模糊综合评价法(终版)PPT幻灯片课件
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《模糊综合评价法》课件
与熵权法的比较
熵权法是一种基于信息论的属性权重确定方法,通过计算各个属性的信息熵,确定 各个属性的权重,从而对各个属性进行综合评价。
模糊综合评价法与熵权法的区别在于,模糊综合评价法更加注重各个因素之间的模 糊性和不确定性,而熵权法更加注重各个属性的信息熵。
在某些情况下,模糊综合评价法可以与熵权法结合使用,以更好地处理复杂问题。
《模糊综合评价法》 ppt课件
目录
• 模糊综合评价法概述 • 模糊综合评价法的原理 • 模糊综合评价法的应用实例 • 模糊综合评价法的优缺点 • 模糊综合评价法与其他评价方法的比较 • 模糊综合评价法的未来发展
01
模糊综合评价法概述
定义与特点
定义
模糊综合评价法是一种基于模糊 数学和模糊逻辑的综合性评价方 法,用于处理具有模糊性的评价 对象。
合理的评价结果。
权重可调
该方法允许为不同的因素设置不 同的权重,从而更好地反映实际
情况和决策者的偏好。
结果清晰
模糊综合评价法得出的结果通常 比较清晰,易于理解,能够为决
策提供有力的支持。
缺点
01
主观பைடு நூலகம்强
模糊综合评价法的评价过程涉及较多的人为因素,如确定因素权重、划
分等级等,这使得评价结果在一定程度上依赖于决策者的主观判断。
理复杂问题。
06
模糊综合评价法的未来 发展
模糊综合评价法在大数据时代的应用
模糊综合评价法在处理大数据时具有 优势,能够处理不确定性和模糊性, 应对数据复杂性和规模性的挑战。
结合大数据技术和云计算平台,模糊 综合评价法可以实现更高效、精准的 评价分析,提高决策的科学性和准确 性。
在大数据时代,模糊综合评价法将进 一步拓展应用领域,例如在金融风险 评估、医疗诊断、智能交通等领域发 挥重要作用。
《模煳综合评价法》课件
案例三:物流服务水平评价
要点一
总结词
要点二
详细描述
可操作性强
模糊综合评价法能够综合考虑物流服务水平各个方面的指 标,通过建立数学模型和计算方法,对物流服务水平进行 量化和评估,具有可操作性。
案例三:物流服务水平评价
总结词
指导意义强
详细描述
基于模糊综合评价法的物流服务水平评价结果,可以为 物流企业提供改进方向和目标,帮助企业提高服务质量 和客户满意度。同时,也可以为物流行业的管理部门提 供决策依据,促进整个行业的健康发展。
《模煳综合评价法》 PPT课件
目录
CONTENTS
• 引言 • 模煳综合评价法的原理 • 模煳综合评价法的实施步骤 • 模煳综合评价法的案例分析 • 模煳综合评价法的改进与发展 • 结论
01
引言
什么是模煳综合评价法
模糊综合评价法是一种基于模糊数学 的评价方法,它通过模糊集合和模糊 逻辑的概念,对具有模糊性的现象或 事物进行定量分析和评价。
04
模煳综合评价法的 案例分析
案例一:城市环境质量评价
总结词:适用性强
详细描述:城市环境质量评价涉及到多个因素,如空气质量、水质、绿化覆盖率等,这些因素之间存 在相互影响和制约的关系,模糊综合评价法能够综合考虑这些因素,对城市环境质量进行全面、客观 的评价。
案例一:城市环境质量评价
总结词
可操作性强
值去模糊化、中位数去模糊化和平均值去模糊化等。
03
模煳综合评价法的 实施步骤
确定因素集
01
因素集是影响评价对象的各种因素所组成的集合,通常用 字母U表示。
02
在确定因素集时,应全面考虑与评价对象相关的各种因素 ,既要考虑有利因素,也要考虑不利因素。
模糊数学综合评判法ppt课件
实例:某装修房经监测,其室内空气污染物含量如下,试 判断其污染程度。
甲醛: 0.32mg/m3 ;苯:0.18mg/m3;甲苯:0.23mg/m3;二甲苯: 0;氨:0.27mg/m3;可吸入物:0.21mg/m3。
解决方法——综合评判法
评价因子的确定 分级标准 各因子对评价等级的隶属度 综合评价 结论
n
i1
Wi 1
结果为:W 0 . 3 0 , 0 . 1 6 , 0 . 1 7 , 0 , 0 . 2 0 , 0 . 1 7
4.3综合评判——最大隶属度
R B 模糊综合评判模式为: W0 . 8 50 . 1 5 00 . 3 30 . 6 70 00 . 8 5 0 . 1 5 0 W R 0 . 3 0 , 0 . 1 6 , 0 . 1 7 , 0 , 0 . 2 0 , 0 . 1 7 0 , 0 . 4 2 9 3 , 0 . 5 2 5 7 , 0 . 0 4 5 10 0 0 00 . 6 5 0 . 3 5 0 0 0 . 6 0 . 4 0
结果表明该室内环境空气对优等级 的隶属度为0,对良好等级的隶属度为 0.4293, 对轻污染等级的隶属度为0.5257, 对重污染等级的隶属度为0.045。该室内 空气的监测结果对轻污染的隶属度最大, 故评判该室内空气的质量为轻污染等级。
5.结论
该装修房室内环境空气质量在良好与轻 污染之间,偏重于轻污染,在保持良好 的通风条件下,可居住。
2.用隶属度函数公式求各因子对评价等级 的隶属度
4.综合评价
建立模糊关系矩阵 计算权重——指数超标法 综合评判——最大隶属度
AHP模糊综合评判法PPT课件
27
第27页/共66页
0.2 0.5 0.3 0.0 0.1 0.3 0.5 0.1
R
0.0
0.4
0.5
0.1
0.0 0.1 0.6 0.3
0.5
0.3
0.2
0.0
运算功能 存储容量 运行速度 外设配置 价格
据调查,近来用户对微机的要求是:工作速度快,外设配
置较齐全,价格便宜,而对运算和存储量则要求不高。于
人认为“不受u欢1 迎”,则 的单因素评价向量为
R1 (0.2,0.5,0.3,0)
26
第26页/共66页
同理,对存储容量 u2 ,运行速度 u3 ,外设配置 u4 和价格 u5 分别作出单因素评价,得
R2 (0.1,0.3,0.5,0.1) R3 (0,0.4,0.5,0.1) R4 (0,0.1,0.6,0.3) R5 (0.5, 0.3, 0.2, 0.0) R1, R2 , R3, R4 , R5 组合成评判矩阵 R
Bk
(aj
j 1
r
jk
)=max 1 j m
aj
rjk
,
k 1, 2,, n
(0.3
0.3
0.4)
0.5 0.3
0.3 0.2 0.4 0.2
0 0.1
0.15
0.12
0.12
0.08
0.2 0.2 0.3 0.2
16
第16页/共66页
(3) M( , )
⊕表示相加
m
Bk min aj , rjk , k 1 , 2 , , n
• 应用领域 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择; 人工智能、信息控制、聚类分析、专家系统、 综合评判等
第27页/共66页
0.2 0.5 0.3 0.0 0.1 0.3 0.5 0.1
R
0.0
0.4
0.5
0.1
0.0 0.1 0.6 0.3
0.5
0.3
0.2
0.0
运算功能 存储容量 运行速度 外设配置 价格
据调查,近来用户对微机的要求是:工作速度快,外设配
置较齐全,价格便宜,而对运算和存储量则要求不高。于
人认为“不受u欢1 迎”,则 的单因素评价向量为
R1 (0.2,0.5,0.3,0)
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同理,对存储容量 u2 ,运行速度 u3 ,外设配置 u4 和价格 u5 分别作出单因素评价,得
R2 (0.1,0.3,0.5,0.1) R3 (0,0.4,0.5,0.1) R4 (0,0.1,0.6,0.3) R5 (0.5, 0.3, 0.2, 0.0) R1, R2 , R3, R4 , R5 组合成评判矩阵 R
Bk
(aj
j 1
r
jk
)=max 1 j m
aj
rjk
,
k 1, 2,, n
(0.3
0.3
0.4)
0.5 0.3
0.3 0.2 0.4 0.2
0 0.1
0.15
0.12
0.12
0.08
0.2 0.2 0.3 0.2
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(3) M( , )
⊕表示相加
m
Bk min aj , rjk , k 1 , 2 , , n
• 应用领域 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择; 人工智能、信息控制、聚类分析、专家系统、 综合评判等
《模煳综合评判法》课件
为决策者提供参考依据。
详细描述
收集企业财务报表及相关数据,包括 资产负债表、利润表和现金流量表等 。
确定评价因素和评价等级,如偿债能 力、营运能力、盈利能力等。
建立模糊关系矩阵,根据各项指标的 权重和隶属度进行计算。
通过模糊合成运算,得出企业财务状 况的综合评价结果。
案例二:城市空气质量评价
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《模煳综合评判法》PPT课件
目
CONTENCT
录
• 引言 • 模煳综合评判法的基本原理 • 模煳综合评判法的实施步骤 • 模煳综合评判法的案例分析 • 模煳综合评判法的优缺点分析 • 模煳综合评判法的改进与发展方向
01
引言
什么是模煳综合评判法
模糊综合评判法是一种基于模糊数学的综合评判方法。它根据模 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、不确定性的问题, 适合各种非确定性问题的解决。
隶属度函数选择
针对不同的问题和数据特征,应选择合适的隶属度函数, 以更好地反映事物的模糊性。可以考虑使用自适应隶属度 函数或基于数据驱动的隶属度函数。
决策层融合方法
改进现有的决策层融合方法,如采用更先进的融合策略或 算法,以提高决策层融合的准确性和效率。
未来研究展望
多属性决策问题
研究如何将模煳综合评判法应用于多属性决策问题,以解 决实际生活中多属性决策的复杂性和不确定性。
THANK YOU
感谢聆听
该方法将多因素、多层次的复杂问题分解为若干个层次和若干个 单因素问题,并根据一定得标准或准则将各层次、各单因素的问题 逐一进行比较并综合,再利用数学方法综合定量的得出整体的评判 结果。
详细描述
收集企业财务报表及相关数据,包括 资产负债表、利润表和现金流量表等 。
确定评价因素和评价等级,如偿债能 力、营运能力、盈利能力等。
建立模糊关系矩阵,根据各项指标的 权重和隶属度进行计算。
通过模糊合成运算,得出企业财务状 况的综合评价结果。
案例二:城市空气质量评价
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《模煳综合评判法》PPT课件
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CONTENCT
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• 引言 • 模煳综合评判法的基本原理 • 模煳综合评判法的实施步骤 • 模煳综合评判法的案例分析 • 模煳综合评判法的优缺点分析 • 模煳综合评判法的改进与发展方向
01
引言
什么是模煳综合评判法
模糊综合评判法是一种基于模糊数学的综合评判方法。它根据模 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、不确定性的问题, 适合各种非确定性问题的解决。
隶属度函数选择
针对不同的问题和数据特征,应选择合适的隶属度函数, 以更好地反映事物的模糊性。可以考虑使用自适应隶属度 函数或基于数据驱动的隶属度函数。
决策层融合方法
改进现有的决策层融合方法,如采用更先进的融合策略或 算法,以提高决策层融合的准确性和效率。
未来研究展望
多属性决策问题
研究如何将模煳综合评判法应用于多属性决策问题,以解 决实际生活中多属性决策的复杂性和不确定性。
THANK YOU
感谢聆听
该方法将多因素、多层次的复杂问题分解为若干个层次和若干个 单因素问题,并根据一定得标准或准则将各层次、各单因素的问题 逐一进行比较并综合,再利用数学方法综合定量的得出整体的评判 结果。
模糊综合评价ppt课件
f(uI)=(rI1,r I2,…..rIn)∈F(V)。
精选ppt
9
还有一类表现因素集U上的模糊权重向量 A=(a1,a2,…am)。
其中f~ 表示从U到V模糊变换,及对每一 因素ui单独做一个判断
f(uI)=(rI1,r I2,…..rIn)∈F(V),i=1,2,…..m ,据此 构造模糊矩阵R=[rij]m*n ∈F(U*V),其中rij表示 因素ui具有评语vj的程度,就是在模糊评价里 面常说的隶属度。进而求出模糊综合评价 B=(b1,b2,….bn) ∈F(V),其中bj表示被评价对象 具有评语vj的程度,即vj对模糊集B的隶属度。
精选ppt
15
模型2和模型3均为“主因素突出型”,分为ⅰ 和ⅱ型,此模型中ai虽与因素xi的重要性有关,但
也没有权系数的含义,故向量A也不必归一化。
模型4为“加权平均型”,向量A具有代表个因 素重要性的权系数含义,因而应满足Σai=1的要求。 而模型4实际上就是普通矩阵乘法运算。
一般模糊综合评价在实际中的运用大致可分为正、 逆两类问题。
精选ppt
6
模糊综合评判作为模糊数学的一种具体
应用方法,最早是由我国学者汪培庄提出
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
的。它主要分两步:第一步先按每个因素单
独评判;第二步再按所以因素综合评判。
其优点是:数学模型简单,容易掌握,对
多因素、多层次的复杂问题评判效果比较
好,是别的数学分之和模型难以代替的方
法。模糊综合评判方法的特点在于,评判
中
0.15 0.05 0.55 0.5
差
0 0 0.1 0.1
精选ppt
22
模糊输入向量A,由专家对X的各要素的重 要性程度评价给出,设为A=(0.9,0.4,0.4, 0.2),于是:
精选ppt
9
还有一类表现因素集U上的模糊权重向量 A=(a1,a2,…am)。
其中f~ 表示从U到V模糊变换,及对每一 因素ui单独做一个判断
f(uI)=(rI1,r I2,…..rIn)∈F(V),i=1,2,…..m ,据此 构造模糊矩阵R=[rij]m*n ∈F(U*V),其中rij表示 因素ui具有评语vj的程度,就是在模糊评价里 面常说的隶属度。进而求出模糊综合评价 B=(b1,b2,….bn) ∈F(V),其中bj表示被评价对象 具有评语vj的程度,即vj对模糊集B的隶属度。
精选ppt
15
模型2和模型3均为“主因素突出型”,分为ⅰ 和ⅱ型,此模型中ai虽与因素xi的重要性有关,但
也没有权系数的含义,故向量A也不必归一化。
模型4为“加权平均型”,向量A具有代表个因 素重要性的权系数含义,因而应满足Σai=1的要求。 而模型4实际上就是普通矩阵乘法运算。
一般模糊综合评价在实际中的运用大致可分为正、 逆两类问题。
精选ppt
6
模糊综合评判作为模糊数学的一种具体
应用方法,最早是由我国学者汪培庄提出
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
的。它主要分两步:第一步先按每个因素单
独评判;第二步再按所以因素综合评判。
其优点是:数学模型简单,容易掌握,对
多因素、多层次的复杂问题评判效果比较
好,是别的数学分之和模型难以代替的方
法。模糊综合评判方法的特点在于,评判
中
0.15 0.05 0.55 0.5
差
0 0 0.1 0.1
精选ppt
22
模糊输入向量A,由专家对X的各要素的重 要性程度评价给出,设为A=(0.9,0.4,0.4, 0.2),于是:
模糊综合评价方法课件
评估结果也可以用图1表示, 1、2、3、4分别表示火灾 发生、自动报警、自动扑救、消防员手动扑救几个阶段 的结束时刻, a、b、c、d、e表示建筑火灾风险评估结 果为好、较好、一般、较差、差的隶属度变化曲线。根 据曲线的变化可以看出,在火灾自动扑救阶段内,由于自动 扑救系统响应效率、在线可用性、可靠性较差,阻燃、防 火结构和建筑构造较差,自动扑
j
等级模糊子 集的隶属度
上进行量化,即确定从单
因素来看被评事物对等级
模糊子集的隶属度 R | ui 一个被评事物在某个因素 ,进而得到模糊关系矩阵 方面的表现,是通过模糊向量
:
R| u1 r11 r12
RR|
u2
r21
r22
R| up rp1 rp2
1、确定评价对象的因素论域
个评价指标,
2、确定评语等级论域
vv1,v2, ,vp
即等级集合。每一个等级可对应一个模糊子集。
ui
3、建立模糊关系矩阵
在构造了等级模糊子 集后,要逐个对被评事物 从每个因素 u ii1 ,2 , ,p
矩阵R中第i行第j列元素,表示某个被评事
u v 物 i 从因素来看对
1确定评价对象的因素论域个评价指标3建立模糊关系矩阵3建立模糊关系矩阵在构造了等级模糊子集后要逐个对被评事物从每个因素上进行量化即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度进而得到模糊关系矩阵11122122从因素来看对等级模糊子集的隶属度一个被评事物在某个因素方面的表现是通过模糊向量来刻画的而在其他评价方法中多是由一个指标实际值来刻画的因此从这个角度讲模糊综合评价要求更多的信息
i
对 被 评 事 物 重 要 的 因 素 的
课件:第二节 模糊综合评价法
• 式中,表示因素集; = , , ⋯ , 表示各影
响因素。
• 例如,对牛仔服服装进行评价时,可以考虑从舒
适度、耐磨性、美观性和价格等四个方面进行评价,
这四个方面就是评价的影响因素,构成因素集。
= 舒适度,耐磨性,美观性,价格
– 2.建立评价集
• 评价集(备择集)是专家利用自己的经验和知识对
行建设,由于BOT项目的投资多、期限长、流动性
相对较差,因此邀请包括基建项目建设专家、项目
管理专家、法律专家、金融专家、风险评估师等在
内的一组评判人员,采用模糊综合评价对该项目进
行了风险评价。
• BOT水处理项目的风险分析
• 综合来看,BOT项目主要风险可归纳为:政治风险、
法律风险、经济风险、建
• 设风险和营运风险等五个方面,如图6-5所示。
作为{U1,
U2,…Ui}的单因素模糊评价矩阵,而每个Ui作为U中
的一部分,反映U的某种属性,并按相对重要性给出
权重分配A={A1,A2,…,As},于是二级模糊综合评价
B=A·R。
– 计算综合隶属度
• 综合隶属度P=B·VT,按此得出的确定项目风险的大小
程度。
三.模糊综合评价的应用案例
• 例6-5 某市一水处理厂采用了BOT项目融资方式进
– 4.确定权重集
• 权重集反映了因素集中各因素不同的重要程度,一般通过对
各个因素Ui(i=1,2, …,n)赋予一相应的权数ai(i=1,2, …,n),
这些权数所组合的集合称为因素权重集,简称权重集。权重集
•
A={a1,a2, …,an}
• 权重的确定在项目风险综合评价中是一项非常重要的工作,
• 模糊关系矩阵即建立从U到V的模糊关系R。利用模
响因素。
• 例如,对牛仔服服装进行评价时,可以考虑从舒
适度、耐磨性、美观性和价格等四个方面进行评价,
这四个方面就是评价的影响因素,构成因素集。
= 舒适度,耐磨性,美观性,价格
– 2.建立评价集
• 评价集(备择集)是专家利用自己的经验和知识对
行建设,由于BOT项目的投资多、期限长、流动性
相对较差,因此邀请包括基建项目建设专家、项目
管理专家、法律专家、金融专家、风险评估师等在
内的一组评判人员,采用模糊综合评价对该项目进
行了风险评价。
• BOT水处理项目的风险分析
• 综合来看,BOT项目主要风险可归纳为:政治风险、
法律风险、经济风险、建
• 设风险和营运风险等五个方面,如图6-5所示。
作为{U1,
U2,…Ui}的单因素模糊评价矩阵,而每个Ui作为U中
的一部分,反映U的某种属性,并按相对重要性给出
权重分配A={A1,A2,…,As},于是二级模糊综合评价
B=A·R。
– 计算综合隶属度
• 综合隶属度P=B·VT,按此得出的确定项目风险的大小
程度。
三.模糊综合评价的应用案例
• 例6-5 某市一水处理厂采用了BOT项目融资方式进
– 4.确定权重集
• 权重集反映了因素集中各因素不同的重要程度,一般通过对
各个因素Ui(i=1,2, …,n)赋予一相应的权数ai(i=1,2, …,n),
这些权数所组合的集合称为因素权重集,简称权重集。权重集
•
A={a1,a2, …,an}
• 权重的确定在项目风险综合评价中是一项非常重要的工作,
• 模糊关系矩阵即建立从U到V的模糊关系R。利用模
模糊综合评价法ppt课件
9
权重选择的合适与否直接关系到模型的成败。确定 权重的方法有以下几种:
层次分析法
Delphi法
加权平均法 专家估计法
10
5、多因素模糊评价
利用合适的合成算子将A与模糊关系矩阵R合成得到 各被评价对象的模糊综合评价结果向量B。
R中不同的行反映了某个被评价对象从不同的单因素 来看对各等级模糊子集的隶属程度。用模糊权向量 A 将不同的行进行综合就可以得到该被评价对象从 总体上来看对各等级模糊子集的隶属程度,即模糊 综合评价结果向量B。
17
2、模糊综合评价法的缺点
计算复杂,对指标权重向量的确定主观性较强; 当指标集 U 较大,即指标集个数凡较大时,在权向 量和为 1 的条件约束下,相对隶属度权系数往往偏 小,权向量与模糊矩阵 R 不匹配,结果会出现超模 糊现象,分辨率很差,无法区分谁的隶属度更高, 甚至造成评判失败,此时可用分层模糊评估法加以 改进
18
四、模糊综合评价法的应用及案例分析
例1:对科技成果项目的综合评价 • 有甲、乙、丙三项科研成果,现要从中评选出 优秀项目。
三个科研成果的有关情况表
19
设评价指标集合: U={科技水平,实现可能性,经济效益} 评语集合: V={高,中,低} 评价指标权系数向量: A=(0.2,0.3,0.5)
6
, n) 其中rij (i 1,2,, m; j 1,2,表示某个被评价对象从因素 vj 来看对 u i等级模糊子集的隶属度。一个被评价对象 ui 在某个因素 方面的表现是通过模糊向量
ri 来刻画的(在其他评价方法中多是 ri1 , ri 2 ,, rim
由一个指标实际值来刻画,因此从这个角度讲,模 糊综合评价要求更多的信息), 称为单因素评价 矩阵,可以看作是因素集U和评价集V之间的一种模 ri 糊关系,即影响因素与评价对象之间的“合理关 系”。
模糊综合评价法课件
模糊综合评价法的特点
01 适用于多因素、多层次的复杂问题
模糊综合评价法能够将多个因素综合考虑,适用 于多层次、复杂的问题。
02 考虑了不确定性和模糊性
该方法能够处理具有不确定性和模糊性的问题, 如某些指标难以精确量化的情况。
03 评价结果具有可比较性
通过使用统一的隶属度函数和运算方法,不同方 案之间的评价结果具有可比性。
医疗卫生
在医疗卫生领域,模糊综合评价法可以用于评估疾病的严重 程度、治疗效果和患者的健康状况。通过对多种因素进行综 合考虑和分析,为医生制定更加科学和有效的治疗方案提供 支持。
04
模糊综合评价法的优缺点
模糊综合评价法的优点
01
02
03
适用性强
能处理那些难以用精确数 学描述的问题,适合解决 模糊、不确定、难以量化 的问题。
考虑因素全面
能考虑到影响问题的多种 因素,并赋予它们相应的 权重,评价结果更全面、 客观。
适合处理主观判断
模糊综合评价法可以很好 地与主观判断相结合,使 评价结果更接近实际。
模糊综合评价法的缺点
计算复杂度高
需要进行复杂的计算,对 计算能力要求较高。
确定权重困难
确定各因素的权重时可能 存在主观性,影响评价结 果的准确性。
质量评估
在质量管理中,模糊综合评价法 可以用于评估产品质量、过程质 量和服务质量。通过对质量因素 进行定性和定量分析,全面了解 产品或服务的质量水平。
质量控制
基于模糊综合评价法的质量控制 可以帮助企业制定更加科学和有 效的质量控制计划。通过对影响 质量的因素进行全面分析和评估 ,采取相应的措施进行干预和控 制,确保产品质量稳定和达标。
模糊综合评价法在风险管理中的应用
模糊综合评价法(终版)ppt课件
0.0,
0.4,
0.5,
0.1
0.5, 0.3, 0.2, 0.0
(0.35, 0.30, 0.30, 0.15)
31
ppt课件完整
5.评判指标处理法 将上述指标归一化得B ,' (0 .3 2 ,0 .2 7 ,0 .2 7 ,0 .1 4 ) 结果表明,这种服装在男顾客中,32%的人“很欢迎”,27% 的人“欢迎”,27%的人态度“一般”,14%的人“不欢迎”。
33
ppt课件完整
案例分析二
教师课堂教学质量评价是院校教学质量评估的重要内容,开展教学 质量评价对提高教师的教学质量和水平有重要的促进作用。由于课堂 教学质量评价涉及的内容较多,评价指标一般是定性描述,评价者在 评价过程中容易掺杂个人主观因素,有明显的模糊性,因此教学质量 的评价是一个模糊综合评价问题、本文以某学院为例,探讨利用模糊 综合评价法对教师的课堂教学质量进行评价。
0.1 0.3 0.5 0.1
R 0.0 0.1 0.6 0.3 0.0 0.4 0.5 0.1
0.5 0.3 0.2 0.0
29
ppt课件完整
4、建立评判模型,进行综合评判 由于对服装的评判,不同层次、不同年龄、不同性别的观点各不 相同 ,故本例选定某类男顾客。经了解,他们比较侧重于舒适度和 耐用度,而不太讲究花色和样式,对各因素的权数可确定如下:
i 1
21
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(三)模糊综合判定法的优缺点
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1.模糊综合判定法的优点 模糊综合判定法是将评价对象和评价指标运用模糊数学的方法转 变为隶属度和隶属函数,然后通过模糊复合运算来得到模糊结果集进 而得到综合评价结果的一种方法。具有以下优点: 模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象,虽然运用模 糊数学,但是数学模型简单,容易掌握,可以对涉及模糊因素的对象 系统进行综合评价,而且更加适合于评价因素多的对象系统。
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因素集U即评价项目或指标的集合,设U {ui }, i 1, 2,…,n 。也就是说有n个评价指标,表明我们对被评价对象从哪些方面来进 行评价。
12
评定集或评语集V即评价等级的集合,设 V {v j }, j 1, 2,…,m
。实际上就是对被评价对象变化区间的一个划分。其中 v j 代表第j
隶属度是模糊综合评价中最基本和最重要的概念。所谓隶属度 rij 是
指多个评价主体对某个评价对象在 ui 方面作出 v j评定的可能性大小
m
(可能性程度)。隶属度向量 Ri (ri1, ri2 ,…,rim ), i 1, 2,..., n, rij 1
j 1
r11 r12
R
r21
r22
r1m
r2m
rn1 rn2
rnm
在确定隶属关系时,一般是由专家或与评价问题相关的专业人员依
据评判等级对评价对象进行投票,然后统计票数结果。
14
3.确定权重向量
A为评价项目指标的权重或权系数向量。定义因素集的模糊子集为
A {ai}, i 1, 2,…,n ,即因素 ui 在评定因素中起作用大小的度
5
1965年,美国控制论专家扎德教授在《信息与控制》杂志上发表了 论文“模糊集合”。从此,模糊数学宣告诞生。
模糊集合是客观存在的模糊概念的必然反映。所谓模糊概念就是边 界不清晰的概念。比如:“高个子”便是一个模糊概念,因为究竟多高 才能算作高个子是无法说清楚的。显然,这样的概念俯拾即是。正是为 了从数学上把模糊概念说清楚,扎德才引入了模糊集合。
量,且
n
ai
1
,反映了各因素的重要程度。
i 1
权重选择的合适与否直接关系到模型的成败。确定权重的方法有以
下几种:专家估计法(专家估测法)、德尔菲(Delphi)法(专家调查法)
加权平均法、频率分布确定权数法、层次分析法(AHP)。
15
另外,还可有评定(语)集的数值化结果(标准满意度向量)或权
8
2.模糊综合判定法的思想 在客观世界中存在着大量的模糊概念和模糊现象。模糊数学就是试
图用数学工具解决模糊事物方面的问题。 模糊综合判定法是借助模糊数学的一些概念,对实际的综合评价问
题提供一些评价的方法。具体地说,模糊综合判定法就是以模糊数学为 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,从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方 法。
6
粗略地说,在一个模糊集合中,某些元素是否属于这个模糊集合并 不是非此即彼的,说得更明确些就是:既不能认为这些元素完全属于这 个集合,也不能认为它们完全不属于这个集合,而是处于一种亦此亦彼、 模棱两可的状态。
7
例如,张三身高1.70m,即不能说他绝对是个“高个子”。也不能 说他绝对不是个“高个子”。那么,怎样确定一个元素对某个模糊集 合的隶属关系呢?方法很简单,就是用单位闭区间[0,1]中的某个数 字来界定该元素隶属这个模糊集合的一种程度,称之为隶属度。如上 文的张三属于“高个子”这个模糊集的隶属度可根据常识与经验确定 为0.7。我们知道,集合是现代数学的基础,现在既然有了模糊集合, 那么以模糊集合代替原来的分明集合,把经典数学模糊化,便产生了 以模糊集合为基础的崭新的数学——模糊数学。
重。即将评定(语)集用数值来表示 B',例如,将{优、良、中、差}数
值化为 B' ={100、85、70、55}。归一化结果得到评定(语)集的模糊子
集 B 0.32
0.27
0.23
0.18
,且
m
bj
1
。
j 1
16
4.按某种运算法则,计算综合评定向量S(综合隶属度向量)及综合评
定值 (综合得分)
min
ai , rij
, j 1, 2,
,n
0.5 0.3 0.2 0
0.3
0.3
0.3
0.3
0.4
0.2
0.1
0.3
0.2
b1
max
1i3
0.3, 0.3, 0.2
0.3
18
(2) M , 算子(模型二):
m
bj
i 1
ai , rij
max 1i m
ai rij
, j 1, 2,
通常S A R , B'ST 。
最终可以用综合评定向量S(综合隶属度向量)及综合评定值 (
综合得分)来描述评价对象的综合性能。
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二、模型
一般模糊合成算子有以下四种:
(1)M , 算子(模型一):
m
bj
i 1
ai rij
max 1im
9
3.模糊综合判定法的原理 首先确定被评价对象的因素(指标)集和评价(等级)集;再分别
确定各个因素的权重及它们的隶属度向量,获得模糊评判矩阵;最后把 模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化,得到模糊综 合评价结果。
10
(二)模糊综合判定法的步骤和模型
11
一、步骤 1.确定因素集U和评定(语)集V
个评价等级,m为评价等级的个数。具体等级可以依据评价内容用适 当的语言进行描述,比如评价产品的竞争力可用V={强、中、弱},评 价地区的社会经济发展水平可用V={高、较高、一般、较低、低},评 价经济效益可用V={好、较好、一般、较差、差}等。
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2.统计、确定单因素评价隶属度向量,并形成隶属度矩阵R
1
模糊综合判定法(FCE法)
2
本次讲解安排
(一)模糊综合判定法的思想和原理 (二)模糊综合判定法的模型和步骤 (三)模糊综合判定法的优缺点 (四)模糊综合判定法的应用案例分析
3
(一)模糊综合判定法的思想和原理
4
1.关于模糊数学 著名理论数学家波莱尔研究了一个古典的希腊悖论:一粒种子肯定
不构成一堆,两粒也不能,……,但另一方面,人们自然同意一亿粒种 子肯定构成一堆,那么这个适当的界限在哪里呢?是不是可以说372658 粒种子不是一堆,而325679粒种子就构成一堆呢?又如,什么年龄的人 是“年青人”,什么样的人是“大胖子”、是“高个子”?天气现象中 什么样的雨是“大雨”、“中雨”、“小雨”、“绵绵细雨”?等等, 这类问题都不可能对它们找到明确的划分界限。
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评定集或评语集V即评价等级的集合,设 V {v j }, j 1, 2,…,m
。实际上就是对被评价对象变化区间的一个划分。其中 v j 代表第j
隶属度是模糊综合评价中最基本和最重要的概念。所谓隶属度 rij 是
指多个评价主体对某个评价对象在 ui 方面作出 v j评定的可能性大小
m
(可能性程度)。隶属度向量 Ri (ri1, ri2 ,…,rim ), i 1, 2,..., n, rij 1
j 1
r11 r12
R
r21
r22
r1m
r2m
rn1 rn2
rnm
在确定隶属关系时,一般是由专家或与评价问题相关的专业人员依
据评判等级对评价对象进行投票,然后统计票数结果。
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3.确定权重向量
A为评价项目指标的权重或权系数向量。定义因素集的模糊子集为
A {ai}, i 1, 2,…,n ,即因素 ui 在评定因素中起作用大小的度
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1965年,美国控制论专家扎德教授在《信息与控制》杂志上发表了 论文“模糊集合”。从此,模糊数学宣告诞生。
模糊集合是客观存在的模糊概念的必然反映。所谓模糊概念就是边 界不清晰的概念。比如:“高个子”便是一个模糊概念,因为究竟多高 才能算作高个子是无法说清楚的。显然,这样的概念俯拾即是。正是为 了从数学上把模糊概念说清楚,扎德才引入了模糊集合。
量,且
n
ai
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,反映了各因素的重要程度。
i 1
权重选择的合适与否直接关系到模型的成败。确定权重的方法有以
下几种:专家估计法(专家估测法)、德尔菲(Delphi)法(专家调查法)
加权平均法、频率分布确定权数法、层次分析法(AHP)。
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另外,还可有评定(语)集的数值化结果(标准满意度向量)或权
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2.模糊综合判定法的思想 在客观世界中存在着大量的模糊概念和模糊现象。模糊数学就是试
图用数学工具解决模糊事物方面的问题。 模糊综合判定法是借助模糊数学的一些概念,对实际的综合评价问
题提供一些评价的方法。具体地说,模糊综合判定法就是以模糊数学为 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,从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方 法。
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粗略地说,在一个模糊集合中,某些元素是否属于这个模糊集合并 不是非此即彼的,说得更明确些就是:既不能认为这些元素完全属于这 个集合,也不能认为它们完全不属于这个集合,而是处于一种亦此亦彼、 模棱两可的状态。
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例如,张三身高1.70m,即不能说他绝对是个“高个子”。也不能 说他绝对不是个“高个子”。那么,怎样确定一个元素对某个模糊集 合的隶属关系呢?方法很简单,就是用单位闭区间[0,1]中的某个数 字来界定该元素隶属这个模糊集合的一种程度,称之为隶属度。如上 文的张三属于“高个子”这个模糊集的隶属度可根据常识与经验确定 为0.7。我们知道,集合是现代数学的基础,现在既然有了模糊集合, 那么以模糊集合代替原来的分明集合,把经典数学模糊化,便产生了 以模糊集合为基础的崭新的数学——模糊数学。
重。即将评定(语)集用数值来表示 B',例如,将{优、良、中、差}数
值化为 B' ={100、85、70、55}。归一化结果得到评定(语)集的模糊子
集 B 0.32
0.27
0.23
0.18
,且
m
bj
1
。
j 1
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4.按某种运算法则,计算综合评定向量S(综合隶属度向量)及综合评
定值 (综合得分)
min
ai , rij
, j 1, 2,
,n
0.5 0.3 0.2 0
0.3
0.3
0.3
0.3
0.4
0.2
0.1
0.3
0.2
b1
max
1i3
0.3, 0.3, 0.2
0.3
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(2) M , 算子(模型二):
m
bj
i 1
ai , rij
max 1i m
ai rij
, j 1, 2,
通常S A R , B'ST 。
最终可以用综合评定向量S(综合隶属度向量)及综合评定值 (
综合得分)来描述评价对象的综合性能。
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二、模型
一般模糊合成算子有以下四种:
(1)M , 算子(模型一):
m
bj
i 1
ai rij
max 1im
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3.模糊综合判定法的原理 首先确定被评价对象的因素(指标)集和评价(等级)集;再分别
确定各个因素的权重及它们的隶属度向量,获得模糊评判矩阵;最后把 模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化,得到模糊综 合评价结果。
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(二)模糊综合判定法的步骤和模型
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一、步骤 1.确定因素集U和评定(语)集V
个评价等级,m为评价等级的个数。具体等级可以依据评价内容用适 当的语言进行描述,比如评价产品的竞争力可用V={强、中、弱},评 价地区的社会经济发展水平可用V={高、较高、一般、较低、低},评 价经济效益可用V={好、较好、一般、较差、差}等。
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2.统计、确定单因素评价隶属度向量,并形成隶属度矩阵R
1
模糊综合判定法(FCE法)
2
本次讲解安排
(一)模糊综合判定法的思想和原理 (二)模糊综合判定法的模型和步骤 (三)模糊综合判定法的优缺点 (四)模糊综合判定法的应用案例分析
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(一)模糊综合判定法的思想和原理
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1.关于模糊数学 著名理论数学家波莱尔研究了一个古典的希腊悖论:一粒种子肯定
不构成一堆,两粒也不能,……,但另一方面,人们自然同意一亿粒种 子肯定构成一堆,那么这个适当的界限在哪里呢?是不是可以说372658 粒种子不是一堆,而325679粒种子就构成一堆呢?又如,什么年龄的人 是“年青人”,什么样的人是“大胖子”、是“高个子”?天气现象中 什么样的雨是“大雨”、“中雨”、“小雨”、“绵绵细雨”?等等, 这类问题都不可能对它们找到明确的划分界限。