复杂系统评价指标的筛选方法
复杂产品的六性指标分析与设计研究
0引言复杂产品是指客户需求复杂、组成复杂、技术复杂、制造过程复杂等类型的产品，其应用非常广泛。
复杂产品的使用环境等需求对其可靠性、维修性、测试性、保障性、安全性和环境适应性等特性（以下简称六性）提出了更高的要求，如何以六性为抓手实施复杂产品的研制全过程管理就成为一项重要问题。
复杂产品可靠性是在规定的时间和条件下完成规定功能的能力。
谭尧等针对复杂系统验收试验前存在多种形式专家信息，考虑系统寿命服从威布尔分布的情况，结合专家信息来计算产品在给定试验方案下的两类风险，得到试验时间较短、风险可控的试验方案[1]。
贾祥考虑不同类型和不同形式的专家经验，通过验前矩拟合的方法将其转化为产品寿命分布参数的验前分布，求得数据融合后产品的可靠度和剩余寿命等可靠性评估结果[2]。
翟亚利针对受不同因素影响导致性能逐步退化的产品，基于扩散过程和累积失效理论，建立多种退化机理作用下产品性能指标退化模型，给出模型中参数的估计方法和性能退化产品可靠度估计方法[3]。
贾详提出了一个基于信息熵函数和Bayes 理论的产品可靠性评估方法，评估结果的精度也优于现有方法[4]。
Mi 等运用故障树和蒙特卡洛模拟等方法研究了复杂系统的可靠性评估问题[5]。
Lavorato 等运用人工神经网络和灰色关联法提出了预测配电设施可靠性综合评估模型[6]。
Wu 提出了一种间接的概率模型用于多体结构可靠性评估[7]。
维修性是在规定的条件下和规定的时间内按照规定的程序和方法进行维修的时候复杂产品保持或恢复到规定状态的能力。
周震愚为了在产品设计中系统全面准确地反映用户需求，提高维修性要求与产品设计特征之间的关联性，提出维修需求到维修性要求再到产品设计特征的规范化映射方法[8]。
徐廷学等分别建立了前期试验阶段维修时间信息向现场试验信息折合的内积模型和相似装备维修时间信息向待评装备维修时间信息折合的线性模型[9]。
韩朝帅等提出构建了基于虚拟现实的产品维修性定量指标验证系统[10]。
筛选评价指标的综合方法(完稿)
油田开发效果综合评价指标筛选的组合方法李斌1毕永斌2潘欢2樊会兰2（1中国石油冀东油田公司2中国石油冀东油田公司勘探开发研究院）摘要随着油田开发工程的发展，需要改变过去对油田开发效果单一评价及确定评价指标凭经验的状况，必须要进行综合评价。
而筛选评价指标又是进行综合评价的前提。
筛选的正确与否，关系到评价结果的可靠与可信。
在简单分析了筛选方法的利弊后，采用简化的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合方法。
组合筛选方法将定性与定量指标相结合，技术、经济、管理等方面指标相结合，从系统论的整体性出发，在影响油田开发效果的因素中优化筛选出具有代表性、独立性，并能反映评价油田开发效果指标，避免了因量纲、单位、数值量级的不同，而造成的筛选前需进行评价指标一致化与无因次化处理，降低了计算量，提高了工作效率，简单便捷。
从筛选评价指标两种方法的结果看，应该说是可行的。
关键词油田开发影响因素筛选指标综合评价组合方法The combination method of screening in comprehensive evaluation index of Oilfield development effectLI Bin Biyongbin panhuanjidong oilfield company of CN PCAbstract:It is necessary to carry out comprehensive evaluation and need to change the past in oilfield exploitation effect a single evaluation and the evaluation indexes of the situation with experience along with the development of oilfield development project. Screening evaluation index is the premise of the comprehensive evaluation. The screening of the correct or not, related to the evaluation results reliable and credible . Use combination method of simplified experts a scoring method, method of specific gravity and Clustering analysis after analyzes the advantages and disadvantages of screening method. Combination screening method combined the qualitative and quantitative and combined with technology, economy, management and so on various index, From the viewpoint of the integrity of the system theory, optimization Selected representative, independence, and can reflect the evaluation index of oilfield development effect from Influence factors of oilfield development effect, I t avoids uniformization and non-dimensional processing because of the different of Dimension, unit, orders of magnitude different. It reduces the computational complexity, improve work efficiency, simple and convenient. It isfeasible from the results of the two methods screening evaluation index.Key words: oilfield development; influence factors; screening index; comprehensive evaluation; combination method综合评价是日常生活中经常遇到的问题，它已渗透到政治、经济、军事、文化、体育、医学等各个领域，涉及到统计学、经济学、数学、工程学、信息学、计算机学等诸多学科，逐步形成一个多学科交叉的新领域。
专家评价体系 指标筛选
专家评价体系在各个领域中都有广泛的应用，如教育、科研、企业管理、医疗卫生等。
其核心目的是通过专家们的知识和经验，对某一对象进行客观、全面的评价。
在建立专家评价体系时，指标的筛选是一个非常关键的步骤，它直接影响到评价结果的准确性和可靠性。
指标筛选通常遵循以下步骤：
1. 确定评价目标：明确评价的目标和任务，这是指标筛选的基础。
只有明确了要评价的对象和目标，才能确定哪些指标是相关的。
2. 收集指标建议：向相关领域的专家发放问卷或进行访谈，收集他们对可能影响评价目标的指标的建议。
这些指标可以包括定量指标（如数量、质量、效率等）和定性指标（如专家意见、满意度等）。
3. 筛选指标：根据评价目标和专家的建议，对指标进行初步筛选。
筛选的标准可以包括指标的重要性、可获得性、可靠性、敏感性等。
4. 构建评价体系框架：将筛选出的指标按照一定的逻辑关系构建评价体系框架。
这个框架通常包括一级指标、二级指标和三级指标等。
5. 专家咨询与验证：将构建的评价体系框架返回给专家，让他们进行再次评价和验证。
这一步骤可以确保评价体系框架的科学性和合理性。
6. 调整与优化：根据专家的反馈，对评价体系框架进行调整和优化，直至得到一个大家都认为合理和科学的评价体系。
7. 确定权重：在指标筛选完成后，还需要确定每个指标的权重，以反映其在评价目标中的重要程度。
Excel高级筛选技巧使用数组公式进行复杂条件筛选
Excel高级筛选技巧使用数组公式进行复杂条件筛选Excel是一款功能强大的电子表格软件，它不仅能够进行基本的数据录入和计算，还可以进行各种数据分析和筛选。
在处理大数据量、复杂条件的筛选时，Excel的高级筛选功能就派上用场了。
本文将介绍如何使用数组公式进行复杂条件筛选，以提高筛选的准确性和效率。
一、什么是高级筛选Excel的高级筛选是一种强大的筛选功能，可以根据多个条件同时对数据进行筛选。
与常规筛选相比，高级筛选可以自由组合多个条件，筛选出符合要求的数据。
在处理大数据量和复杂条件时，高级筛选的效果更加明显。
二、使用高级筛选的前提条件在使用高级筛选之前，需要满足以下几个条件：1. 数据必须位于一个数据列表中并以表头标识每列的内容。
数据列表可以来自一个或多个工作表。
2. 指定筛选条件的单元格必须位于同一工作表中，并且以表头标识每列的条件。
3. 筛选结果将被显示在一个指定区域内，该区域不能与数据源重叠。
三、使用数组公式进行复杂条件筛选当需要根据多个条件进行筛选时，可以使用数组公式来实现。
数组公式是一种特殊的公式，能够一次性计算多个数值，并将结果以数组的形式返回。
下面我们以一个示例来说明如何使用数组公式进行复杂条件筛选。
假设我们有一个包含学生信息的数据列表，其中包括学生姓名、性别、年龄、班级和成绩等字段。
现在我们要筛选出分数在90分以上，并且年龄在16岁以下的男生。
1. 首先，我们需要在一个新的工作表中设置条件区域。
假设我们在第二列中设置了条件区域，第一行为表头，第二行分别为"分数"和"年龄"的条件。
2. 在第三列分别输入">=90"和"<16"作为条件。
3. 然后，在新的工作表中选择一个空白单元格（假设为B6），输入下面的数组公式：```=IFERROR(INDEX(数据列表!$A$2:$E$100,MATCH(1,(数据列表!$D$2:$D$100=B2)*(数据列表!$E$2:$E$100=C2),0),0),"") ```4. 按下Ctrl+Shift+Enter组合键，将公式应用为数组公式。
系统评价常用的方法
系统评价常用的方法系统评价是指对一个系统进行全面、准确、客观、科学的评价。
在现代社会的各个领域，系统评价已经成为了一种重要的方法和工具。
那么，系统评价常用的方法有哪些呢？1. 层次分析法层次分析法是一种常用的多目标决策方法，它通过将一个复杂的决策问题分解为若干个层次，从而使得决策者可以分步进行决策。
层次分析法的基本思想是将决策问题分解成若干个层次，然后对各层次进行比较，最终得出综合评价结果。
2. 灰色关联分析法灰色关联分析法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的关系。
灰色关联分析法的基本思想是将不同指标之间的关系转化为一个灰色关联度，然后通过比较不同指标之间的灰色关联度，得出综合评价结果。
3. 熵权法熵权法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的重要性。
熵权法的基本思想是将不同指标之间的信息熵转化为权重，然后通过比较不同指标之间的权重，得出综合评价结果。
4. 主成分分析法主成分分析法是一种常用的数据降维方法，它可以用来压缩数据，减少信息冗余。
主成分分析法的基本思想是将原始数据转化为新的一组变量，使得这组变量能够最大程度地反映原始数据的信息。
5. 模糊综合评价法模糊综合评价法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的模糊关系。
模糊综合评价法的基本思想是将不同指标之间的关系转化为模糊数，然后通过比较不同指标之间的模糊数，得出综合评价结果。
6. 线性加权法线性加权法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的权重。
线性加权法的基本思想是将不同指标之间的权重通过线性加权的方式进行计算，然后得出综合评价结果。
7. 电子表格法电子表格法是一种基于电子表格的多指标综合评价方法，它可以用来评价不同指标之间的关系。
电子表格法的基本思想是将不同指标之间的关系通过电子表格进行计算，然后得出综合评价结果。
以上七种方法是系统评价常用的方法。
每种方法都有其独特的优点和适用范围，决策者可以根据具体情况选择合适的方法进行评价。
筛选评价指标的综合方法
筛选评价指标的综合方法在实际工作和研究中，我们常常需要评估和比较不同的对象、事件或者项目。
为了能够全面而准确地评价，我们需要选择合适的评价指标。
评价指标的选择对于评价结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。
本文将介绍一些综合方法，帮助我们筛选合适的评价指标。
一、相关性分析方法相关性分析方法是一种常用的评价指标筛选方法。
它通过分析指标之间的相关性，筛选出与评价目标相关性较高的指标。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
1.皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是一种衡量两个连续变量之间线性相关程度的方法。
它的取值范围在-1到1之间，其中-1表示负相关，0表示无相关，1表示正相关。
通过计算不同指标之间的皮尔逊相关系数，我们可以筛选出与评价目标相关性较高的指标。
2.斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是一种衡量两个变量之间的单调相关程度的方法。
与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数不要求两个变量之间的关系是线性的，而只要求它们之间的关系是单调的。
通过计算不同指标之间的斯皮尔曼相关系数，我们可以筛选出与评价目标相关性较高的指标。
二、分析层次结构法分析层次结构法是一种常用的多层次综合评价方法，它将评价对象分解成多个层次，并确定各层之间的权重关系，通过层次分解和逐级比较，最终得到综合评价的结果。
分析层次结构法的基本步骤如下：首先，将评价对象分解成多个层次，确定每个层次的指标；然后，通过对每个指标两两比较，确定它们之间的相对重要性；最后，根据比较结果计算各指标的权重，并进行综合评价。
三、专家评估法专家评估法是一种依靠专家经验和判断来筛选评价指标的方法。
通过邀请相关领域的专家参与评估，结合其专业知识和经验，确定哪些指标对于评价目标最为重要和关键。
专家评估法的基本步骤如下：首先，确定评估的领域和范围；然后，邀请专家参与评估，并提供相关的专业知识和经验；最后，根据专家的评估结果，确定最终的评价指标。
四、信息熵法信息熵法是一种基于信息论的评价指标筛选方法。
Excel高级技巧使用高级筛选功能进行复杂数据筛选
Excel高级技巧使用高级筛选功能进行复杂数据筛选Excel作为一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理、分析和管理等领域。
在Excel中，高级筛选是一项非常实用的功能，可以帮助用户根据多个条件对数据进行复杂筛选，并提取符合条件的数据。
本文将介绍Excel高级筛选的使用方法，以及一些常见的高级筛选技巧。
一、基本概念及使用方法Excel的高级筛选功能可以在大量数据中根据多个条件筛选符合要求的数据，以便进行进一步的分析和处理。
使用高级筛选功能前，首先要确保数据表中有明确的字段名，并且数据表的格式正确。
1. 进入高级筛选功能在Excel中，找到数据表所在的工作表，点击“数据”选项卡，在“排序与筛选”组中点击“高级”。
2. 设置筛选条件在弹出的高级筛选对话框中，首先选择需要筛选的数据表的区域。
然后，在“条件区域”中输入筛选条件的区域范围，条件区域包括字段名和筛选条件。
最后，选择筛选结果的输出位置，可以是同一工作表的其他位置，也可以是新的工作表。
3. 开始筛选数据点击“确定”按钮后，Excel会根据设置的条件进行筛选，并将符合条件的数据显示在输出位置中。
二、高级筛选的技巧除了基本的使用方法，以下是一些高级筛选的技巧，可以帮助用户更高效地使用该功能。
1. 设置多个筛选条件高级筛选允许用户设置多个筛选条件，以缩小筛选范围。
在条件区域中，可以添加多个字段名和对应的筛选条件，Excel会根据这些条件对数据进行筛选。
2. 使用逻辑运算符在筛选条件中，可以使用逻辑运算符来进行更加灵活的筛选。
例如，使用AND运算符可以同时满足多个条件，使用OR运算符可以满足任一条件。
3. 运算符的选择在筛选条件中，可以选择不同的运算符来满足需求。
例如，等于（=）、大于（>）、小于（<）、不等于（<>）等。
根据实际情况选择合适的运算符。
4. 动态更新筛选结果在使用高级筛选时，如果数据表中的数据发生变化，筛选结果不会自动更新。
筛选评价指标的综合方法（完稿）
筛选评价指标的综合方法（完稿）油田开发效果综合评价指标筛选的组合方法李斌1毕永斌2潘欢2樊会兰2（1中国石油冀东油田公司2中国石油冀东油田公司勘探开发研究院）摘要随着油田开发工程的发展，需要改变过去对油田开发效果单一评价及确定评价指标凭经验的状况，必须要进行综合评价。
而筛选评价指标又是进行综合评价的前提。
筛选的正确与否，关系到评价结果的可靠与可信。
在简单分析了筛选方法的利弊后，采用简化的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合方法。
组合筛选方法将定性与定量指标相结合，技术、经济、管理等方面指标相结合，从系统论的整体性出发，在影响油田开发效果的因素中优化筛选出具有代表性、独立性，并能反映评价油田开发效果指标，避免了因量纲、单位、数值量级的不同，而造成的筛选前需进行评价指标一致化与无因次化处理，降低了计算量，提高了工作效率，简单便捷。
从筛选评价指标两种方法的结果看，应该说是可行的。
关键词油田开发影响因素筛选指标综合评价组合方法The combination method of screening in comprehensive evaluation index of Oilfield development effectLI Bin Biyongbin panhuanjidong oilfield company of CN PCAbstract:It is necessary to carry out comprehensive evaluation and need to change the past in oilfield exploitation effect a single evaluation and the evaluation indexes of the situation with experience along with the development of oilfield development project. Screening evaluation index is the premise of the comprehensive evaluation. The screening of the correct or not, related to the evaluation results reliable and credible . Use combination method of simplified experts a scoring method,method of specific gravity and Clustering analysis after analyzes the advantages and disadvantages of screening method. Combination screening method combined the qualitative and quantitative and combined with technology, economy, management and so on various index, From the viewpoint of the integrity of the system theory, optimization Selected representative, independence, and can reflect the evaluation index of oilfield development effect from Influence factors of oilfield development effect, I t avoids uniformization and non-dimensional processing because of the different of Dimension, unit, orders of magnitude different. It reduces the computational complexity, improve work efficiency, simple and convenient. It is feasible from the results of the two methods screening evaluation index.Key words: oilfield development; influence factors; screening index; comprehensive evaluation; combination method 综合评价是日常生活中经常遇到的问题，它已渗透到政治、经济、军事、文化、体育、医学等各个领域，涉及到统计学、经济学、数学、工程学、信息学、计算机学等诸多学科，逐步形成一个多学科交叉的新领域。
指标筛选的步骤
指标筛选的步骤指标筛选是对问题进行评价和判断的一种方法。
一方面，它可以帮助我们确定问题是否解决了；另一方面，它也能够帮助我们确定问题的先后顺序和重要程度。
在进行指标筛选时，首先要了解的是指标的概念以及指标的分类。
那么，接下来就让我们分步骤进行讲解吧：第一步：明确评价目的指标筛选的第一步是要明确评价目的。
在明确评价目的之前，需要准确定义你要评价的问题。
如果你明确了你的评价目的，就容易确定你使用的指标应该是哪些。
同时，这也有助于你决定选用什么样的指标进行评价。
第二步：选择指标在选择指标时，需要考虑三个因素。
首先是指标的重要性，其次是指标的可测量性以及指标的可比性。
在确定指标时，要尽可能地满足这三个要求。
如果某个指标不能满足这三个要求，则很可能不是合适的指标。
第三步：确定指标权重确定指标权重是指在对指标进行评价时，要考虑各个指标的重要性，然后将它们进行排序，给予不同的重要性。
确定指标权重的目的是更加准确地反映问题的解决程度。
第四步：建立指标体系在建立指标体系时，需要将所有的指标归类到相应的评价维度中。
一个评价维度是一个主题或关注点，用于评价筛选过程中的不同方面。
创建一个评价维度可以大大减少对指标进行评价和分析的时间。
第五步：编制指标计分卡在编制指标计分卡时，需要将所有的指标和评价维度按照权重分配到一个Excel表格中去，然后对每个指标赋予一个得分。
最后，通过加权得分，可以得出最终的评价结果。
总结：指标筛选是非常重要的，可以帮助我们更加准确地评估问题的解决程度。
通过上述五个步骤的分析，可以更加清晰地了解什么是指标筛选，以及如何进行指标筛选。
关键是要根据实际问题选择合适的指标，并在评价时尽可能精确地反映问题的解决程度。
德尔菲法 评价指标筛选方法 界值法-概述说明以及解释
德尔菲法评价指标筛选方法界值法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述德尔菲法、评价指标筛选方法和界值法是在决策和评估领域中广泛应用的重要工具和方法。
这些方法为我们提供了一种系统化的方式，来解决复杂的问题和做出合理的决策。
德尔菲法是一种基于专家意见的调查方法，通过多轮的匿名问卷调查和意见征集，以达成专家共识。
它广泛应用于能源、环境、医疗、经济等领域，例如确定政策、预测未来趋势、制定规划等。
德尔菲法的优点在于能够克服专家之间的意见分歧和主观偏见，形成相对客观的结论。
然而，德尔菲法也存在一些局限性，如过程耗时、需专家参与、可能受到社会和政治因素的影响等。
评价指标筛选方法是一种用于确定合适的评价指标的技术和方法。
在决策过程中，我们常常需要从众多的评价指标中挑选出最为重要和具有代表性的指标，以便更好地进行评估和比较。
常用的评价指标筛选方法包括层次分析法、主成分分析法等。
这些方法能够帮助我们理清评价指标的权重和关联关系，从而提升决策的科学性和可靠性。
德尔菲法在评价指标筛选中也得到广泛应用，通过专家的意见共识，确定出适用于特定问题和情境的评价指标。
界值法是一种通过设定阈值来进行判断和决策的方法。
该方法常用于评估风险和确定决策的边界。
在金融领域，我们常常使用界值法来判断投资的风险和收益比例，从而做出决策。
界值法的优点在于简单直接，易于理解和操作。
然而，界值法也存在一些局限性，例如忽视不确定性和复杂性，以及对数据的敏感性。
综上所述，德尔菲法、评价指标筛选方法和界值法都是在决策和评估过程中至关重要的方法。
它们在不同的应用领域中发挥着重要作用，为我们提供了一种科学、客观和可靠的方式来解决复杂的问题和做出合理的决策。
在本文接下来的内容中，我们将详细介绍德尔菲法、评价指标筛选方法和界值法的定义、原理、应用领域、优点和局限性，并对它们进行评价和展望。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以描述文章的整体框架和各个章节的内容概要，以下是可能的内容：文章结构本文主要围绕着德尔菲法、评价指标筛选方法以及界值法展开研究和探讨。
评价指标选取方法是
评价指标选取方法是评价指标选取方法通常涉及以下几个步骤：1. 确定评价目标：首先需要明确评价的目标是什么，确定需要评价的对象。
例如，可以是评价一款产品的质量、服务的效果等。
2. 确定评价标准：在确定评价目标后，需要确定评价标准，即根据目标定义衡量对象好坏的标准。
评价标准应该具备客观性、可衡量性和可比较性。
例如，评价一款产品的质量可以从性能、功能、可靠性、耐用性等方面进行评估。
3. 收集评价指标：根据确定的评价标准，收集与之相关的评价指标。
评价指标应该能够客观地反映评价标准的特征。
可以通过文献调研、市场调查、专家咨询等方式来收集相关数据。
4. 筛选评价指标：在收集到一定数量的评价指标后，需要对其进行筛选，保留能够best 反映评价标准的指标。
筛选评价指标时，可以考虑指标的重要性、可操作性、可测量性等因素。
同时，还需保证评价指标之间的独立性，避免冗余或重复。
5. 制定权重分配：评价指标之间往往存在不同的重要性，可以根据实际需求制定权重分配方案。
通过对不同指标计算权重，可以更准确地评估对象的综合表现。
6. 进行评价和分析：根据确定的评价指标和权重分配方案，对对象进行评价和分析。
可以使用定量评价方法，如打分法或加权求和法，也可以使用定性评价方法，如SWOT 分析或层次分析法。
7. 根据评价结果做出决策：根据评价结果，可以对对象的优缺点进行深入分析，作出相应的决策。
评价结果也可以作为改进和优化的基础，为对象的发展提供参考依据。
需要注意的是，评价指标的选取是一个灵活的过程，应根据具体情况灵活调整。
在确定指标时，还应充分考虑评价对象的特点和需求，并结合实际情况进行权衡。
复杂大系统评价理论与技术
三、系统评价分析方法
系统分析是建立系统评价方法和评价系统的基础
被评价系统的分析是已 有系统的分析
被评价系统分析的重点是在充分调查和收集已有资料的基础上， 综合技术经济、组织管理、方针政策、信息交换等各方面因素， 采用定性和定量分析的方法，研究系统的目标、功能、结构关系 及环境影响因素等，以确定出系统的评价指标。
方案的状态向量为 xi ( xi1, xi 2 ,..., xim )T (i 1, 2,..., n) 的基础上，系统X在某种意义下的综合评价
模型为：yi f (w, xi )(i 1, 2,..., n) 式中： w (w1, w2 ,..., wn )T 为归一化的评价指标权重。
当获得评价结果后， 如何运用评价结果进行正确决策
建立评价指标体系
采用一定的实例对 所建立的评价系统进行检验 看是否满足需要
定性、定量指标 （将定性指标定量化）
评价系统的技术实现 （建立相应的计算机模型）
事先给定一个判断评价对象 等级的标准，然后根据评价 结果判断出每个呗评价的对 象
复 杂 大 系 统 的 特 点
相关性
层次性
整体性
环境适应性
如果系统的运行发展状况可以用一个向量x来表示，其中每一个分量（即组成系统的 要素）都从某一个侧面反映系统在某一特定条件下的运行发展状况，则x为系统的状况向 量，它构成了评价系统的指标体系
为了全面评价、分析系统X的n个方案（即评价对象）的优劣状况，设已获得的n个
目前出现很多用于系统 评价的模型和方法，如 模糊综合评价法、灰色 评价法、物元评价法、 模糊神经网络评价方法 等等
系 统 评 价 的 一 般 步 骤 图
实例检验
根据评价结果作出决策
多元指标 筛选方法 评价
多元指标筛选方法评价
多元指标的筛选和评价是一个复杂的过程，涉及到多个方面的考虑。
以下是一些常用的方法：
1. 相关性分析：通过计算各个指标之间的相关系数，可以评估它们之间的关联程度。
如果两个指标之间存在高度的相关性，可能意味着它们提供的信息是重复的，可以选择其中一个进行筛选。
2. 重要性评估：通过专家打分、层次分析法、熵权法等方法，对各个指标进行重要性评估。
根据评估结果，可以确定哪些指标对目标的影响更大，从而优先考虑这些指标。
3. 聚类分析：将具有相似性的指标聚为一类，对每一类指标进行综合评价。
这样可以减少指标的数量，简化评价过程。
4. 主成分分析：将多个相关指标转化为少数几个不相关的综合指标，这些综合指标能够反映原始指标的绝大部分信息。
通过主成分分析，可以大大减少需要评价的指标数量。
5. 机器学习方法：利用机器学习算法对历史数据进行分析和学习，找到指标之间的关系和规律。
通过预测和分类等任务，可以对新的数据进行评估和筛选。
6. 可视化方法：将指标数据以图表、图形等形式进行可视化展示，可以直观地观察到数据的分布、异常和趋势。
这种方法对于发现异常值、离群点和潜在的规律非常有帮助。
以上方法各有优缺点，可以根据具体情况选择适合的方法进行多元指标的筛选和评价。
同时，需要结合具体的应用场景和数据特点，进行综合分析和考虑。
系统评价的基本方法
系统评价的基本方法哇塞，系统评价可是个超级重要的事儿呢！那系统评价的基本方法到底是咋样的呢？首先呢，系统评价的步骤那可得好好说道说道。
第一步要明确评价的问题和目的呀，这就好比你要去一个地方，得先知道自己要去哪儿吧！然后就是全面收集相关的研究资料，这可不能马虎，就像寻宝一样，得仔细找，不能放过任何一个线索。
接下来就是对资料进行筛选和评估，把好的留下，不好的踢出去。
再之后就是提取数据，把有用的信息都拎出来。
最后进行分析和综合，得出结论。
这里面要注意的可多啦，比如收集资料要全面、准确，评估资料要客观、公正，分析数据要科学、合理。
可不能马马虎虎，不然得出的结论那可就不靠谱啦！那在这个过程中，安全性和稳定性也超级重要的好不好！就像建房子，根基不稳那可不行。
在系统评价中，如果数据不安全，被人篡改了或者弄丢了，那不是白费功夫嘛！而且系统要是不稳定，一会儿这儿出问题，一会儿那儿出问题，那还怎么进行评价呀！所以一定要保证数据的安全和系统的稳定，这是至关重要的呀！系统评价的应用场景那可多了去啦！比如在医学领域，可以评价某种治疗方法的效果；在教育领域，可以评价一种教学方法的优劣。
它的优势也很明显呀，能够综合多个研究的结果，提供更全面、更可靠的信息。
这就好比是把好多小块的拼图拼成了一个完整的大画面，让人看得更清楚、更明白呀！就拿医学上评价一种新药的效果来说吧，通过系统评价，可以把之前关于这种药的各种研究都综合起来分析。
如果之前的研究都说这药效果好，那就能更有信心地推广使用；如果有的说好，有的说不好，那就得进一步研究啦。
这样就能避免盲目地使用一种药，不是很好嘛！哎呀呀，系统评价真的是太重要啦！它就像是我们的眼睛，能让我们看得更清楚、更准确。
我们一定要好好利用系统评价这个强大的工具呀，让它为我们的生活和工作带来更多的好处和便利呀！。
复杂比例评价方法
复杂比例评价方法
复杂比例评价方法是一种综合评价方法，主要用于评价多个因素对某个目标的影响程度。
该方法的基本思想是将各种因素的重要性和作用程度量化，并将其综合起来计算得出最终的评价结果。
该方法适用于各种领域，如经济、教育、医疗等。
在经济领域中，可以用该方法评价项目的投资价值、市场前景等；在教育领域中，可以用该方法评价学生的综合素质、教学质量等；在医疗领域中，可以用该方法评价医院的医疗质量、服务水平等。
复杂比例评价方法的步骤包括：确定评价目标，列出评价因素，确定因素权重，评估各因素得分，综合评价得出最终结果。
其中，确定因素权重是最为关键的一步，通常可以采用AHP等方法进行。
该方法具有灵活性、可操作性和可靠性等优点，但也存在一些局限性，如对数据要求较高、难以考虑非线性因素等。
因此，在使用该方法时应注意其适用范围和局限性，以确保评价结果的准确性和可靠性。
- 1 -。
用于复杂系统可靠性分析的特征提取方法
用于复杂系统可靠性分析的特征提取方法随着科学技术的发展和社会生产力的进步，现代机械设备不断朝着大型化、自动化、精密化、智能化的方向发展，各组成部分之间相互关联，紧密耦合，形成有机整体。
对其进行可靠性分析，特征提取尤为重要，直接决定了复杂系统关键信息的表述，本文就特征的分类、特点及提取方法梳理总结，为实际项目应用奠定基础。
在复杂系统可靠性分析中，首要任务和先决条件就是从不确定的复杂信息中提取出能够反映运行状态的典型特征，进而采用适当的信息融合方法进行多源特征融合，降低信息的不确定性，挖掘其中的确定性成分，最终得到可靠的融合结果，为可靠性分析提供依据。
特征提取是利用适当的映射将高维原始信号空间的模式向量转化为低维特征空间的模式向量，从而找出最直接、最有效反映故障特征属性的方法。
目前，特征提取方法主要有时域分析、频域分析及其它域分析。
一、时域特征提取方法时域特征提取是最简单、最直接的特征提取方法，它直接对时域信号进行分析来获得有关特征，包括波形分析、相关分析、时域同步平均、统计分析等。
可分析的特征参数包括周期、均值、最大值、最小值、均方根值、方差、方根幅值、绝对平均幅值、歪度、峭度、波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标等等。
如利用信号的时域波形提取小波特征和冲击特征，应用于驱动电机碰摩信号和转子试验台冲击信号的提取。
文献提出运用时域分析法对滚动轴承振动信号进行特征提取。
为提高齿轮故障检测的可靠性，对齿轮箱振动信号进行经验模态分解后，提取本征模态函数的非线性峭度作为时域特征。
为避免漏峰现象，分析了峭度指标和互相关系数在分析冲击信号时的优势与不足，提出了加权峭度指标对冲击信号进行检测，提高了信噪比。
对柴油机缸盖振动加速度信号与缸内压力升高加速度信号进行时域相关分析，提出利用振动加速度信号特征点对燃烧特征点进行估计的方法。
改进的传统时域平均方法，不需要键相信号的变转速齿轮箱振动信号时域同步平均方法，时域同步平均结果准确估计出了齿轮箱瞬时转速，消除了转速波动对振动信号的影响。
21第十章复杂产品(系统)的可靠性评估
1. MML法（修正极大似然法）
25
设系统中串联的m个均为成败型单元。根
nˆ 据数学推导（略），系统的等效试验次数 ，
xˆ 等效成功次数 和单元试验次数 ，实测成
x n 功次数 i 的关系式如下：
i
n
m ni 1 x i 1 i
m 1 m 1
x i 1 i
1
第十章 系 统（ 复 杂 产 品 ）
的可靠性评估
内容提要
§10-1 系 统 可 靠 性 综 合 的金 字 塔 模 型
一、系统可靠性综合的金字塔模型示意图 二、金字塔系统可靠性综合评估方法 三、金字塔系统可靠性综合评估中 应注意的问题
§10-2 系 统 可 靠 性 的 经 典置信 限
一、经典精确置信限 二、经典近似置信限
系统 分系统 单 机、部 件 组合件 材 料 、元 件
图10-1 系统可靠性综合的金字塔模型
6
对任何大系统的可靠性评估， 都必须十分清楚它的构成，只有 它的金字塔模型正确和完整，才 可能对该系统的可靠性做出精确 的评估。
7
二、金字塔系统可靠性综合评估方法
在实验室内进行系统各组成单元的模拟
使用试验
解： ① 对4个组成单元进行排序
按ni从大到小排序为：(n1, x1) (60,59), (n2, x2 ) (50,49), (n3, x3) (45,45), (n4, x4 ) (30,30)。
② 确定 nl , xl ; ni , xi
舍去中间无失败单元（试验次数非最小的无 失败单元）(45,45)。
一、是试验向量的排序，
二。是方程（10-5）的求解。
尤其是对于3个或3个以上单元的串联系 统计算起来更困难。实际上工程上常用的是 经典近似置信限方法。
系统工程筛选方案
系统工程筛选方案一、前言系统工程是指利用系统工程理论和方法，以系统概念为核心，运用各种技术和手段进行系统的设计、开发、管理和维护。
系统工程的目的是实现系统的高效运行，满足用户的需求，提高系统的整体性能和可靠性。
在系统工程的开发过程中，需要对各种可选方案进行筛选，以确保选择最适合的方案来实现系统目标。
系统工程的筛选方案是系统工程开发中非常重要的一步，本文将讨论系统工程筛选方案的具体步骤和方法。
二、系统工程筛选方案的目的系统工程筛选方案的目的是寻找并确定最佳的系统设计和实施方案。
通过筛选方案，可以确保所选择的方案能够满足系统的需求并具有最佳的性能和可靠性。
在系统工程的筛选方案过程中，需要充分考虑系统的功能需求、性能指标、资源预算、时间安排等因素，以便选择出最合适的方案，并避免因选择不当导致系统工程的失败。
三、系统工程筛选方案的步骤（一）需求分析系统工程开始筛选方案的第一步是进行需求分析。
在需求分析的过程中，需要明确系统的功能需求、性能指标、资源预算、时间安排等方面的要求，以便基础进行后续的筛选和评估。
1. 系统功能需求系统功能需求是指系统工程需要实现的功能目标，包括功能的详细描述、功能之间的关联和交互等方面。
在需求分析过程中，需要充分了解用户的需求，以确保所选择的系统方案能够满足用户的实际需求。
2. 性能指标系统的性能指标是评价系统工程方案的重要指标，包括系统的响应时间、吞吐量、可靠性、安全性等方面。
在需求分析阶段，需要明确系统的性能指标，并与用户进行充分的沟通和确认，以确保所选择的系统方案能够满足性能要求。
3. 资源预算系统工程的实施需要一定的人力、物力和财力资源，这些资源一般是有限的，需要在一定的预算范围内进行约束。
在需求分析阶段，需要对系统资源的需求进行充分的评估和预算，以便在后续的筛选方案过程中进行合理的预算分配。
4. 时间安排系统工程的实施需要一定的时间，需要在一定的时间范围内完成。
在需求分析阶段，需要对系统实施的时间进行充分的计划和安排，以便在后续的筛选方案过程中进行合理的时间安排。
综合评价指标筛选方法综述
综合评价指标筛选方法综述提要本文综述了国内综合评价时基于指标区分度、相关性、代表性、层次分析法、回归方程法、专家法的各种指标筛选方法现状。
关键词：指标筛选；条件广义方差；极大不相关；比较矩阵；主成分科学的评价指标体系是综合评价的重要前提，只有科学的评价指标体系，才有可能得出科学的综合评价结论，在构造综合评价体系框架时，初选的评价指标可以尽可能的全面。
在指标体系优化的时候则需要考虑指标体系的全面性、科学性、层次性、可操作性、目的性等。
当指标太多时，就会有很多重复指标，相互干扰，这就需要正确的、科学的方法筛选指标。
国内学者对综合评价中筛选指标提出了自己的方法，主要集中在统计和数学方法上。
一、基于区分度的分析方法区分度是表示指标之间的差异程度，区分度越大，说明指标的特性越大，越具有代表性。
二、基于相关性的分析方法同一指标体系中的指标之间的重迭性应该尽量的低，否则指标出现冗余，分析结果很容易失真。
三、层次分析法筛选指标五、基于代表性筛选指标张尧提出的主成分法，把主成分上系数大的变量留下，因为这些变量对主成分的贡献大，那么其他次要变量就可以剔除。
邱东提出了另一种主成分删除变量的方法。
把最后一个主成分线性式中权数最大的指标去除，因为该指标在该分量中起主要作用，而该分量对全部信息的贡献很少，说明该指标对全部信息的贡献也很少。
对剩余指标进行重复分析和指标剔除过程，最后就可以得到几个代表性指标。
用主成分筛选指标一个较严重的问题就是可能出现某个指标在第一主成分和最末主成分上的权重都很大，那么这个方法就不适用了。
苏为华是采用聚类分析中的“指标聚类”来对原指标进行归类，然后根据一定的选择标准，可以是指标类数又或是指标相关性“阀值”确定出相应的分类数，从每一类中选择一个或若干个代表性指标，最后构成一个指标体系。
六、基于专家意见的筛选方法专家法最著名的就是德尔菲法，优点和缺点都很显著，但其主观性太强，耗时成本高，所以应用的较少。
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统计与决策
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续表 = 房地产业相关指标 年份
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=ACS3R ==3SR PQS3A QPSP =CBSP AQCSBR AORSOA =3ASN3 =N=SN APAS=O =QB =QNSR3 A=ASN AACS=
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根据表 - 对指标进行聚类 # 可以根 据实际要求对取不同的值 # 取 ;&%9? 时得 到指标的一个聚类为 $
’"*/ # ’"-,"*7/ # ’"7,":,"=,"@,"*%,"**,"*-,"*:,"*=, "*A/ #’"A,"?/ #’"B/
由于每类指标都反映了房地产系统 的一个方面 # 所以在筛选指标的时候要 保证指标体系中要至少包含每类指标中 的一个指标 & 二 ! 基于粗糙集理论的指标体系简 化方法 粗 糙 集 !<C " 理 论 是 波 兰 科 学 家 D6EF60 在 *?@- 年提出的一种数学理论 # 主要用于数据分析 # 该理论提出的核 % 约 简和上下近似等概念提供了从系统中分 析多余属性的方法 # 利用粗糙集理论中 的核与约简可以对复杂系统的指标进行 筛选 # 达到简化指标体系的目的 & 对 于 武 汉 市 房 地 产 系 统 C# 其 指 标 体 系 为 G&’"*,"-, ) ,"!/ # 每 个 指 标 有 . 个 数 据 ! 表 * "# 若 将 表 * 表 示 为 表 7 的 形 式 # 则整个房地产系统的信息矩阵可用 一个 .H! 矩阵 G 来表示 &
)万 JK9.+ B%7 A?7 A:* A-: AB* ?-: *7*% *=A% *=?B *=@= *A== *B:*97 -%@A9= -@7A9?
积 )万 JK9." !JK9."
2"()0+4"1)0+25".6" .6" 2"()0+4"1)0+2
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!7 " .#! .(! 2"()0+4"8)0+2 为 两 指 标 的 最 小
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& & & & ( % + &>= +>A & +*> ) #$ #<2=?A?C? & ?>
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B /($ 2/(< /( /($!/(<
由 以 上 定 义 看 出 #@ 是 一 个 主 对 角 线 为 B 的 > 阶方阵 $ 根 据 上 述 方 法 利 用 65DE5F 软 件 对 表 = 中的数据进行标准离散化与求核处 理 # 得到
系 ’ # 其分辨矩阵 @ 是一个 由 ’ 的 子 集 构 成的 > 阶方阵 % +== +=A & +=> ’ $
=QPP =QPQ =QQB =QQ= =QQA =QQC =QQ3 =QQR =QQN =QQO =QQP =QQQ ABBB ABB=
=RNS33 =OCS3P =ONSPC ABOSQR ARRS3A CROSAC 3PRSON NBNSQ= OPAS=C Q=ASCC =B=RSPQ =BPRSNP =ABNSP3 =C3OSP
3 BSNC=N BSOPQC BSQPBN =SBBBB BSQPCB BSP=OP BSNQBR BSQNOC BSON3B BSQ=N= BSQ3PC BSQNCQ BSPRB= BSQORA BSQBN3 BSQOCB
R BSNANC BSOOPR BSQPRN BSQPA3 =SBBBB BSPBO3 BSNPR= BSQOP= BSOR3P BSQB=A BSQCA3 BSQOP3 BSPCOO BSQPCO BSPQA= BSQPNQ
’:2G/=?/A?/C?/3?/9?/H?/=B?/==?/=C?/=3?/=9I 若 在 ’: 中 的 指 标 /( 与 /$ 间 具 有 关
系%
V 数据来源 ! 武汉市统计年鉴 " 武汉房产交易年报
表A 指标关联度表
= A C 3 4 N O P Q =B == =A =C =3 =R =9
= =SBBBB BSO=QQ BSNQ=3 BSNPNB BSNPO= BSOAQO BSOO3N BSNQB3 BSORNN BSNQCA BSNQCN BSNPNN BSOBAA BSNQB3 BSOBNO BSNPOQ
77=** 7::%% 77:=7:*?% ==@-* -:A7-=B%A*@ ?*A*?: ?B-A%? *%A=B-? *%AB??B ?AB*7% *%*7*%= **=7:%%
A-=% A77% AB?7 B-=A B=BA *-@-B *%A=***B7 *-B:7 ??@* ?@?: *A%:? **-** *-:-*
=ONNRA =QRCCQ ABORP= ACOCB= CBCPOO RBA=C3 OQRPAO =BO=POP ===CNNR =BPPB=3 ==NRR3B =CRA=AQ =RRCQ3= =BQPCBB
RSOO RSQ NS= NSA NSC NSR NSQ OSA OSR OSP PS= PSN PSP QSNR
8 0
绝对差值 *
.6" .6" 2"()0+4"8)0+2 为两 指 标 的 最 大
8 0
绝对差值 * 其中 ( #8&*,-, ) ,! #0&*,-, ) ,.," 为分 辨系数 # 其作用在于提高关联系数之间 的 差 异 显 著 性 # 一 般 情 况 下 取 " ")%9*,
*?@@ *?@? *??% *??* *??*??7 *??: *??= *??A *??B *??@ *??? -%%% -%%*
=AN=SBP =3BOS=A =RRRSP =OO=SNP A==NSQ APOASQ CONQSP 33RCSQ 3Q=RSPN RROCSB3 RQ=ASRA N=QPSA3 NQRCSQ3 OCBRSBR
=ABSR ==CS3 =BC =BOSC ===S3 ==QSP =ANSC ==PS3 ==ASA =BCS= QOS3 QNS= =BBSN QQSR
丁烈云
当我们得到了关联系数后 # 由于其 数据多 # 信息分散而不利于比较 # 为此我 们将各时刻的关联系数求平均值 # 将信 息集 中 比 较 & 若 把 关 联 度 记 为 #(8 # 则 记 为 !: " #(8& * #&!(8)0+ . 0&* #(8 为 两 指 标 "(%"8 的 关 联 度 *. 为 数 列的长度 # 即数据个数 & 计算 "( 两两之 间 的 关 联 度 ;(8# 则 得 到对称的指标关联度矩阵
;** ;*- ) ;*! ’ $ % ;-* ;-- ) ;-! ( <& % ( ) ) ) ) % ( ;*! ;-! ) ;!! ) &
!= "
其中 ;(8&*,;(8&;8(,(,8&*,-, ) ,! & 在实践 中一般取一临界值 ; ! 一般 要 求 ;>%9="# 当 ;(8>; 时 # 则将 "( 与 "8 归为一类 & 根据上面的聚类方法对武汉市房地 产指标进行聚类分析 # 在开始选取指标 时 # 首先考虑的是信息的完备性 # 为了获 取更多的有关房地产系统的信息 # 一般 要选取尽量多的指标 # 然后通过一定的 方法进行筛选 # 选择与房地产系统具有 重要关系的指标 & 结合武汉市房地产系 统的实际 # 初步选取的指标如表 * $ 利用灰关联度方法对表 * 数据进行 分析 ! 取 "&%9= "# 得到两两指标间的关联 度如表 - &
*%79* **79: ??9: ?@9? *B:97 *7-9@ ??9? *%?9? -%@9A ?@97 ?@9* *%:9: **%9@ *%%9*