模糊综合评价法(模糊综合评价法适用于什么)

今天给各位分享模糊综合评价法的知识,其中也会对模糊综合评价法适用于什么进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!本文目录一览: 1、模糊综合评价法的名词解释...

今天给各位分享模糊综合评价法的知识,其中也会对模糊综合评价法适用于什么进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

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模糊综合评价法的名词解释

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。模糊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。

模糊综合评判方法,从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判,它把被评判事物的变化区间做出划分,一方面可以顾及对象的层次性,使得评价标准、影响因素的模糊性得以体现;在评价中又可以充分发挥人的经验,使评价结果更客观。模糊综合评判可以做到定性和定量因素相结合,扩大信息量,使评价数度得以提高,评价结论可信。

一般步骤:

1、模糊综合评价指标的构建

模糊综合评价指标体系是进行综合评价的基础,评价指标的选取是否适宜,将直接影响综合评价的准确性。进行评价指标的构建应广泛涉猎与该评价指标系统行业资料或者相关的法律法规。

2、采用构建好权重向量

通过专家经验法或者AHP层次分析法构建好权重向量。

3、构建隶属矩阵

建立适合的隶属函数从而构建好隶属矩阵。

4、隶属矩阵和权重的合成

采用适合的合成因子对其进行合成,并对结果向量进行解释。

模糊综合评价法与模糊层次分析法,有区别吗.什么区别

有区别。区别表现在:过程不同、本质不同、结构不同。

1、过程不同

层次分析法可以解决:首先需要一个制定一个目标,然后明确达到这种目标的评价指标,最后在确定我们可以做哪些工作来达到最终目标。

模糊综合评价可以解决:首先确定一个评价对象以及需要评价的各个方面,然后通过调查得出各个方面的调查数据,最后根据各个方面的权重来得出评价高低的百分比。

2、本质不同

层次分析法的特点是基于某个目标,对多个待评价方案进行评价,从而得到方案的重要性排序。具体到某个问题,其并无相应的数据。而模糊综合判别有相应的基础数据。

3、结构不同

模糊层次分析法将评价因素按照一定规则进行分类形成层次结构,一般有目标层、准则层和因素层三层结构,而模糊综合评价法直接是目标层、因素层。

模糊综合评价法

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。

20世纪80年代后期,日本将模糊技术应用于机器人、过程控制、地铁机车、交通管理、故障诊断、医疗诊断、声音识别、图像处理、市场预测等众多领域。模糊理论及模糊法在日本的应用和巨大的市场前景,给西方企业界很大震动,在学术界也得到了普遍的认同。

模糊综合评价法的一般步骤:

1、模糊综合评价指标的构建

模糊综合评价指标体系是进行综合评价的基础,评价指标的选取是否适宜,将直接影响综合评价的准确性。进行评价指标的构建应广泛涉猎与该评价指标系统行业资料或者相关的法律法规。

2、采用构建好权重向量

通过专家经验法或者AHP层次分析法构建好权重向量。

3、构建评价矩阵

建立适合的隶属函数从而构建好评价矩阵。

4、评价矩阵和权重的合成

采用适合的合成因子对其进行合成,并对结果向量进行解释。

层次分析法和模糊综合评价法优缺点

层次分析法优缺点:

(一)优点

1. 系统性的分析方法:

层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。

2. 简洁实用的决策方法:

这种方法既不单纯追求高深数学,又不片面地注重行为、逻辑、推理,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来。

3. 所需定量数据信息较少:

层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发,比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。

(二)缺点

1. 不能为决策提供新方案:

层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。这个作用正好说明了层次分析法只能从原有方案中进行选取,而不能为决策者提供解决问题的新方案。

2. 定量数据较少,定性成分多,不易令人信服:

在如今对科学的方法的评价中,一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。

3. 指标过多时数据统计量大,且权重难以确定:

当我们希望能解决较普遍的问题时,指标的选取数量很可能也就随之增加。

4. 特征值和特征向量的精确求法比较复杂:

在求判断矩阵的特征值和特征向量时,所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。

模糊综合评价法优缺点:

1、模糊综合评价法的优点:

模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象,能对蕴藏信息呈现模糊性的资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价;

评价结果是一个矢量,而不是一个点值,包含的信息比较丰富,既可以比较准确的刻画被评价对象,又可以进一步加工,得到参考信息。

2、模糊综合评价法的缺点:

计算复杂,对指标权重矢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,在权矢量和为1的条件约束下,相对隶属度权系数往往偏小,权矢量与模糊矩阵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。

扩展资料:

层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。

在运用层次分析法时,如果所选的要素不合理,其含义混淆不清,或要素间的关系不正确,都会降低AHP法的结果质量,甚至导致AHP法决策失败。为保证递阶层次结构的合理性,需把握以下原则:

1 分解简化问题时把握主要因素,不漏不多;

2 注意相比较元素之间的强度关系,相差太悬殊的要素不能在同一层次比较。

层次分析法主要应用在安全科学和环境科学领域。在安全生产科学技术方面主要应用包括煤矿安全研究、危险化学品评价、油库安全评价、城市灾害应急能力研究以及交通安全评价等;在环境保护研究中的应用主要包括:

水安全评价、水质指标和环境保护措施研究、生态环境质量评价指标体系研究以及水生野生动物保护区污染源确定等。

除此之外,层次分析法更多的可以用于指导和解决个人生活中遇到的问题,比如说专业的选择、工作的选择以及买房的选择等,可以通过建立层次结构以及衡量指标,来理清工作思路和思考问题的层面。

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):是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):是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):是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):是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):是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 。

6.加权平均评价值(Epw):是指加权后的平均评价值。

加权平均评价值(Epw)=平均评价值(Ep)×权重(W)。

7.综合评价值(Ez):是指同一级评价因素的加权平均评价值(Epw)之和。综合评价值也是对应的上一级评价。

参考资料:百度百科——模糊综合评价法

参考资料:百度百科——层次分析法

综合评价法与模糊综合评价法一样吗?

不一样

模糊综合评价法是综合评价法的一种,

综合评价法是一种评价模式,模糊综合评价法是用模糊数学进行综合评价的一种方法方式!

具体的:

运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法,称为多变量综合评价方法,或简称综合评价方法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力,不同地区社会发展水平,小康生活水平达标进程,企业经济效益评价等,都可以应用这种方法。

现代综合评价方法包括主成分分析法、数据包络分析法、模糊评价法三种。

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。

具体在大学的工程数学里有。

它的要素主要有:

1,评价因素;2,评价因素值;3,评价值;4,平均评价值;5,权重;6,加权平均评价值;7,综合评价值

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