模糊综合评判法ppt课件
合集下载
模糊综合评判法(原理)
05
多因素综合评判
根据权重和隶属度,对所有因素进行加权平均,得出 最终的综合评判结果。
02
模糊集合与隶属函数
模糊集合的概念
模糊集合
在经典集合论中,一个对象要么完全 属于某个集合,要么完全不属于该集 合。但在模糊集合中,一个对象可以 部分地属于某个集合。
模糊集合的表示
通常用大括号 {} 表示一个集合,在括 号内用小括号 () 括起来的元素表示该 集合中的成员。例如,A = {(x, y) | y = x^2} 表示一个曲线集合。
隶属函数的定义与分类
隶属函数
用于描述模糊集合中元素属于该集合 的程度。它是一个函数,输入为一个 元素,输出为一个介于0和1之间的实 数,表示该元素属于该集合的隶属度。
分类
根据不同的分类标准,隶属函数可以 分为不同的类型。例如,按照形状可 以分为三角形、梯形、高斯型等;按 照参数化可以分为非参数化、半参数 化、参数化等。
模糊综合评判法(原理)
目
CONTENCT
录
• 模糊综合评判法概述 • 模糊集合与隶属函数 • 模糊矩阵的运算与模糊关系 • 模糊综合评判的步骤与实例 • 模糊综合评判法的改进与发展
01
模糊综合评判法概述
定义与特点
定义
模糊综合评判法是一种基于模糊数学和模糊逻辑的决策方法,用 于解决具有模糊性和不确定性问题的评价和决策。
模糊关系的扩展
将一个普通关系扩展为模糊关系,以便在模糊逻辑中使用。
模糊关系的传递性
模糊关系的传递性定义
如果对于任意三个模糊集合A、B和C,有A∩B=A∩C且A∪B=A∪C,则称A与 B的交集和并集分别等于A与C的交集和并集,即A与B的传递性。
模糊关系传递性的性质
《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。
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)
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
《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
在此添加您的文本17字
《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
在此添加您的文本17字
《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。
模糊综合评判法原理课件
即U=U1∪U2∪…∪Us.(有限不交并) 其中Ui={ui1,ui2,…,uim},Ui∩Uj=Φ,任意 i≠j,i,j=1,2,…,s.
我们称{Ui}是U的一个划分(或剖分),Ui称为类(或块).
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
设评价指标集合: U={科技水平,实现可能性,经济效益}
1965年,美国伯克利加利福尼亚大学电机工程与计算机科 学系教授、自动控制专家L.A. Zadeh(扎德) 发表了文 章《模糊集》(Fuzzy Sets,Information and Control, 8, 338-353 ),第一次成功的运用精确的数学方法描述了 模糊概念,从而宣告了模糊数学的诞生.
2、确定评价对象的评语集.
设 出的V=各{v种1,v总2,的…评,价vn结},果是组评成价的者评对语被等评级价的对集象合可.能做 其 评价中结:v果j代数表.一第般j个划评分价为结3~果5个,等j=级1,.2,…,n. n为总的
评判集、评价集、决断集、评语集、等级集实为同一涵义. 每一个评价等级可对应一个模糊子集. 什么是模糊子集? 论域上的模糊集合称为模糊子集. 经典集合的指示函数扩展为模糊集合的隶属函数.
评语集合: V={高,中,低}
3、确定评价因素的权重向量 设 ai表A=示(a第1,ia个2,…因,素am的)为权权重重,要(权求数ai)>分0配,Σ模a糊i=1矢.量,其中 A反映了各因素的重要程度. 在进行模糊综合评价时,权重对最终的评价结果会产
生很大的影响,不同的权重有时会得到完全不同的结 论. 现在通常是凭经验给出权重,但带有主观性. 权重是以某种数量形式对比、权衡被评价事物总体中 诸因素相对重要程度的量值.
综合评价法(层次分析法)概述
我们称{Ui}是U的一个划分(或剖分),Ui称为类(或块).
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
设评价指标集合: U={科技水平,实现可能性,经济效益}
1965年,美国伯克利加利福尼亚大学电机工程与计算机科 学系教授、自动控制专家L.A. Zadeh(扎德) 发表了文 章《模糊集》(Fuzzy Sets,Information and Control, 8, 338-353 ),第一次成功的运用精确的数学方法描述了 模糊概念,从而宣告了模糊数学的诞生.
2、确定评价对象的评语集.
设 出的V=各{v种1,v总2,的…评,价vn结},果是组评成价的者评对语被等评级价的对集象合可.能做 其 评价中结:v果j代数表.一第般j个划评分价为结3~果5个,等j=级1,.2,…,n. n为总的
评判集、评价集、决断集、评语集、等级集实为同一涵义. 每一个评价等级可对应一个模糊子集. 什么是模糊子集? 论域上的模糊集合称为模糊子集. 经典集合的指示函数扩展为模糊集合的隶属函数.
评语集合: V={高,中,低}
3、确定评价因素的权重向量 设 ai表A=示(a第1,ia个2,…因,素am的)为权权重重,要(权求数ai)>分0配,Σ模a糊i=1矢.量,其中 A反映了各因素的重要程度. 在进行模糊综合评价时,权重对最终的评价结果会产
生很大的影响,不同的权重有时会得到完全不同的结 论. 现在通常是凭经验给出权重,但带有主观性. 权重是以某种数量形式对比、权衡被评价事物总体中 诸因素相对重要程度的量值.
综合评价法(层次分析法)概述
模糊数学2模糊聚类分析方法模糊综合评判方法
❖ (1)单层次模糊综合评判模型 设X={x1,x2…xn}是综合评判因素所组成集合,
Y={y1,y2…yn}是评语所组成的集合。
R:X→Y rij=µR(xi,yj) 元素rij表示xi符合yj标准的程度。
A=(a1,a2…an)是各评判因素的权重分配,
则评判结果 B=A◦R.
例
我们对于某学校的校园网络一期建设情况进行评判,设包括三个因 素,即硬件建设,软件建设、人员培训,用论域U表示为:
0.38 0.8 0.67
0.49 1375 931源自0.380.80.67
0.93
0.95 0.67 0.94
0.9
0.94 0.67 0.95
1
0.99
0.99 0.45 0.55
0.99
1
0.99 0.45 0.55
0.99
0.45 0.55
0.99
0.45 0.55
1
0.45 0.55
0.45 1
0.49137 5931
0.93
0.9
1 0.67 0.94 0.38
0.38
0.38 0.95 0.94
0.67 1 0.67
0.94 0.67 1
0.8 0.67
0.8 0.67
0.8 0.67
0.67 0.94 0.67 0.95
0.49137 5931
0.38 0.8 0.67
0.49137 5931
较好
40% 30% 10%
可以
10% 20% 30%
不好
0 10% 60%
0.2 R ~
0.7
0.1
0
上表就构成模糊矩阵 R= 0
0.4 0.5 0.1
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
ppt课件完整
(三)模糊综合判定法的优缺点
22
ppt课件完整
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。
- 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)。
r
jk
)= max 1 j m
j
rjk
,
k 1, 2,, n
(0.3
0.3
0.5 0.3 0.2 0
0.4) 0.3 0.4 0.2 0.1
0.15 0.12
0.12
0.08
0.2 0.2 0.3 0.2
20
M ( , )
(3)
算子
为刻画每一指标所处的状态的n种决断(即评价 等级)。
12
对某服装厂生产某种服装欢迎程度的模糊综 合评价。
( 1)确定模糊综合评判指标
取U={花色,式样,价格,耐用度,舒适度}
( 2)建立综合评判的评价集
取V={很欢迎,欢迎,一般,不欢迎}
13
(二)构造评价矩阵和确定权重
1.单指标评价
对指标集U中的单指标ui(i=1,2,…,m)作单指标评 判,就指标ui着眼,确定该事物对评价等级 vj(j=1,2,…,n)的隶属度(可能性程度)rij,这样就得
9
Contents
一、思想和原理
二、模型和步骤
三、应用案例 ——Fuzzy在物流选址中的应用
10
一
确定评价指 标和评价等 级
二
构造评判矩阵 和确定权重
三
进行模糊合成 和做出决策
11
(一)确定评价指标和评价等级
设
U u1,u2, ,um
为刻画被评价对象的m种指标;
设 V v1,v2, ,vn
0.1 0.3 0.5 0.1 设R=(rij)= 0.0 0.1 0.6 0.3
0.0 0.4 0.5 0.1
0.5 0.3 0.2 0.0
(4)确定指标权重
假设男顾客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:
A=(0.10,0.10,0.15,0.30,0.35)
m
sk min1 , min j , rjk ,
j1
k 1, 2,, n
(0.3
0.3
0.4)
R (ui ,v j ) rij 表示指标ui对抉择等级vj的隶属度。
n
隶属度归一化
rij 1, (i 1, 2,...m)
15
j 1
3.确定指标权重
评价指标集中的各个指标在“评价目标” 中的有不同的地位和作用,即各评价指标 在综合评价中占有不同的比重。
拟引入U上的一个模糊子集A,称为权重或 权数分配集,A=(a1,a2,…am),其中ai>0, 且Σai=1。
0.50, 0.875,即身高1.65m,1.70m,1.75m的男生,分别以0.125,
0.50, 0.875的程度属于高个子男生。A是“高个子男生”对应的
模糊集(Fuzzy集)。
6
模糊数学着重研究“认知不确定”一类的 问题,其研究对象具有“内涵明确,外延 不明确”的特点。
模糊数学引入评价 多指标 评语等级关系模糊化
模糊综合评价法
Contents
一、思想和原理
二、模型和步骤
三、应用案例 ——Fuzzy在物流选址中的应用
2
(一)模糊现象与模糊数学
模糊概念:没有确切界限的对立概念。 “秃子悖论” 美与丑、高与矮、好与坏。。。。。。
模糊现象 电开关与自来水阀门 {0,1} [0,1]
3
模糊数学:利用数学工具解决模糊现象一 门学科。 1965 扎德 《模糊集合》
7
(二)模糊综合评价及原理
模糊综合评价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。
8
基本原理是:(汪培庄)
(1)确定被评判对象的因素(指标)集和 评价(等级)集; (2)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; (3)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,得到模糊评价综 合结果。
出第i个因素ui的单指标评判集:ri ri1 , ri2 ,..., rin
14
2.构造评价矩阵
m个指标的评价集就构造成一个总的评价矩阵R。
r11 r12 r1n
R
r21
r22
r2n
rm1 rm2 rmn
R就是指标集U到抉择评语集V的一个模糊关系,
17
(三)进行模糊合成和做出决策
1.模糊变换 引入V上的一个模糊子集B,称模糊评价集,
又称决策集。B=(b1,b2,…bn)。 B=A*R(*为算子符号) 评价集归一化:
18M (,)源自 (1)算子 m
sk
(j
j 1
r
jk
)= max 1 j m
min
16
R
(3)进行单指标模糊评判,并求得评判矩
阵
0.2 0.5 0.3 0.0
R1=(0.2, 0.5, 0.3, 0.0) R2=(0.1, 0.3, 0.5, 0.1) R3=(0.0, 0.1, 0.6, 0.3) R4=(0.0, 0.4, 0.5, 0.1) R5=(0.5, 0.3, 0.2, 0.0)
生的身高,并给出μ的隶属函数如下
0,
uA (x)
2
1
x
1.60 0.2
2
,
2
x
1.80 0.2
2
,
1,
x 1.60 1.60 x 1.70
1.70 x 1.80 1.80 x
取x分别等于1.65m,1.70m,1.75m,则uA(x)分别等于0.125,
4
设 X 为一基本集,若对每个x X , 都指定
一个数 (A x)[0,1], 则定义模糊子集 A :
A
(A x)x
x
X
(A x)称为 A的隶属函数,(A xi)称为元素 xi 的
隶属度。
5
例1:用A表示“高个子男生”的集,并认为身高1.80m以上的男
生必为高个,而身高1.6m以下的男生都不是高个。用x表示某男
j , rjk
, k 1, 2,, n
(0.3
0.5 0.3 0.2 0
0.3 0.4) 0.3 0.4 0.2 0.1
0.2 0.2 0.3 0.2
0.3 0.3 0.3 0.2
19
M (,)算子
(2)
m
sk
( j
j 1