总体水平，为审计师提供参考。
三、应用实例
假设某公司财务报表存在一定的不确定性、不完整性和不准确性，同时审计 师的执业能力和职业道德水平也存在一定的问题。通过应用基于动态模糊评价的 审计风险综合评价模型，我们可以得出该公司的审计风险较高。因此，审计师应 谨慎发表意见，充分披露相关信息，以降低审计风险。
三、模型建立与评价
在模糊综合评价模型的建立和评价过程中，我们需要以下几方面的考虑：
1、数据集的选择：为了建立有效的模糊综合评价模型，需要选择适当的数 据集。数据集应该具有一定的代表性，能够涵盖多种情况和情境，以便于我们更 好地训练模型并进行验证。
2、评价指标的选择：评价指标的选择对于模糊综合评价模型的建立至关重 要。我们应该根据评价对象的特征和评价目标，选择恰当的评价指标，并对评价 指标进行分类和权重分配。
基于层次分析法的本科生毕业论文质量模糊综合评价——以嘉兴学院会计学专业为例
ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｔ Ｏ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｅ ａ ｄ ｉ ｓ ｓ ｅ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｗｈ ｏ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ａ ｃ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ ｘ ｉ ｎ ｇ
第２ ５卷 第 ４期 ２ ０ １ ３年 ７月
Ｖｏ １ ． ２ ５ Ｎｏ ． ４ ２ ０ １ ３ ． ７
嘉 兴 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ ｘｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
基 于 层 次 分 析 法 的 本 科 生 毕 业 论 文 质 量 模 糊 综 合 评 价
ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏｎ；ａ ｎａ ｌ ｙｔ ｉ ｃ ｈｉ ｅ ｒ ａｒ ｃ ｈｙ ｐｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ
《 中华 人 民共和 国学 位条 例 》规定 ：高 等学 校本 科毕 业 生成 绩 优 良 ，能 够较 好 地掌 握 本 门学 科 的 基 础理 论 、专 门知识 和基 本技 能 ，具有 从事 科 学研究 工作 或担 负专 门技术 工作 的初 步能力 ，可授予 学 士学位 。本科生 毕业 论文 教 学环 节 ，是 考察 毕业 生是 否具 备本 专业 的基 础理论 知识 ，是 否具 备综合 应 用 知识 的能力 ，以及是 否能 够从 事初 步研究 工作 的关 键环 节 ，本科 生毕业 论 文 的质 量是 决定 是否授 予 本 科生 学 士学位 的重要依 据 。 同时 ，本科生 毕业 论 文教学 环节 ，也 是引 导毕业 生从 理论 到实践 的过 度 环节 ，其 有助 于培 养毕 业生 综合 运用 理论 知识 解决 实际 问题 的能力 ，对 于提 高人 才培养 质量 有着重 要 意义 ，因此 ，应 当受到论 文 指导 教师 以及 教学 管理 部 门的高度 重视 。 提 高本 科 生毕业 论 文质 量 的机制 是多 方面 的 ，其 中最重要 的一 个方 面是 确定科 学 、有效 的本科 生
基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇
基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用1基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种重要的多指标决策方法，其独特的定量分析模式使其被广泛应用于各种决策场景中。
然而，在实际应用过程中，AHP所依赖的判断矩阵等参数很难满足严格的一致性要求，这就使得AHP方法的有效性存在一定的争议。
针对这一问题，模糊综合评价方法应运而生，它将AHP和模糊理论相结合，充分考虑了决策者的不确定性和模糊性，从而提高了决策效果。
本文将通过研究和应用实例，探究基于层次分析法的模糊综合评价方法的优点和不足，以及如何选取决策指标和构建评价体系。
1. 模糊综合评价方法概述模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的决策方法，可以较好地处理决策过程中存在的不确定性和模糊性。
它的基本思想是，将决策问题转化为一个多层次、多指标的评价体系，在每个层次上进行相对重要性的判断和权重赋值，最终得出总体评价结果。
模糊综合评价方法中的模糊数常常用梯形和三角形模糊数表示，如图1所示。
图1 模糊数表示法其中，如(a)所示的梯形模糊数由四个参数a、b、c、d唯一确定，表示变量值在[a,b]和[c,d]之间的可能性；如(b)所示的三角形模糊数由三个参数a、b、c唯一确定，表示变量值在[a,c]之间的可能性。
2. 决策指标的选取和构建评价体系在使用模糊综合评价方法进行决策时，决策指标的选取和评价体系的构建是很关键的。
具体来说，决策指标应具备以下特点：(1) 目标明确：决策指标应当明确对应的决策目标，且目标应该是具有明确定义的。
(2) 可度量性强：决策指标应当具有可度量性和数量化的特点，以便进行量化分析。
(3) 影响因素少：决策指标应当尽量减少具有交叉影响的因素，以避免多重计数和重复计算。
(4) 数据可获取性高：决策指标的数据应当便于获取，能够反映决策现实，以便进行实际应用。
基于层次分析与模糊数学综合评判法的治超工作评价研究
基于层次分析与模糊数学综合评判法的治超工作评价研究韩翔1，胡强2,糜江3，李明3(1.江西省交通运输厅治超办，江西南昌330002)(2•江西省公路管理局信息数据中心，江西南昌330002)(3.江西省交通科学研究院，江西南昌330200)摘要：本文提出一种基于层次分析(analytic hierarchy process,AHP)与模糊数学(fuzzy mathematics)综合评判法对治超工作进行客观评价,选取6项指标建立评价指标体系，并确定评价指标权重;通过Tinn-R软件构建各评价指标模糊矩阵，加权叠加各指标，计算出各治超工作评价等级和总分值，实现对治超工作准确科学的评价。
研究结果表明，选用的6项评价指标是有效的，对于治超工作评价具有现实意义。
关键词：层次分析(AHP)；模糊数学；治超工作;评价指标0前言随着公路网的不断加密完善，公路交通安全受到较多因素影响,具有很强的不确定性。
货车违法超限超载运输是造成公路交通不安全的主要因素，不但会破坏公路和桥梁设施，甚至诱发交通安全事故发生,危害人民的生命和财产安全。
怎样科学有效地评价一个区域的治超工作,达到对货车违法超限行为提前评估与分析,实现超限超载联防联控,制定出对治理货车超限超载行为的有效措施,变得十分重要。
本文依据治超工作的特殊性,选择贴近实际评价治超工作的指标，运用层次分析与模糊数学综合评判方法对治超工作进行了客观评价,得到评价总分值和评价等级。
该评价方法把定性与定量分析方法巧妙地统一起来，不但可以表达出评价过程中的不确定性，而且可以避免人为意识臆断对评价造成的不客观影响，更符合客观实际[1]°1建立评价指标体系由于治超工作的特殊性,既涉及到货运市场的客观因素、源头企业的管控情况，又包括路面治理的执法成效、区域范围内的违法超限超载习惯等，评价指标较多,关系复杂,如何建立评价指标体系关系到最终评判结果的准确性。
通过对众多数据的掌握和分析,依据科学性、可行性和代表性的原则,建立的治超工作评价指标体系如下:(1)路面查处数:指一定周期内在路面查处的违法超限运输车辆总数遥路面查处数能够相对直观地反映出治超工作路面治理的实际开展情况。
基于层次分析法的教学质量模糊综合评价模型及应用
０ ５ ０ ０ ３ ５ ）
要： 面对目前高校教 学质量评 价所提 出的问题 ， 采 用层次分析法对评 价指标进行合理 的规 范， 将主观 因素的干扰 降到了最低 ， 创造性 的构 模 糊综合评价 应 用
建 出了以层 次 分 析 法为基 础 的教 学质量 模 糊 综合 评 价 模 型 ， 实证 检 验 和 研 究了该评 价 模 型 。
比较 判 断 ， 给 出相 应 的 定 量 表 示 ， 构 建 出数 学模 型。 将 每 个 层 次 的 因 素 定 量 进 行 计 算 并排序， 最后 依 照顺 序 结 果制 定 决策 。 模 糊 综 合 评 测 方 法 利 用 模 糊 数 学 的 理 论 和方法， 把 客 观 现 实 中的 模 糊 事 物 定 量 化， 以 此作 为依 据 进 行 符 合实 际 ， 具 有 客观 性 和准确性 的评价， 从 而 为 实 际 问 题 提 供 有 效的解决方法。 模 糊 综 合 评 价 需 要 准 备
关键词 ： 层次分析法 教学质量
中图分类号 ： Ｇ ６ ４
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ４ — ０ ９ ８ ｘ （ ２ ０ ｌ ４ ） ０ ４ （ ｃ ） 一 ０ １ ２ ５ — ０ １
Байду номын сангаас
对 于 教 师教 学 的质 量 评 价 是 学 校 教学 质量 管 理 的 重要 组 成 部 分 。 对 课 堂 教 学 进 行 质 量 评 价 能 够 有 效 的 提 高 教 师 的教 学水 平， 促 进 教 师 对 教 学 方 法 和 教 学 内容 积 极 主 动 的 进行 改 革 。 但是， 现 在 教 学质 量 的 评 价 方 法 还 有一 些 问题 。 例如， 评 价 的 指 标 权 重 采用 的 是 简 单 的 算 术 和 少 数 专 家 的 经 验 进行确定， 没 有量 化 的 定 量标 准 ， 缺 乏 准 确 地 数 据 作 为分 析 依据 。
基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用
基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用一、本文概述本文旨在探讨和研究基于层次分析法（AHP）的模糊综合评价方法，并探讨其在实际问题中的应用。
层次分析法是一种定性与定量相结合的决策方法，它通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为若干层次和因素，利用数学方法确定各因素的权重，从而为决策者提供科学、合理的决策依据。
模糊综合评价方法则是一种处理模糊信息、进行多属性决策的有效手段，它通过对评价对象的各个属性进行模糊量化，实现对评价对象的综合评价。
将AHP与模糊综合评价方法相结合，可以充分发挥两者的优势，提高评价的准确性和有效性。
本文首先介绍了层次分析法和模糊综合评价方法的基本原理和步骤，然后详细阐述了基于AHP的模糊综合评价方法的构建过程，包括层次结构模型的建立、判断矩阵的构造、权重的计算以及模糊综合评价模型的构建等。
接着，本文通过具体案例，展示了该方法在实际问题中的应用过程和应用效果，验证了其可行性和实用性。
本文总结了研究成果，指出了研究中存在的不足和未来的研究方向，为相关研究提供了参考和借鉴。
二、基于AHP的模糊综合评价方法理论基础在复杂系统的评价过程中，往往需要综合考虑多个因素，每个因素又可能包含多个子因素，这就形成了一个多层次的评价结构。
在这种背景下，层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和模糊综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）的结合就显得尤为重要。
这种方法结合了AHP的层次化结构和FCE的模糊处理特性，使得评价过程更加科学、合理。
层次分析法（AHP）是由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代提出的一种定性与定量相结合的多准则决策方法。
它将复杂问题分解为各个组成因素，并将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。
通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定诸因素相对重要性的总的顺序。
基于层次分析法-模糊综合评价(AHP-FCE)模型优化矿井通风系统的研究
维普资讯
第１ ６卷 第 ４期
２００ ６年 ４ 月
中 国 安 全 科 学 学 报
Ｏ￣ ａ ｉ ｎ Ｓ ｆｔ ａｅｙ Ｓ ｉｎｅ ｃｅ ｃ Ｊｕ ｌ ｏ ｍａ
Ｖ＿ ．１ ０ １ ６Ｎｏ． ４ Ａｐ ．２ ０ ０ ６ ｔ
计算时间短、 求解精度 高、 计算结果稳定、 适用性强等特 点， 是一种全局优化方法。采用 Ａ ＰＦ Ｅ方 Ｈ －Ｃ 法确定权 重， 具有较强的逻辑性、 实用性和 系统性， 并能准确地得 出各评价指标 的权 系数， 使计算结 果更客观和稳定。实例 计算结果表 明： Ｈ － Ｅ方法简便和通用， Ａ ＰＦ Ｃ 不仅能指 导生产实 际， 而且为类
似 的方 案优 化 工作提 供 了一种新 的思路和 方 法。
【 关模型； 矿井通风系统； 加速遗传 算法；
判 断矩 阵； 方 案优 化
Ｓｕ ｙ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｏ ｎ ｎ ｉ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｄ ｎ Ｏｐｉ ａｉ ｆ ｍｉ ｏ ＭｉｅＶｅ ｔ ａｉ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｎ ＡＨＰ Ｆ Ｅ Ｍｏ ｅ ｌ ｏ —Ｃ ｄ ｌ
ｍｅ ｔ ｔ ｘｉ ｃｒｅｔｄｂ ｃ ｅｅａｉｇｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ，ｗｈｃ ｉ ｌ ｆｃｅ ｔｉ ｅｒｈ ｎ ｔ ｔｎ ｃｌｕａ ｉ ｍａ ｉ ｓ ｒ ｒ ｏｒｃｅ ｙａ ｃｌｒｔ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｃ ｔ ｉｈｉ ｈｓ ｙｅ ｉｉｎ ｓａｃ ，ｉｓ ｎ ａｃ ｌ— ｓ ｈ ｎ ａ ｉ ｔ ｎ ｉ ｌ ｒｃ ｅ ａ ｄ ｓ ｂｌ ｎ ｒｓ ｌ ， ａ ｄ ｇ ｏ ｎ ａ ａ ｔｂｌｙ ａ ｄ ｉ ａ ｍｍｐｅｅｙ ｏ ｌ ｌ ｅ ｎ ｔ ． ｉ ，ｈｓ ｙｐｅ ｉ ｎ ｔ ｉ ｉ ｅｕｔ ｎ ｏ ｄ ｉ ｄ ｐａ ｉｔ， ｎ ｓ ｏ ｈ ｓ ａ ｅ ｓ ｉ ｌｔｌ ｐＪ ｉ ｄ ｒｅ ￣ ｎｚ ｔ
数学建模模糊综合评价法
学科评价模型（模糊综合评价法）摘要：该模型研究的是某高校学科的评价的问题，基于所给的学科统计数据作出综合分析。
基于此对未来学科的发展提供理论上的依据。
对于问题1、采用层次分析法，通过建立对比矩阵，得出影响评价值各因素的所占的权重。
然后将各因素值进行标准化。
在可共度的基础上求出所对应学科的评价值，最后确定学科的综合排名。
（将问题1中的部分结果进行阐述）（或者是先对二级评价因素运用层次分析法得出其对应的各因素的权重（只选取一组代表性的即可），然后再次运用层次分析法或者是模糊层次分析法对每一学科进行计算，得出其权重系数）。
通过利用matlab确定的各二级评价因素的比较矩阵的特征根分别为：4.2433、2、4.1407、3.0858、10.7434、7.3738、3.0246、1对于问题2、基于问题一中已经获得的对学科的评价值，为了更加明了的展现各一级因素的作用，采用求解相关性系数的显著性，找出对学科评价有显著性作用的一级评价因素。
同时鉴于从文献中已经有的获得的已经有的权重分配，对比通过模型求得的数值，来验证所建模型和求解过程是否合理。
对于问题3、主成份分析法，由于在此种情况下考虑的是科研型或者教学型的高校，因此在评价因素中势必会有很大的差别和区分。
所以在求解评价值的时候不能够等同问题1中的方法和结果，需要重新建立模型，消除或者忽略某些因素的影响和作用（将问题三的部分结果进行阐述）。
一、问题重述学科的水平、地位是评价高等学校层次的一个重要指标，而学科间水平的评价对于学科本身的发展有着极其重要的作用。
而一个显著的方面就是在录取学生方面，通常情况下一个好的专业可以录取到相对起点较高的学生，而且它还可以使得各学科能更加深入的了解到本学科的地位和不足之处，可以更好的促进该学科的发展。
学科的评价是为了恰当的学科竞争，而学科间的竞争是高等教育发展的动力，所以合理评价学科的竞争力有着极其重要的作用。
鉴于学科评价的两种方法：因素分析法和内涵解析法。
模糊综合评价法范文
模糊综合评价法范文首先，模糊综合评价法需要确定评价指标集和评价层次结构。
评价指标集是根据评价目标和实际需求确定的，评价层次结构则是指标之间的关系结构，通常以树状图的形式展示。
评价指标集和评价层次结构的确定关系到评价结果的准确性和实用性。
其次，模糊综合评价法需要确定隶属度函数和模糊关系矩阵。
隶属度函数用于确定每个指标的隶属度，即指标的重要程度或贡献度。
隶属度函数的确定可以根据多种方法，如专家经验法、层次分析法等。
模糊关系矩阵用于描述指标之间的相对关系，通常使用模糊数表示。
模糊关系矩阵可以通过问卷调查、专家打分等方法得到。
然后，模糊综合评价法需要进行模糊矩阵运算和隶属度计算。
模糊矩阵运算包括模糊数的相加、相乘等操作，旨在根据模糊关系矩阵和隶属度函数给出评价指标的综合评价值。
隶属度计算则是根据隶属度函数和评价指标的具体取值，计算出指标的隶属度。
最后，模糊综合评价法需要进行指标加权和结果综合。
指标加权是根据指标的重要性对其进行加权处理，以反映指标的相对重要程度。
结果综合则是将各个指标的评价值按权重加权求和，得到最终的评价结果。
评价结果可以使用模糊数表示，也可以通过模糊数的去模糊化得到确定值。
总结来说，模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的综合评价方法，通过引入隶属度函数和模糊矩阵的概念，对评价指标进行加权和综合，从而得到相对客观和全面的评价结果。
它在解决信息不确定性和主观性评价问题方面有着广泛的应用，特别适用于复杂系统、多属性决策和综合评价等领域。
基于某层次分析报告法地模糊综合评价与衡量模型
基于某层次分析报告法地模糊综合评价与衡量模型层次分析报告法是一种常用的多属性决策方法，它将复杂的决策问题分解为若干个层次，从上至下构建决策层次结构，并通过对不同因素的两两比较，确定各因素的权重，然后综合这些权重得出最终的决策结果。
在实际应用中，常常需要进行模糊综合评价来对不确定的信息进行处理，以便更好地进行决策。
模糊综合评价是一种处理模糊信息的方法，它将不确定性信息转化为数学形式，通过对模糊数值的运算得出综合评价结果。
模糊综合评价方法结合了模糊数学和多属性决策分析方法，能够克服传统方法中对信息的精确性要求较高的缺点，适用于复杂决策问题的处理。
在层次分析的基础上引入模糊综合评价，可以更好地对不确定性信息进行处理，提高决策的准确性和可靠性。
下面我们以一个实际的案例为例，介绍层次分析报告法和模糊综合评价相结合的应用。
假设公司要进行新产品的市场调研，需要评估市场的潜在需求、竞争情况、市场规模等因素。
我们可以构建一个包含这些因素的层次结构，其中需求、竞争、规模为三个一级指标，分别对应若干个二级指标，如需求方面可以包括市场对产品的需求量、价格敏感度等；竞争方面可以包括同类产品的竞争情况、市场份额等；规模方面可以包括市场规模、增长速度等。
在对各因素进行两两比较确定权重时，由于市场信息的不确定性，我们可以使用模糊数值进行评价。
例如，在对市场对产品的需求量和价格敏感度进行比较时，可以使用"需求量对价格敏感度的作用程度"来描述模糊数值。
然后通过模糊综合评价方法计算各因素的权重，并得出最终的决策结果。
通过层次分析报告法和模糊综合评价相结合，可以更全面地考虑不确定性因素，从而提高决策的科学性和准确性。
这种方法在处理复杂决策问题时具有一定的优势，可以为企业的战略决策提供有力支持。
总之，层次分析报告法和模糊综合评价方法的结合是一种有效的决策分析方法，能够在复杂决策问题中发挥重要作用。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法，综合考虑各种因素，为决策提供科学依据。
数学建模评价类模型——模糊综合评价
数学建模评价类模型——模糊综合评价文章目录•o一级模糊综合评价应用o1）模糊集合o2）隶属度、隶属函数及其确定方法o3）因素集、评语集、权重集o1、模糊综合评价法的定义o2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识oo3、模糊综合评价法的应用（实例）oo4、最后总结1、模糊综合评价法的定义先来看看官方标准定义：模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。
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。
初次看，是不是觉得有点懵懵懂懂的？（偷笑）我来用非官方的语言解释一遍，或许你就明白了。
大家想想，生活中，是不是有很多模糊的概念。
比如班级要评三好学生，那评价的标准一般就是学习成绩好不好、思想品德好不好、身体好不好（我查了下百度才发现三好学生竟然要身体好！？感情身体不好还不行）。
学习成绩好或者不好、思想品德好或者不好、身体好或者不好听起来是不是就很模糊？怎么样就算学习成绩好了或者思想品德好了或者身体好了？对，其实这些指标就是模糊的概念。
模糊综合评价法是什么呢？其实就是对评价对象就评价指标进行综合评判，最后给每个评价对象对于每个指标一个隶属度。
（有点绕口，用三好学生的例子再来阐述一下）比如现在有个学生参与评判三好学生。
标准假如就是评上和评不上。
用模糊综合评价法得到的最终结果就是这名学生对于评上的隶属度和评不上的隶属度。
假如评上的隶属度高一些，那这名学生肯定是被评上咯。
（反之亦然）我这样介绍一下，是为了让大家知道我们这个模糊综合评价到底是干嘛的，不要嫌我啰嗦（吃手手）2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识1）模糊集合① 定义：（我觉得这段话不错，来自360百科）这段话其实就举了模糊的一些概念，和经典集合（就是有明确数字的，高中学的那个集合）的区别及其历史。
数学建模案例分析-- 模糊数学方法建模1模糊综合评判及其应用
第八章 模糊数学方法建模1965年,美国自动控制学家L.A.Zadch 首先提出了用“模糊集合”描述模糊事物的数学模型。
它的理论和方法从上个世纪七十年代开始受到重视并得到迅速发展，特别是愈来愈广泛地应用于解决生产实际问题。
模糊数学的理论和方法解决了许多经典数学和统计数学难以解决的问题，这里，我们通过几个例子介绍模糊综合评判、模糊模式识别、模糊聚类、模糊控制等最常用方法的应用。
而相应的理论和算法这里不作详细介绍，请参阅有关的书籍。
§1 模糊综合评判及其应用一、模糊综合评判在我们的日常生活和工作中，无论是产品质量的评级，科技成果的鉴定，还是干部、学生的评优等等，都属于评判的范畴。
如果考虑的因素只有一个，评判就很简单，只要给对象一个评价分数，按分数的高低，就可将评判的对象排出优劣的次序。
但是一个事物往往具有多种属性，评价事物必须同时考虑各种因素，这就是综合评判问题。
所谓综合评判，就是对受到多种因素制约的事物或对象，作出一个总的评价。
综合评判最简单的方法有两种方式：一种是总分法，设评判对象有m 个因素，我们对每一个因素给出一个评分i s ，计算出评判对象取得的分数总和∑==mi isS 1按S 的大小给评判对象排出名次。
例如体育比赛中五项全能的评判，就是采用这种方法。
另一种是采用加权的方法，根据不同因素的重要程度，赋以一定的权重，令i a 表示对第i 个因素的权重，并规定∑==mi ia11，于是用∑==mi ii sa S 1按S 的大小给评判对象排出名次。
以上两种方法所得结果都用一个总分值表示，在处理简单问题时容易做到，而多数情况下评判是难以用一个简单的数值表示的，这时就应该采用模糊综合评判。
由于在很多问题上，我们对事物的评价常常带有模糊性，因此，应用模糊数学的方法进行综合评判将会取得更好的实际效果。
模糊综合评判的数学模型可分为一级模型和多级模型两类，这里仅介绍一级模型。
应用一级模型进行综合评判，一般可归纳为以下几个步骤：（1）建立评判对象的因素集},,,{21n u u u U =。
数学建模优秀论文基于层次分析法的模糊综合评价模型
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：广东金融学院参赛队员(打印并签名) ：1. 曾彬2. 曾庆达3. 陈佳玲指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2013 年8 月 22日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：高校学生评教系统改进的研究摘要本文是研究关于高等学校学生评价教师的评价系统问题，用层次分析法确定了十项指标的权值,并给出了一个新的评教分数的计分模型-模糊综合评价模型。
本文亮点在于采用基于层次分析法的模糊数学模型。
首先，建立层次分析模型，充分考虑每个指标对综合评价的贡献，并把贡献按权值进行分配；通过层次分析法中的归一化处理，得到两两指标间的相对重要性的定量描述，从而解决不同指标间的差异。
其次建立模糊综合评教模型，输入一组专家（同学）的模糊评价，通过最大隶属度原则把模糊评价输出为综合评价。
最后本文在难易程度不同的课程下（在专业必修课，专业选修课，公共选修课下进行评价），得出同一教师的综合评价，发现其在不同课程下的综合评价均相同。
于是得出结论，该模型的确能解决不同课程难易程度带来的对总体评教的影响。
因为一个教师的综合教学质量并不应该在不同的课程下得到变化较大的评教。
基于层次分析法的城镇化水平模糊综合评价
收稿日期:2007-05-20基金项目:辽宁省自然科学基金(2007401014)作者简介:刘亚臣(1963)),男,教授,博士研究生,主要从事城镇化与城市管理、工程经济与管理研究.文章编号:1671-2021(2008)01-0132-05基于层次分析法的城镇化水平模糊综合评价刘亚臣1,2,常春光1,刘 宁1,赵 亮1(11沈阳建筑大学管理学院,辽宁沈阳110168; 21辽宁大学经济学院,辽宁沈阳110134)摘 要:目的提出了基于层次分析法的城镇化发展水平的模糊综合评价方法,提高我国城镇化水平评价的有效性.方法建立城镇化评价指标体系,运用层次分析法确立了各评价指标的权重.针对城镇化发展水平评价的特点,采用了/最大-最小值法0确立了各指标对城镇化评价的隶属度函数,运用模糊综合评价方法,对辽宁等不同地区的城镇化发展水平进行综合评价.结果与上海、湖南、福建、陕西对比可以发现,辽宁省的城镇化总体水平居全国中上等水平,其经济指标和人口指标居全国的中上等水平,而人居生活状况指标不高,环境指标略差.结论通过辽宁省与其它4个省市的实际数据验证,结果表明基于层次分析法的模糊综合评价是测度城镇化发展水平的一种有效方法.关键词:层次分析法;城镇化;模糊;综合评价中图分类号:TP18 文献标识码:A 城镇化是物质文明、政治文明、精神文明协调发展的社会经济现象,它有4个方面的标志:经济状况(包括第二、第三产业生产高度聚集、资本与技术高度集中);人口状况;生活状况与环境状况(是现代化的价值观念、更加有效的管理体制的重要体现).应从多角度综合评价城镇化水平,构成较为完整的指标体系,来更全面真实地反映城镇化发展水平.层次分析法(AHP)是20世纪70年代初期由美国著名运筹学家匹兹堡大学萨蒂教授首次提出[1].该方法是定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法,把数学处理与人的经验和主观判断相结合,能够有效地分析目标准则体系层次间的非序列关系.目前,关于AHP 与模糊理论相结合的方法,分别在水资源系统模糊优化、房地产代理商选择、方案优选等方面进行了应用研究[2-9],但运用到城镇化发展水平评价中的研究还少见报道.笔者提出了基于层次分析法的城镇化发展水平模糊综合评价方法.利用AHP 方法确定城镇化评价指标的权重,应用关系合成原理,将一些边界不清和不易定量的因素定量化,进行综合评价.城镇化水平本身是一个比较模糊的概念,针对其评价运用模糊评价是一种较好的选择.通过对辽宁省及国内其他代表性地区的城镇化水平,进行评价结果的对比验证,说明了城镇化发展水平的模糊综合评价方法的有效性.1 模糊综合评价模型的建立111 确定评价指标指标权数的确定用层次分析法,即将城镇化发展的评价指标体系层次化(分2个层次).第一层次为经济指标、人口指标、生活状况和环境指标4大类;第二层次为各类具体指标共14项.112 确定评价指标权重笔者采用AHP 来确定城镇化水平指标体系的权重,采用德尔菲法利用比率标度技术对各指标的相对重要性进行判断,构造一个判断矩阵.比率标度法根据两个因素重要程度相比结果(同样重要、稍微重要、明显重要、非常重要和极端重2008年1月第24卷第1期 沈阳建筑大学学报(自然科学版)Journal of Shenyang Jianzhu U niversity (N atural Science)Jan. 2008V ol 124,No 11要),分别赋予相应的标度(5/5=1,6/4=115,7/3 =21333,8/2=4,9/1=9).如果重要程度基于上述各情况中间,则可分别赋予相应的标度(515/ 415=11222,615/315=11857,715/215=3,815/ 115=51667).通过比率标度法得到判断矩阵A,对判断矩阵求最大正特征根,归一化后用方根法求解得到各指标权重.113判断矩阵的一致性判断使用层次分析法计算评价指标的权重,重要的一条是保持思维逻辑的一致性.检验步骤为¹检验K maxA W=K max W,(1)式中:K m ax为判断矩阵A的最大特征根,相应的W就是对应于K max的特征向量.当判断矩阵完全一致时,K max=n,其余特征根全为零.而当判断矩阵具有满意一致性时,K max稍大于矩阵阶数n,其余特征根接近于零,这样基于层次分析所得结论才是基本合理的.在求出W后,由K max=1n E ni=1(A W)iw i(2)求得K max,式中(AW)i为向量A W的第i个分量.º一致性检验用判断矩阵特征根的变化来检查判断的一致性程度.由CI=(K m ax-n)(n-1)(3)作为度量判断矩阵偏离一致性指标.»CR值检验为度量不同阶判断矩阵是否具有满意的一致性,需引入RI(平均随机性一致性指标)对CI进行修正,常用的RI值见表1[10].表1RI值表阶数3456789RI值0.580.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45当阶数大于2时,判断矩阵一致性指标CI 与同阶随机一致性指标RI之比记为CR(一致性比率),当CR=CI/RI<0110时,即认为判断矩阵具有满意一致性,否则要调整判断矩阵,使其具有满意一致性[10].114模糊综合评价采用最大)最小值法确定各指标对于城镇化水平的隶属度为LA i(x i)=r i=00[x i[x m in,ix i-x mi n,ix m ax,i-x min,ix m in,i[x i[x ma x,i1else(4)式中:LA i(x i)为x i的城镇化隶属度;x i为指标i的原始城镇化数值;x maxi为该指标值序列的最大值;x min i为该指标序列的最小值.被评价城市的城镇化模糊综合评价值计算公式C为城镇化模糊综合评价值,城镇化模糊综合评价值越大,表明城镇化程度越高.C=(W1(1),W2(1),,W k(1))(C1C2,C k)T(5)其中:(W1(1),W2(1),,W k(1))为通过式(1)计算且经过一致性检验得到的一级指标的权重.k为一级指标个数.C j为第j个一级评价指标的模糊评价值向量:C j=(W j(2)#R j=(W j1,W j2,W jmj)#(R j1,R j2,,R j mj)T(6)同理,通过式(1)计算且经过一致性检验得到的二级指标权重为W(2)=(W1(2),W2(2),,W k(2))=(w11,w12, w1m1,w21,w22,w2m2,,,w k1,w k2,w k mk)(7)由式(4)确定的模糊向量R=(R1,R2,R k)T=(R11,R12,,R1m1,R21,R22,,R2m2,R k1,R k2,,R k mk)T(8)式(8)有m=m1+m2+,m k个二级指标,m j为第j个一级评价指标中包含的二级指标的个数. 2层次分析法应用211选取的指标及其原始数据笔者选取了上海、福建、湖南、陕西与辽宁进行比较分析,评价辽宁省的城镇化水平,选取的指标包括经济指标A1(包括人均国内生产总值A11、第二产业增加值占GDP比重A12、第三产业增加值占GDP比重A13、人均出口额A14和人均财政收入A15,共5个二级指标);人口指标A2 (包括城镇化率A21、第三产业从业人员比重A22,共2个二级指标);生活状况A3(包括居民人均可支配收入A31、城乡居民收入差距A32、人均住宅使用面积A33、每万人拥有医生数A34和每百户拥有移动电话数A35,共5个二级指标),环第24卷刘亚臣等:基于层次分析法的城镇化水平模糊综合评价133境指标A4(包括人均绿地面积A41和建成区绿地面积覆盖率A42,共2个二级指标),其原始数据如表2所示[11].表2选取的指标及其原始数据地区A1A11/元A12/%A13/%A14/美元A15/元A2A21/%A22/%A3A31/元A32/倍A33/m2A34/人A35/部A4A41/m2A42/%上海467185048.46569.085255.9377.849.414867 2.2331959.7344.39.1635.2辽宁1425847.542.1347.501060.3356387241 2.46815.950.0522.87 6.233.4湖南724738.742.232.20224.5633.527.17674.2 3.10523.331.8411.9 5.229.6福建1500647.638.9606.07873.4245.129.810000 2.6823.527.7827.1413.434.5陕西648047.339.447.02474.3132.7431.36806 4.0617.536.5217.17 5.335.06212确定评价指标权重由于本文中数据较多,确定权重过程较为烦琐,仅列举第一项经济指标与其二级指标的赋权方法.采用比率标度技术,如专家判断/人均国内生产总值A110比/第二产业增加值占GDP比重A120稍微重要,则在表3中相应的位置填入数字/3/20.以此类推,直至将右斜三角填满为止,左斜三角则为对应倒数.表3经济指标中各二级指标重要性的判断A1A11A12A13A14A15W(2)1 A1113/2 3.5/6.53/2 3.5/6.50.18 A122/31 3.5/6.5 3.5/6.510.16 A13 6.5/3.5 6.5/3.51 6.5/3.52/30.23 A142/312/32/33/20.15 A15 6.5/3.53/2 6.5/3.53/210.28判断矩阵的一致性:由式(2)、式(3)、表1和表3中数据计算得:K max=51284,CI=(51284-5)/(5-1)=01071,RI=1112,CR=01063<0110.即符合一致性要求.同理,可以确定其他指标的权重,所有指标的权重如表4所示.表4权重确定结果项目分权重组合权重项目分权重组合权重A10.360.36A30.200.20 A110.180.0648A310.320.064 A120.160.0576A320.260.052 A130.230.0828A330.180.036 A140.150.054A340.120.024 A150.280.1008A350.120.024 A20.280.28A40.160.16 A210.650.182A410.500.08 A220.350.098A420.500.08合计11213计算城镇化指标的模糊矩阵对原始数据运用式(3)计算模糊隶属度,构造模糊矩阵:R=[R1,R2,R3,R4]T=[R11,R12,R15,R21,R22,R31,R32,R35,R41, R42]T=134沈阳建筑大学学报(自然科学版)第24卷10.19330.01910.2119010.778700.78760.761110.33680.347400.052610.048200.08770.002410.166100.12890.050010.51600.01690.2741010.488800.12110.188310.05360.10770.3962010.87130.52280.755300.407800.973710.210510.69700.127100.273410.338500.47040.1626 0.48290.1219010.012110.6785010.87500.9750(9)式中:行为城镇化的14个指标;列为5个相比较的省市,分别代表上海,辽宁,湖南,福建,陕西. 214评价结果用二级指标评价模糊向量乘以各指标权重向量,得出各二级指标城镇化模糊评价值,各领域二级指标城镇化模糊评价值、相加值、与该领域对应的一级指标权数相乘,得出城市在该领域的城镇化评价值.4个一级指标城镇化指数加权平均得出该省(市)的城镇化模糊综合评价值.W(2)=(W(2)1,W(2)2,W(2)k)=(w11,w12,w1m1,w21,w22,w2m2,w k1,w k2,w k mk)(10)C1=W(2)1#R1=(w11,w12,w15)#(R11,R12,, R15)T=(0.18,0.16,0.23,0.15,0.28) 10.19330.01910.2119010.778700.78760.761110.33680.347400.052610.048200.08770.002410.166100.12890.0500=(1.000,0.291,0.083,0.213,0.148)即上海,辽宁,湖南,福建,陕西5个省市在经济指标上的排序为1,2,5,3,4;同理,C2=W(2)2#R2= (1.000,0.507,0.011,0.221,0.066),即5个省市在人口指标上的排序为1,2,5,3,4;C3=W(2)3# R3=(0.893,0.368,0.361,0.560,0.090),即5个省市在生活状况指标上的排序为1,3,4,2,5; C4=W(2)4#R4=(0.741,0.400,0.000,0.938,0.494),即5个省市在环境指标上的排序为2,4, 5,1,3.C=(C1,C2,,C4)T#(W(1)1,W(1)2,,W(1)4)=10.2910.0830.2130.14810.5070.0110.2210.0660.8930.3680.3610.5600.0900.7410.40000.9380.494@(0.36,0.28,0.20,0.16)=(0.937,0.384,0.105, 0.401,0.169)即上海,辽宁,湖南,福建,陕西5个省市在各指标上的总排序为:1,3,5,2,4.辽宁省的城镇化总体水平居中上等,其经济指标和人口指标居中上等水平,而人居生活状况指标不高,环境指标略差. 3结语在我国城镇化建设过程中,科学地识别城镇化水平对于制订相应的策略,改进相应工作,以适当的速度推进我国城镇化建设具有重要的实践意义.通过对辽宁省与国内其他代表性省市的城镇化水平进行评价结果对比验证,说明了城镇化发展水平的模糊综合评价方法的有效性.参考文献:[1]李敏,费耀平.一种分层的网络安全评价方法[J].微机发展,2003,13(6):106-108.[2]谢季坚,刘承平.模糊数学方法及其应用[M].武汉:华中理工大学出版社,2000,190-256.[3]罗继曼,李力,祝金兰,等.机构运动可靠性模糊综合评判法[J].沈阳建筑工程学院学报:自然科学版,2002,18(2):155-157.[4]孙才志,林学钰,王金生.AHP及其在水资源系统模糊优化中的应用[J].系统工程,2001,19(2):6-11.[5]陈欣.模糊层次分析方法在方案优选方面的应用[J].计算机工程与设计,2004,25(10):1847-1849.[6]林盛,谭亦鹦.层次分析法和模糊评价在选择房地产代理商中的应用[J].河北工业大学学报,2007,36(1):80-84.[7]Ranasinghem,Russelad.Economic ri sk analysis of largeengineering projects[J].Canadi an Journal of Civil Eng-ineering,1991,18(3):416-427.[8]M on D L,Cheng C H,L in J C.Ev aluating weaponsystem by analy tical hierarchy pro cess based on en-tropy w eight[J].Fuzzy Sets and Systems,1994,(62):127-134.[9]Skog en S A,Huseby B.Dynamic risk analysis-thedynrisk concept,pr oject M anagement without bound-第24卷刘亚臣等:基于层次分析法的城镇化水平模糊综合评价135aries[J].IN T ERN ET,2002,(2):511-520.[10]Saaty T L.Decision making in economics,political,social and technolog ical environments with analytichierarchy process[M].N ew Yor k:RWS,1994. [11]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴2005年[M].北京:中国统计出版社,2005.AHP Based Fuzzy Comprehensive Evaluation for Townifying Level LI U Yachen12,CH A N G Chunguang1,LI U N ing1,ZH A O L iang1(1.School of M anagement,Shenyang Jianzhu U niversity,,Shenyang China,110168;2.School of Economics,L iaoning U nivers-i ty,Shenyang China,110134)Abstract:To improve the evaluating validity of tow nify ing level in China,the analytical hierarchy process (AHP)based fuzzy comprehensive evaluation for tow nifying level is proposed.The townifying evaluating index system is established,and the AH P is adopted to determine the weig hts of varied indexes.According to the features of tow nifying level evaluating,the maximum-minimum value method is assumed to determine the m embership function of townifying deg ree for varied indexes,on the basis of w hich,the fuzzy compre-hensive evation is applide so as to comprehensively evaluate the tow nifying degree of varied reg ions such as Liaoning and so pared with Shanghai,H unan,Fujian and Shanx i,Liaoning.s gross level belongs to medium or even better than average,the economic index and population index is medium even better,how-ever,its living conditions are not hig h,and the environment index is slig htly worse.Validated by practical data of Liaoning and other provinces,AH P based fuzzy comprehensive evaluation for townifying degree proves to be and effective method.Key words:analytical hierarchy process(AHP);tow nifying;fuzzy;comprehensive evaluation(上接第114页)[6]Wall G,Gong M.On exergy and sustainable develop-ment)))part1:Conditions and concepts[J].Ener gy,2001,1(3):128-145.[7]Yu Philip C H,Chow W K.Exergy use in commercialbuilding in Hong Kong[J].Applied Energy,2001,95(69):243-255.[8]Deng shi-ming,Burnett J.A study of energy perfor-mance of hotel building in Hong K ong[J].Energ y andBuilding,2000,31:7-12.[9]White J C.Global climate change-linking ener gy,en-v ironment,economy,and equity[M].N ew Yor k:Plenum Press,1991.Analysis and Comparison of Coefficients of Performance and Rate of Exergy in Hea-t Pump-Surrounding SystemA O Yong.an1,PAN G L idong1,D UAN M U L in2,SH EN S hengqiang2(1.School of M unicipal&Environmental Engineering,Shenyang Jianzhu U niversity,Shenyang China,110168;2.Department of Po wer,Dalian U niversity of T echnology,Dalian China,116023)Abstract:The paper introduces tw o assessment methodologies of energy efficiency to a heat-pump-surround-ing system:the coefficient of performance(COP)and the rate of exerg y utilization.We used the tw o meth-ods to compare and analyze a running heat-pump-surrounding system to g et the system energy efficiency, and find out the differences betw een the two methodolog ies.Through a case study and some calculation,ex-ergy efficiency and ex ergy loss rate assessments show that the heat-pum p-surrounding system is much better than COP.Key words:heat-pum p-surrounding system;COP;exergy efficiency(G);exerg y loss(8)136沈阳建筑大学学报(自然科学版)第24卷。
基于多层次模糊分析综合评价法的课堂教学评价数学模型
基于多层次模糊分析综合评价法的课堂教学评价数学模型摘要：本文将采取多层次模糊综合评价法对课堂教学进行量化的评价，并给出评价等级。
它首先通过参考信息工程大学的本科人才培养目标，教师队伍发展的指导思想，结合现实的教学情况，制定了一套完整的评价指标体系，并且将反应课堂质量的因素按照层次分类并对其重要性进行量化，得到一系列各层次的权值矩阵。
通过对学员问卷调查最终得到了模糊判断矩阵计算出数字化的模糊关系矩阵，通过多层的复合运算, 最终确定评价对象所属等级。
文中将看到此模型在制定评价指标体系中的权值分配反应的我校教学转型思想和“三基四能”培养目标，通过构建四项评价机制“教员互评”、“教员自评”、“学员评价”、“专家评价”比较完整地科学地评价了一门课程，并能经改进后能够做到跟踪调查，反馈意见，据此模型给出我们对我校我院的教学方式的一些意见。
本模型经过些许修改可以适用于任何一种评价模型。
基于多层次模糊分析综合评价法的课堂教学评价数学模型问题的提出以及分析课堂的教学质量评价，是我院全面提高教学质量，调节教学行为，优化教师队伍结构 , 促进教学水平提高，使师资队伍的管理系统化、科学化的一项有效措施。
近几年，我校大力推进教育转型，深化编制体制改革，对课堂教学质量提出了更高的要求。
课堂教学评估是一项实践性很强的工作，需要一定的科学理论为依据，方法为基础。
本文将结合我校教育转型和“三基四能”人才培育方案，通过建立教师教学质量评估体系的层次结构图 ,构建模糊一致判断矩阵并计算出各指标权重，通过对不同的全体（学员、教员、专家）问卷调查的统计分析，分别得到模糊判断矩阵，算出在不同全体的评价分值，在对各评价分值通过加权计算得到该课堂的最终结果。
（一）模型假设、层次构建以及符号定义一、模型假设（1）在对课堂模型评价过程中，教员自评能够诚实守信、以人格为重，对自己教学的长处和不足给出客观的评价，教师互评中教员没有互相考虑，互相照顾。