模糊综合评价【范本模板】
模糊综合评价
要求我们评价不同专业的就业情况，对于就业情况的好坏在人们心中的界限的模糊的。
而对于模糊现象，我们可以利用模糊数学理论和方法，进行模糊综合评价。
2.1 名词解释及符号说明1）论域——亦称基本集合。
通常，人们在研究某一问题时，将研究对象限制在某一个特定的范围内，那么，这个特定的范围即论域，记为U 、V 。
例如，要研究资料中工科类的毕业生的就业情况，论域U 是资料中工科类的全部毕业生。
2）元素和子集——构成论域U 的每个单位i u ，成为U 的元素。
例如，U 是工科类的全部毕业生，那么，每个工科类毕业生即为元素。
U 中一部分元素组成的集合A ，称A 为U 的子集。
3）模糊子集——论域中一个模糊集合，通常用~A 、~R ……等表示，它的特点是：U 中的某一或某些元素i u ，可能属于A ，也可能不属于A ，不是绝对地属于或不属于该子集。
例如，就业水平较差的毕业生，较好的毕业生，都是论域U 的模糊子集。
4）隶属度——论域U 中的各个元素i u 对于U 中的模糊子集~A 的关系有如下几种：一是属于~A ，二是不属于~A ，三是在一定程度上属于~A ；对上述三种情况用数字描述之：属于~A 记为1，不属于记为0，在一定程度上属于~A 时，用0到1之间的一个数值表示，当属于~A 的程度越强时，所取的数值越接近1，当属于~A 的程度越弱时，所取的数值越接近于0。
对论域U 中的每一元素，在[0，1]中赋之一个相应的数值，用以描述i u 对~A 的隶属程度，这样的数值称为i u 对~A 的隶属度。
5）模糊矩阵——评价时考虑多个因素，采用多个指标分别独立地进行考察，同时，对每个指标的评价结果赋予多个评语。
因此，每个指标与任何一个评语都有一定的数量关系，这种数量关系可以用矩阵表示。
模糊关系记为~R ，()~,R i j R u v μ=，其中，i u 和j v 分别为U 和V 有限集中的元素。
2.2 指标等级的设定2.2.1 反映就业情况指标的确定综合附件资料及问题一模型分析，我们可以得到反映就业情况的四项指标：我们分别给这四项指标划分等级。
模糊综合评价
2.3.1 可采矿量的隶属函数 因为勘探的地质储量为 8800 吨，故可用资源的利用函数作为隶属函数 x A ( x) 8800 x 1 2.3.2 投资约束是 8000 万元，所以 B ( x) 8000 2.3.3 根据专家意见，采矿成本 a1 ≤5.5 元/吨为低成本， a 2 a2 x , a1 x a 2 故 C ( x) a 2 a1 0 , a x 2
2.3.4 净现值的隶属函数 取上限 15（百万元），下限 0.5（百万元），采用线性隶属函数 1 E ( x) ( x 0.5) 14.5 根据各隶属函数计算出 5 个方案所对应的不同隶属度 A ( x) 表 1 隶属度表 项目 方案I 方案II 方案III 可采矿量（万吨） 0.5341 0.7614 0.6705 基建投资（万吨） 0.3750 0.3125 0.3375 采矿成本（元/吨） 1 0.76 1 不稳定费用（万元） 0.85 0.75 0.8 净现值（万元） 1 0.4480 0.6552 这样就决定了模糊关系矩阵 1 0.8636 0.5341 0.7614 0.6705 0.3750 0.3125 0.3375 0.15 0.25 R 1 0.76 1 0.4 0.48 0.75 0 .8 0 0 .2 0.85 0.4480 00.6552 0 0.0345 1 2.4 确定因素及权重向量，对评价集可数值化或归一化 2.5 计算综合评价（综合隶属度）向量： 对于权重 A (a1 , a2 , , an ) ，并计算 B=A。R 2.6 根据隶属度最大原则做出评判，或计算综合评判值 根据专家评价，诸项目在决策中占的权重为 A = (0.25, 0.20, 0.20, 0.10, 0.25)， 于是得诸方案的综合评价为 B = AR = (0.7435, 0.5919, 0.6789, 0.3600, 0.3905) 由此可知：方案 I 最佳，方案 III 第二，方案 II 第三，方案 IV 第四，方案 V 方案IV 1 0.15 0.4 0 0 方案V 0.8636 0.25 0.48 0.2 0.0345
模糊评价范例
7.模型二的建立与求解从纵向影响力出发来评判它的影响力。
我们搜集了以往18届世博会的举办时间长度，举办场馆面积，参加国及团体，参馆人数，数据见附录，表23,然后利用模糊综合评判方法求出各届世博会的影响力并对其进行综合排名。
7.1模型二的建立模型二我们采用的是模糊评价模型，该模型就是对多种影响因素的实物和现象进行总的评价，且在评价过程中最显著的特征就是涉及模糊因素。
由于各中复杂多变的不确定性因素的影响，难于用解析方法作定量的分析，因而通过模型综合评价，将会使问题得到满意解决。
故我们建立模糊综合评价模型对对世博会做出定量综合评价。
而使用此模型的前提条件是对个影响指标划分一定数量的等级。
①确定分界标准值从某种程度上对世博会来说，举办时间长度，举办场馆面积，参加国及团体，参馆人数都是越大越好。
首先我们对各项指标进行分级，共分为五个等级。
分等级原则如下：将每届世博会的各项指标按照从小到大的顺序进行排序，然后分别求出各项指标排序后相邻两数的差值，选取差值最大的四个作为分界点，我们取分界点两数的平均值作为分类标准值。
如下表：对场馆面积，找出最大四个差值337，210，50，40；参展国家和组织最大四个差值68，52, 33，19；参观人数最大四个差值1400，1391，1078, 500；天数最大四个差值78，52，20，17。
并以此分界求出各项指标的分界标准值如下表：表18 各项指标分等级表格② 建立评价因素集对世博会综合评价，将举办时间长度，举办场馆面积，参加国及团体，参馆 人数作为评判的标准。
故我们首先设定因素集U ={u , u , u , u }1234③ 建立评价等级集然后设定评价等级集V = {1,2,3,4,5）。
分别表小等级一，等级二，等级三，等 级四，等级五。
④ 建立评价矩阵R本题参与评价的因素m 有4个，世博会各个指标的评价标准n 有5个级别。
对U 中每一个因素根据评判规则进行模糊评判。
模糊综合评价法及其应用【范本模板】
模糊综合评价法及其应用陈勇（新华学院）摘要:模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。
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。
模糊集合理论(fuzzy sets)的概念于1965 年由美国自动控制专家查德（L．A． Zadeh）教授提出,用以表达事物的不确定性。
关键字：模糊评价法、应用、评价因素、评价值、特点正文：为了便于描述，依据模糊数学的基本概念，对模糊综合评价法中的有关术语定义如下：1．评价因素（F）：系指对招标项目评议的具体内容（例如，价格、各种指标、参数、规范、性能、状况，等等）。
为便于权重分配和评议，可以按评价因素的属性将评价因素分成若干类(例如,商务、技术、价格、伴随服务，等）,把每一类都视为单一评价因素，并称之为第一级评价因素(F1)。
第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素(例如，第一级评价因素“商务”可以有下属的第二级评价因素:交货期、付款条件和付款方式，等）.第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素(F3).依此类推.2．评价因素值（Fv):系指评价因素的具体值。
例如,某投标人的某技术参数为120，那么，该投标人的该评价因素值为120.3．评价值(E）：系指评价因素的优劣程度.评价因素最优的评价值为1（采用百分制时为100分）；欠优的评价因素，依据欠优的程度,其评价值大于或等于零、小于或等于1(采用百分制时为100分），即0≤E≤1(采用百分制时0≤E≤100)。
4．平均评价值（Ep)：系指评标委员会成员对某评价因素评价的平均值. 平均评价值（Ep）=全体评标委员会成员的评价值之和÷评委数 5．权重(W）:系指评价因素的地位和重要程度。
第一级评价因素的权重之和为1；每一个评价因素的下一级评价因素的权重之和为 1 。
AHP——模糊综合评价方法的实现模板剖析
AHP——模糊综合评价方法的实现模板1. AHP计算权重实现模板根据“立法后的评估指标体系”的设计，一共分成三层：B层（B1——B3）为：立法质量、实施标准、绩效标准；C层（C1——C9）为：合法性、合目的性、技术性、执法司法过程、公众守法状况、公众对工商行政管理部门纠纷处理结果的态度法、院判决的效果、效率、适当性标准；D层（D1——D41）为：C 从下的各个指标。
B层权重计算步骤如下：（1）依据专家打分，构造判断矩阵（具体打分方法，详见AHP的理论部分）（2）归一化处理（具体计算方法，详见AHP的理论部分）（3）计算出归一化后的矩阵行与构量的平均值，该平均值就是各指标的权重值。
（4）权重系数推算结果的一致性检验由于矩阵中两两对比指标的标度是根据“若干专家”的主观判断做出的量化规定，其结果与客观事实间或多或少会有一些偏差，所以必须对上述的初步结果进行一致性检验。
过程一般分为三个阶段 ：一致性尺度计算、相容性指数计算、相容性比率计算。
第一，指标一致性尺度计算一致性尺度 CM （Consistency Measure ）或者叫一致性标度是指检验指标与客观事实是否相符的标准与参照物，在层次分析法中，最大特征根 λmax 就是一致性尺度，其求解步骤为 ①求解向量AW.=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭（）AW ，左侧为判断矩阵，右侧列为上述计算的权重 ②计算最大特征值 λmax向量 AW 的各个分量 AW i 除以相对应的权重分量 W i 就是各指标的最大特征值，整个判断矩阵的最大特征根就是各指标最大特征值之和的平均值。
计算AW ：第二，相容性指数计算相容性指数 CI （Consistency index ）=(λmax —n)/（n —1），n 为待检验的指标个数。
计算CI=第三，相容性比率计算层次分析法一致性检验的规则是 ：CR ＜ 0.10表示判断矩阵的一致性程度较高，“专家们”对各个指标作出的价值判断与事实基本吻合，如 CR ＞0.10，则表示必须修正判断矩阵中的含义值。
领导干部考核模糊综合评价
02
客观权重确定
利用统计方法、关联分析等手段，根据数据和事实计算各评价指标的权重。
确定评价因素集
将与被评价对象相关的因素集合起来，形成评价因素集。
确定评语集
根据评价需要，确定评语的集合，如优秀、良好、一般、较差等。
建立模糊关系矩阵
根据各评价指标与评语之间的模糊关系，建立模糊关系矩阵。
根据确定的权重和模糊关系矩阵，进行合成运算，得出各评价对象的综合评价结果。
领导干部考核模糊综合评价
汇报人：
2023-12-31
模糊综合评价概述领导干部考核指标体系模糊综合评价方法领导干部考核实例分析模糊综合评价的优缺点领导干部考核的未来展望
目录
模糊综合评价概述
01
模糊综合评价是一种基于模糊数学的评价方法，通过将定性评价转化为定量评价，对具有模糊性的对象进行综合评价。
模糊合成运算
根据综合评价结果，进行决策分析，如排序、分类、筛选等。
决策分析
对综合评价结果进行解释说明，并将结果反馈给相关人员，以便进行改进和优化。
结果解释与反馈
领导干部考核实例分析
04
考核目的
对某市领导干部进行全面、客观、公正的评价，激励优秀干部，促进干部队伍整体素质提升。
考核内容
包括德、能、勤、绩、廉等方面，具体指标包括政治素质、工作实绩、领导能力、作风建设等。
考核方法
采用定性与定量相结合的方法，通过民主测评、个别谈话、查阅资料等方式进行。
考核结果
根据考核得分，将领导干部分为优秀、良好、一般、较差四个等次，对优秀干部进行表彰和奖励，对较差干部进行约谈和整改。
考核目的
考核内容
考核方法
考核结果
包括部门工作目标完成情况、领导能力、团队协作、创新思维等方面。
模糊综合评价法【范本模板】
一、模糊综合评价法的原理与数学模型模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。
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.由于地质环境与地质灾害系统的复杂性，地质环境与地质灾害评价需要研究的变量关系较多且错综复杂，其中既有确定的可循的变化规律,又有不确定的随机变化规律,人们对地质环境的认识也是既有精确的一面，也有模糊的一面。
用绝对的“非此即彼”有时不能准确地描述地质环境中的客观现实，经常存在着“亦此亦彼”的模糊现象，其刻划与描述也多用自然语言来表达,如某一斜坡地段的工程岩组为“软弱岩体”，该地段岩体稳定性“较差”等等。
自然语言最大的特点是它的模糊性。
从逻辑上讲，模糊现象不能用1真（是)或0假（否）二值逻辑来刻划，而是需要一种用区间 [0， 1]的多值(或连续值）逻辑来描述。
可见，运用模糊理论解决地质环境与地质灾害危险性评价问题，是模拟人脑某些思维方式，提高认识地质体的一种有效方法。
因此，地质环境质量与地质灾害危险性评价中引入了模糊综合评判方法是客观事物的需要，也是主观认识能力的发展。
模糊综合评判方法是应用模糊关系合成的特性，从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法,它把被评价事物的变化区间作出划分，又对事物属于各个等级的程度作出分析，这样就使得对事物的描述更加深入和客观，故而模糊综合评判方法既有别于常规的多指标评价方法，又有别于打分法.(1)模糊综合评判数学模型设U={u1,u2，…,um｝为评价因素集,V={v1，v2, (v)n}为危险性等级集。
评价因素论域和危险性等级论域之间的模糊关系用矩阵R来表示：式中，rij =η（ui，vj)(0≤rij≤1)，表示就因素ui而言被评为vj的隶属度；矩阵中第i行Ri =(ri1，ri2,…，rin）为第i个评价因素ui的单因素评判，它是V上的模糊子集。
模糊综合评价的因素集以及评语集
模糊综合评价的因素集以及评语集示例文章篇一：《模糊综合评价：走进奇妙的评价世界》嗨，大家好！今天我想和你们聊聊一个超级有趣又有点神秘的东西——模糊综合评价。
你们可能会想，这是个啥呀？听名字就觉得很复杂呢。
可别被它的名字吓住了，我来给你们好好讲讲。
在我们的生活里呀，常常要评价很多东西。
比如说，评价一个老师好不好，这可不是一件简单的事儿。
你不能就说这个老师好或者不好，得从好多方面来看。
这就像是给一个超级大的拼图找碎片一样，每一个小碎片都很重要。
这时候呢，模糊综合评价就像是一个魔法工具，可以帮我们把这些碎片都组合起来，得出一个比较靠谱的结论。
那这个模糊综合评价到底是怎么一回事呢？咱们先来说说因素集。
因素集就像是一群小伙伴，它们每一个都对最后的评价有话要说。
就拿评价一家餐厅来说吧。
味道、服务、环境这些都是因素集里的小伙伴。
味道又可以分成好多小部分呢，是甜的、辣的、酸的合不合适，是太淡了还是太咸了。
服务呢，服务员态度好不好，上菜快不快。
环境包括餐厅里干净不干净，装修漂亮不漂亮。
这每一个小部分就像是小伙伴身上的小零件，缺了哪一个都不行。
我再给你们举个例子吧。
假如我们要评价一个游乐园。
那因素集里可能就有游乐设施、排队时间、园内卫生、工作人员态度这些小伙伴。
游乐设施刺激不刺激、新不新，排队时间是不是太长了，长到让人等得都不耐烦了，园内卫生是不是到处都是垃圾呀，工作人员态度是不是很热情，像小太阳一样温暖呢。
这些因素都在心里打着小算盘，想着自己对这个游乐园的评价有多大的影响力。
再来说说评语集。
评语集就像是一个个小盒子，每个盒子上都贴着不同的标签。
比如说，对于餐厅的评价，评语集可能有“非常好”“比较好”“一般”“不太好”“非常不好”这些小盒子。
那对于游乐园呢，可能就是“超棒”“不错”“马马虎虎”“不太满意”“糟糕透顶”。
我们要做的就是把每个因素按照它们的表现，放进对应的评语小盒子里。
我来给你们讲个我和我小伙伴的故事吧。
模糊综合评价法例题
模糊综合评价法例题以选择一款智能手表为例，假设有以下几个指标和权重：指标1：电池续航力（权重0.3）。
指标2：刘海屏幕大小（权重0.2）。
指标3：系统处理速度（权重0.2）。
指标4：尺寸适宜性（权重0.15）。
指标5：价格（权重0.15）。
下面是4款手表的评价得分，得分越高表示越好：手表A：电池续航力80分，刘海屏幕大小60分，系统处理速度75分，尺寸适宜性85分，价格70分。
手表B：电池续航力90分，刘海屏幕大小65分，系统处理速度70分，尺寸适宜性80分，价格75分。
手表C：电池续航力85分，刘海屏幕大小70分，系统处理速度80分，尺寸适宜性85分，价格80分。
手表D：电池续航力60分，刘海屏幕大小75分，系统处理速度75分，尺寸适宜性70分，价格90分。
首先需要标准化每个指标的得分，将评分范围调整为0~1之间：手表A：电池续航力0.64，刘海屏幕大小0.4，系统处理速度0.58，尺寸适宜性1，价格0.33。
手表B：电池续航力0.86，刘海屏幕大小0.5，系统处理速度0.35，尺寸适宜性0.8，价格0.5。
手表C：电池续航力0.75，刘海屏幕大小0.6，系统处理速度0.65，尺寸适宜性1，价格0.67。
手表D：电池续航力0，刘海屏幕大小0.8，系统处理速度0.58，尺寸适宜性0.6，价格1。
然后计算加权得分，即每个指标得分乘以对应权重的得分，最后求和即得到模糊综合评价的得分：手表A：0.64*0.3+0.4*0.2+0.58*0.2+1*0.15+0.33*0.15=0.514。
手表B：0.86*0.3+0.5*0.2+0.35*0.2+0.8*0.15+0.5*0.15=0.557。
手表C：0.75*0.3+0.6*0.2+0.65*0.2+1*0.15+0.67*0.15=0.628。
手表D：0*0.3+0.8*0.2+0.58*0.2+0.6*0.15+1*0.15=0.461。
因此综合评价得分最高的手表是手表C，其次是手表B、A和D。
ahp-模糊综合评价法
ahp-模糊综合评价法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：AHP-模糊综合评价法AHP（Analytic Hierarchy Process）和模糊综合评价法是两种常用的决策分析方法，它们在不同程度上解决了现实中的复杂决策问题。
本文将介绍AHP和模糊综合评价法的基本原理，以及它们在决策分析中的应用。
一、AHP原理及应用AHP是由美国数学家托马斯·萨蒙提出的一种多目标决策方法。
其基本原理是通过将复杂的决策问题分解成多个层次，构建层次结构，并利用专家判断或数据分析来确定各个层次的权重和优先级，最终得出最佳决策方案。
AHP的应用范围非常广泛，包括工程管理、项目评估、投资决策等多个领域。
在工程管理中，可以用AHP确定工程项目的目标、任务和资源分配方案；在项目评估中，可以用AHP评估项目的风险和收益，并确定最优的项目实施方案；在投资决策中，可以用AHP评估投资项目的收益和风险，并确定最佳的投资方向。
AHP的核心是通过对多个因素进行两两比较，建立一个判断矩阵，然后利用特征向量法计算各个因素的权重，最终确定最佳的决策方案。
二、模糊综合评价法原理及应用模糊综合评价法是一种用来处理模糊信息和不确定性的决策分析方法。
其基本原理是通过建立模糊数学模型，将模糊信息量化，并据此进行决策分析。
模糊综合评价法的应用领域包括环境评价、质量评价、效益评价等多个领域。
在环境评价中，可以用模糊综合评价法评估环境污染的程度和影响因素；在质量评价中，可以用模糊综合评价法评估产品质量的好坏和改进方向；在效益评价中，可以用模糊综合评价法评估项目的效益和影响因素。
模糊综合评价法的核心是建立评价指标体系和评价模型，将模糊信息转化为数值信息，并根据不同指标的权重计算综合评价值，最终确定最佳决策方案。
AHP和模糊综合评价法分别适用于不同类型的决策问题。
AHP更适用于确定多目标多标准的决策问题，它能够通过层次结构和权重计算确定最佳决策方案。
模糊综合评价模【范本模板】
模糊综合评价模模糊数学是从量的角度研究和处理模糊现象的科学.这里模糊性是指客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦比”性。
比如用某种方法治疗某病的疗效“显效"与“好转”、某医院管理工作“达标”与“基本达标”、某篇学术论文水平“很高"与“较高”等等.从一个等级到另一个等级间没有一个明确的分界，中间经历了一个从量变到质变的连续过渡过程,这个现象叫中介过渡。
由这种中介过渡引起的划分上的“亦此亦比”性就是模糊性.模糊综合评价是以模糊数学为基础.应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法。
一、单因素模糊综合评价的步骤（1）根据评价目的确定评价指标（Evaluation Indicator ）集合{}m u u u U ,,,21 =例如:评价某项科研成果，评价指标集合为=｛学术水平，社会效益，经济效益}。
(2)给出评价等级（Evaluation Grade ）集合{}n v v v V ,,,21 =例如:评价某项科研成果，评价等级集合为={很好，好，一般，差}。
（3）确定各评价指标的权重（Weight){}m w μμμ,,,21 =权重反映各评价指标在综合评价中的重要性程度，且∑=1iμ例如：假设评价科研成果，评价指标集合=｛学术水平，社会效益，经济效益}其各因素权重设为{}4.0,3.0,3.0=w（4）确定评价矩阵R请该领域专家若干位，分别对此项成果每一因素进行单因素评价(One —Way Evaluation ），例如对学术水平,有50%的专家认为“很好”，30％的专家认为“好",20%的专家认为“一般”，由此得出学术水平的单因素评价结果为()0,2.0,3.0,5.01=R同样如果社会效益，经济效益两项单因素评价结果分别为()1.0,2.0,4.0,3.02=R()2.0,3.0,2.0,2.03=R那么该项成果的评价矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0321R R R R（5)进行综合评价通过权系数矩阵W 与评价矩阵R 的模糊变换得到模糊评判集S 。
模糊综合评价法举例
模糊综合评价法举例例：运用现代物流学原理，在物流规划过程中，物流中心选址要考虑许多因素。
根据因素特点划分层次模块，各因素又可由下一级因素构成，因素集分为三级，三级模糊评判的数学模型见表2所示：表2 物流中心选址的三级模型因素集U 分为三层： 第一层为 {}12345,,,,Uu u u u u =第二层为 {}{}{}111121314441424344551525354,,,;,,,;,,,u u u u u u u u u u u u u u u === 第三层为 {}{}5151151251352521522,,;,u u u u u u u ==假设某区域有8个候选地址，决断集{},,,,,,,V A B C D E F G H =代表8个不同的候选地址，数据进行处理后得到诸因素的模糊综合评判如表3所示。
表3 某区域的模糊综合评判⑴ 分层作综合评判{}51511512513,,u u u u =，权重{}511/3,1/3,1/3A =，由表3对511512513,,u u u 的模糊评判构成的单因素评判矩阵：510.600.710.770.600.820.950.650.760.600.710.700.600.800.950.650.760.910.900.930.910.950.930.810.89R ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭用模型(,)M •+（矩阵运算）计算得：515151(0.703,0.773,0.8,0.703,0.857,0.943,0.703,0.803)B A R ==类似地：525252(0.895,0.885,0.785,0.81,0.95,0.77,0.775,0.77)B A R ==5550.7030.7730.80.7030.8570.9430.7030.8030.8950.8850.7850.810.950.770.7750.77(0.40.30.20.1)0.810.940.890.600.650.950.950.890.900.600.920.600.600.840.650.81B A R ⎛⎫ ⎪⎪== ⎪ ⎪⎝⎭=(0.802,0.823,0.826,0.704,0.818,0.882,0.769,0.811)4440.600.950.600.950.950.950.950.950.600.690.920.920.870.740.890.95(0.10.10.40.4)0.950.690.930.850.600.600.940.780.750.600.800.930.840.840.600.80B A R ⎛⎫⎪⎪== ⎪⎪⎝⎭=(0.8,0.68,0.844,0.899,0.758,0.745,0.8,0.822)1110.910.850.870.980.790.600.600.950.930.810.930.870.610.610.950.87(0.250.250.250.25)0.880.820.940.880.640.610.950.910.900.830.940.890.630.710.950.91B A R ⎛⎫⎪⎪== ⎪⎪⎝⎭=(0.905,0.828,0.92,0.905,0.668,0.633,0.863,0.91)（2）高层次的综合评判{}12345,,,,U u u u u u =，权重{}0.1,0.2,0.3,0.2,0.2A =，则综合评判12345B B B A R A B B B ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭0.9050.8280.920.9050.6680.6330.8630.910.950.900.90.940.600.910.950.94 =(0.10.20.30.20.2)0.900.900.870.950.870.650.740.610.80.680.8440.8990.7580.7450.80.8220.8020.8230.8260.7040.8180.8820.7690.811⎛ ⎝⎫⎪⎪⎪⎪⎪ ⎪⎭ =(0.871,0.833,0.867,0.884,0.763,0.766,0.812,0.789)由此可知，8块候选地的综合评判结果的排序为：D,A,C,B ,G,H,F,E ，选出较高估计值的地点作为物流中心。
模糊综合评价
例某平原产粮区进行耕作制度改革，制定了甲（三种三收）、乙（两茬平作）、丙（两年三熟）3个方案，主要评价指标有粮食亩产量、产品质量、每亩用工量、每亩纯收入和对生态平衡影响程度等5项。
根据当前实际情况，这5个因素的权重分别定为0.2、0.1、0.15、0.3、0.25。
其评价等级如表1所示 表1评分项目经过典型调查，并应用各种参数进行试算预测，甲、乙、丙这三种不同耕地制度改革方案的5项指标如表2中所列的数字。
表2（1） 设因素集12345{,,,,}Ux x x x x =，其中，1x 为亩产量；2x 为产品质量；3x 为亩产工量；4x 为亩纯收入；5x 为对生态平衡影响程度，这5个因素的权重为{0.2,0.1,0.15,0.3,0.25}A = （2） 评判集123{,,}Vv v v =，其中，1v 为甲种方案，2v 为乙种方案，3v 为丙种方案。
（3） 建立单因素评判矩阵，因素与方案之间的关系可通过建立隶属函数，用模糊关系矩阵53()ijR r⨯=表示。
从表1可以看出，单个因素的对应关系明显，在区间上为一线性函数。
产量的隶属函数为111110350350()3506006003501600x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=<<⎨-⎪≥⎪⎩产品质量的隶属函数为22222111()1166106x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=-<<⎨-⎪≥⎪⎩用功的隶属函数为3333312020()120606020060x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=-<<⎨-⎪≥⎪⎩ 纯收入的隶属函数为4444405050()50130130501130x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=<<⎨-⎪≥⎪⎩生态平衡影响程度的隶属函数为55555111()1166106x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=-<<⎨-⎪≥⎪⎩将方案中调查测量的数据（表2）代入各隶属函数公式中，算出相应的隶属度，。
模糊综合评价模型【范本模板】
模糊综合评价模型（Fuzzy Synthetic Evaluation Model）什么是模糊综合评价模型?模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。
在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语,这就是一个综合评价问题。
模糊评价的基本思想许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别,于是我们先对单个因素进行评价,然后对所有因素进行综合模糊评价,防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否"这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。
模糊综合评价模型类别模糊评价基本模型设评判对象为P：其因素集 ,评判等级集.对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判,得到评判矩阵：（1)其中，r ij表示u i关于v j的隶属程度。
（U,V，R）则构成了一个模糊综合评判模型。
确定各因素重要性指标（也称权数）后，记为,满足，合成得(2）经归一化后，得 ,于是可确定对象P的评判等级。
置信度模糊评价模型（1）置信度的确定。
在(U,V，R)模型中,R中的元素r ij是由评判者“打分”确定的。
例如 k 个评判者，要求每个评判者u j对照作一次判断，统计得分和归一化后产生 , 且, 组成R。
其中既代表u j关于v j的“隶属程度”，也反映了评判u j为v j的集0中程度。
数值为1 ，说明u j为v j是可信的，数值为零为忽略。
因此，反映这种集中程度的量称为“置信度”.对于权系数的确定也存在一个信度问题。
在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后,作关于权系数的等级划分，由此决定其结果的信度。
当取N个等级时，其量化后对应于［0，l]区间上N次平分。
例如,N取5,则依次得到[0，0。
2]，［0.2，0。
4]，[0。
2,0.6],[0。
模糊综合评价法
若对于运算功能 u1, 有20%旳人以为是“很受欢迎”，50%旳
人
以为“较受欢迎”，30%旳人以为“不太受欢迎” ，没有人
以为“不 u1
受欢迎”，则 旳单原因R1 评 价(0.向2,量0.5为,0.3,0)
同理，对存储容量u2 ，运营速度 u3 ，外设配置 u4 和价格
模糊集合论旳基础知识
模糊集合论旳基础知识
▪ 模糊集合旳运算
模糊集合论旳基础知识
模糊集合论旳基础知识
模糊集合论旳基础知识
▪ 分解定理
模糊数学应用
▪ 模糊综合评价 ▪ 模糊综合评价旳一般环节如下： ▪ （1） 拟定评价对象旳原因集； ▪ （2） 拟定评语集； ▪ （3） 作出单原因评价； ▪ （4） 综合评价。 ▪ 例表表：达达评外质价 观 量某 式 。种 样牌 ，号x2表旳达手走表时U＝精{确x1，,x2x,x3表3,x达4}，价其格中，xx14 ▪ 评达语满集意为 ，Vy3＝表{达y1,不y2满,y3意}，。其中y1表达很满意，y2表
0.267 0.633 0.033 0.067 0.300 0.417 0.217 0.067 0.217 0.450 0.217 0.117
170 / 650 410 / 650 10 / 650 60 / 650 R2 200 / 650 310 / 650 120 / 650 20 / 650
引言
用数学旳眼光看世界，可把我们身边旳现象划分为： 1.确定性现象：如水加温到100oC就沸腾，这种现象旳规律 性靠经典数学去刻画； 2.随机现象：如掷筛子，观看那一面向上，这种现象旳规律 性靠概率统计去刻画; 3.模糊现象：如 “今日天气很热”，“小伙子很帅”，…等等。 此话准确吗？有多大旳水分？靠模糊数学去刻画。
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。
模糊综合评判【范本模板】
模糊综合评判法1。
算法原理模糊综合评判方法是指当一个事物受多个要素的作用时，对其进行的一种多要素综合评价方法。
有些要素的范围没有清晰的界限，而模糊综合评判法能够根据最大隶属度原则将定性指标转换为定量指标,从而对受多个要素影响的事物作出综合评价。
模糊综合评判方法是模糊数学理论在实际生活中的应用，对于因素众多、无法量化、等级划分没有清晰界限等一类问题的决策，模糊综合评判利用最大隶属度原则，柔性划分各个因素的隶属等级，解决人们主观难以确定的模糊界限问题。
模糊综合评判包括单层模糊综合评判和多层模糊综合评判.影响因素较多时，为避免权重过于微小掩盖该因素的作用，可以根据问题的特征将影响因素分层，先求出一层内部的评判结论,再根据得到的N个一层结论再次求解，此过程为多层次模糊综合评判.首先确定被评价对象的因素集合评价集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度矢量,获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权矢量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果.2.算法过程具体过程：将评价指标看成是由多种因素组成的模糊集合,再设定这些因素所能选取的评审等级，组成评语的模糊集合，分别求出各单一因素对各个评审等级的归属程度(称为模糊矩阵）,然后根据各个因素在评价指标中的权重分配，通过计算，求出评价的定量解值。
分为以下六个步骤。
2。
1确定评价对象的因素集合设U={u1,u2,…,u m}为刻画被评价对象的m种评价指标，m是评价指标个数。
按评价指标的属性将评价指标分为若干类，把每一类都视为单一评价因素，称之为第一级评价因素。
第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素，第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素，依此类推：U=U1⋃U2⋃⋯⋃U s其中，U i={u i1,u i2,⋯,u im}，U i⋂U j=Φ，任意i≠j，i,j=1,2,⋯,s。
{U i}是U的一个划分,U i称为类.2.2确定评价对象的评语集设V={v1,v2,⋯,v n},是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的评语等级的集合。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2 模糊综合评价在对许多事物进行客观评判时，其评判因素往往很多，我们不能只根据某一个指标的好坏就作出判断，而应该依据多种因素进行综合评判，如技术方案的选择、经济发展的比较等.模糊综合评判可有效地对受多种因素影响的事物作出全面评价。
2。
1 理论介绍模糊综合评判通常包括以下三个方面：设与被评价事物相关的因素有n 个，记为12{,,,}n U u u u =,称之为因素集。
又设所有可能出现的评语有 m 个，记为12{,,,}m V v v v =,称之为评判集。
由于各种因素所处地位不同，作用也不一样，通常考虑用权重来衡量，记为 12{,,,}n A a a a =。
1。
评判步骤进行模糊综合评判通常按以下步骤进行: （1）确定因素集12{,,,}n U u u u =。
（2）确定评判集12{,,,}m V v v v =.（3)进行单因素评判得12{,,,}i i i im r r r r =。
（4）构造综合评判矩阵：111212122212m m n n nm r r r r r r R r r r ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（5)综合评判：对于权重12{,,,}n A a a a =,计算B A R =，并根据最大隶属度原则作出评判。
2。
算子的定义在进行综合评判时，根据算子的不同定义,可以得到不同的模型。
1)模型I :(,)M ∧∨——主因素决定型 运算法则为max{(),1,2,,}j i ij b a r i n =∧=(1,2,,)j m = 。
该模型评判结果只取决于在总评判中起主要作用的那个因素,其余因素均不影响评判结果,比较适用于单项评判最优就能认为综合评判最优的情形.2）模型II (,)M ∨：——主因素突出型运算法则为max{(),1,2,,}j i ij b a r i n ==(1,2,,)j m =。
该模型与模型I比较接近,但比模型I 更精细些，不仅突出了主要因素，也兼顾了其他因素，比较适用于模型I 失效，即不可区别而需要加细时的情形。
3)模型III:(,)M +——加权平均型 运算法则为1nj i ij i b a r ==∑(1,2,,)j m =。
该模型依权重大小对所有因素均衡兼顾,比较适用于要求总和最大的情形。
4）模型IV:(,)M ∧⊕——取小上界和型运算法则为1min 1,()n j i ij i b a r =⎧⎫=∧⎨⎬⎩⎭∑(1,2,,)j m =。
使用该模型时，需要注意的是：各个i a 不能取得偏大，否则可能出现j b 均等于1的情形；各个i a 也不能取得太小，否则可能出现j b 均等于各个i a 之和的情形，这将使单因素评判的有关信息丢失。
5）模型V:(,)M ∧+——均衡平均型 运算法则为10()nijj i i r b a r ==∧∑(1,2,,)j m =,其中01nkj k r r ==∑。
该模型适用于综合评判矩阵R 中的元素偏大或偏小时的情景。
2.2 案例分析例1 考虑一个服装评判的问题，为此建立因素集1234{,,,}U u u u u =，其中1u 表示花色，2u 表示式样,3u 表示耐穿程度，4u 表示价格。
建立评判集1234{,,,}V v v v v =,其中1v 表示很欢迎，2v 表示较欢迎，3v 表示不太欢迎,4v 表示不欢迎。
进行单因素评判的结果如下：11(0.2,0.5,0.2,0.1)u r =，22(0.7,0.2,0.1,0)u r = 33(0,0.4,0.5,0.1)u r =，44(0.2,0.3,0.5,0)u r =设有两类顾客，他们根据自己的喜好对各因素所分配的权重分别为1(0.1,0.2,0.3,0.4)A =, 2(0.4,0.35,0.15,0.1)A =试分析这两类顾客对此服装的喜好程度.分析 由单因素评判构造综合评判矩阵:0.2 0.5 0.2 0.10.7 0.2 0.1 00 0.4 0.5 0.10.2 0.3 0.5 0R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦用模型(,)M ∧∨计算综合评判为11(0.2,0.3,0.4,0.1)B A R == 22(0.35,0.4,0.2,0.1)B A R ==根据最大隶属度原则知,第一类顾客对此服装不太欢迎，第二类顾客对此服装则比较欢迎.程序源码：function Example 1 A1=［0.1 0.2 0。
3 0。
4]; A2=[0。
4 0。
35 0。
15 0.1]； R=［0。
2 0.5 0.2 0。
1; 0。
7 0。
2 0。
1 0; 0 0。
4 0.5 0。
1; 0.2 0。
3 0.5 0]; fuzzy_zhpj （1，A1,R) fuzzy_zhpj （1,A2，R ） end %%function ［B ］=fuzzy_zhpj （model,A,R ） %模糊综合评判 B=[];[m ，s1]=size （A); [s2，n]=size(R); if (s1~=s2)disp(’A 的列不等于R 的行'）；elseif(model==1) ％主因素决定型for(i=1:m)for（j=1：n）B(i,j）=0;for（k=1：s1)x=0；if(A(i,k)<R（k，j))x=A（i，k）；elsex=R(k,j)；endif（B（i,j）<x)B(i,j）=x；endendendendelseif（model==2) %主因素突出型for（i=1:m）for（j=1:n)B（i，j）=0;for（k=1：s1）x=A(i,k）*R(k，j）;if（B（i,j)<x）B（i，j)=x;endendendendelseif(model==3) ％加权平均型for（i=1:m）for（j=1：n）B（i,j）=0;for（k=1：s1)B(i，j）=B（i,j)+A（i，k)*R（k,j)；endendendelseif（model==4）%取小上界和型for（i=1：m)for(j=1：n)B(i，j）=0；for(k=1：s1）x=0;x=min(A(i，k)，R(k,j));B(i,j)=B（i，j)+x；endB（i,j）=min（B（i，j），1)；endendelseif（model==5) ％均衡平均型C=［];C=sum（R);for（j=1:n）for(i=1：s2)R（i,j）=R(i,j)/C(j);endendfor(i=1：m）for(j=1：n）B（i，j)=0；for(k=1:s1）x=0；x=min(A（i,k)，R(k，j））； B（i，j)=B（i,j)+x;endendendelsedisp(’模型赋值不当');endendend程序输出结果如下:ans=0.2000 0。
3000 0.4000 0.1000 ans=0.3500 0.4000 0.2000 0.1000例 2 某校规定，在对一位教师的评价中，若“好”与“较好”占50%以上，可晋升为教授.教授分教学型教授和科研型教授，在评价指标上给出不同的权重，分别为1(0.2,0.5,0.1,0.2)A =，2(0.2,0.1,0.5,0.2)A =。
学科评议组由7人组成,对该教师的评价见表1，请判别该教师能否晋升，可晋升为哪一级教授。
表1 对该教师的评价好 较好 一般 较差 差 政治表现 4 2 1 0 0 教学水平 6 1 0 0 0 科研能力 0 0 5 1 1 外语水平 22111分析 将评议组7人对每一项的投票按百分比转化为成隶属度得综合评判矩阵：0.570.290.14000.860.14000000.710.140.1400.290.140.140.14R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 按模型 (,)M ∧∨针对俩个权重分别计算得1B A R ==()14.0,14.0,14.0,2.0,5.0==R A B 22()14.0,14.0,5.0,2.0,2.0由于要计算百分比，需要将上述评判结果进一步归一化为如下：='1B ()12.0,12.0,12.0,18.0,46.0='2B ()12.0,12.0,42.0,17.0,17.0显然,对第一类权重“好”与“较好"占50％以上，故该教师可晋升为教学型教授，程序与例1相同. 输入及结果:%输入评价指标权重矩阵和综合评判矩阵A1=［0。
2 0.5 0.1 0.2］;A2=[0.2 0.1 0。
5 0.2];R=[0.57 0.29 0.14 0 0;0。
86 0.14 0 0 0；0 0 0。
71 0。
14 0.140。
29 0.29 0.14 0.14 0。
14 ];fuzzy_zhpj(1,A1,R)fuzzy_zhpj（1,A2,R）程序输出结果如下：ans=0。
5000 0.2000 0。
1400 0.1400 0。
1400ans=0.2000 0。
2000 0.5000 0。
1400 0。
1400例3 某产粮区进行耕作制度改革,制定了甲、已、丙三个方案见表2，以表3作为评价指标，5个因素权重定为(0.2,0.1,0.15,0.3,0.25),请确定应该选择哪一个方案.表2 三个方案方案亩产量(kg/亩）产品质量亩用工量亩纯收入/元生态影响甲592。
5 3 55 72 5 乙529 2 38 105 3 丙412 1 32 85 2表3 5个评价标准分数亩产量产品质量亩用工量亩纯收入生态影响5 550~600 1 <20 〉130 14 500~550 2 20~30 110～130 23 450～500 3 30～40 90～110 32 400～450 4 40～50 70～90 4 1 350～400 5 50～60 50~70 5 0<3506〉60〈506分析 根据评价标准建立各指标的隶属函数如下。
亩产量的隶属函数:111110, 350 350(), 350<6006003501, 600x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=<⎨-⎪≥⎪⎩产品质量的隶属函数：222221, 1 1()1, 1<6610, 6x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=-<⎨-⎪≥⎪⎩亩用工量的隶属函数：333331, 20 20()1, 20<6060200, 60x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=-<⎨-⎪≥⎪⎩亩纯收入的隶属函数：()444440,5050,50130130501,130x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=<<⎨-⎪≥⎪⎩对生态影响的隶属函数：()555551,111,16610,6x x C x x x ≤⎧⎪-⎪=-<<⎨-⎪≥⎪⎩将表2三个方案中数据带入相应隶属函数算出隶属度,从而得到综合评判距阵：0.970.7160.2480.60.810.1250.550.70.2750.68750.43750.20.60.8R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦根据所给权重按加权平均型计算得()0.4053,0.6620,0.5858B A R ==根据最大隶属度原则，0.662最大，所对应的是乙方案,故应选择乙方案。