第6章 系统维护和评价.ppt

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第 6 章 系统维护和评价 6.1 信息系统维护 6.1.1 信息系统维护概述 6.1.2 信息系统中应用软件的维护 6.1.3 信息系统维护过程 6.1.4 版本管理制度 6.2 信息系统的评价 6.2.1 信息系统评价的目的 6.2.2 信息系统评价内容 6.2.3 信息系统评价指标体系 6.2.4 信息系统评价方法 6.2.5 信息系统评价实例 5)评判值量化 因为: 所以综合评估值为 由此可知,有32.682%的专家认为该系统是优,有28.984%的专家认为系统是良好,32.833%的专家评价该系统为中。如果将评价等级量化,则得到系统得分为76.70195,得分介于 之间,评价结果偏向良。 思考题 层次分析法常常和其他方法结合使用,尤其是方案层相对于准则层的权数分配。实际上确定权数分配的方法有很多种,常用的方法有:德尔菲法、专家调查法、判断矩阵分析法等等,关联矩阵法的思路也可和层次分析法结合使用。 3.模糊综合评价法 1)模糊集合的概念 对于一般集合的概念,其内涵和外延都是明确的。但在社会、经济以及生活领域中,许多概念都是模糊的,例如,高个子、低个子,并非明确的定义,不同人会有不同的理解。再如信息系统的设计是否合理以及其社会效益的预测等,也会因各人的理解、各人所处的角度不同而出现差异。模糊评价法就是利用模糊集理论进行评价的一种方法,它是一种接近人的思维习惯的描述方法,因此,在信息系统的有些问题的评价中模糊评价方法的利用就显得非常重要。 (1)模糊集合的定义 设D是一个集合,对于任给 ,都指定一个数 ,则定义模糊子集为: ,其中 成为模糊子集 A的隶属度函数, 称为 的隶属度。 若D为可数集合,则 上的一个模糊子集可写成: 若D为不可数集合,则D上的一个模糊子集可记为: 隶属度 ,即 表征了模糊性。 (6-14) (6-15) 例如有4个人的身高为 ,属于高个子的程度分别为0.9,0.6,0.3,0.1,则高个子的模糊集为: 上式中的“+”号是查德记号,绝不是分式求和,而是表示模糊集合元素间的并列关系。 (2)隶属度函数的确定 隶属函数的确定实际上就是确定各个元素的隶属度,实践中关于某元素隶属度的确定主要有主观方法即是凭借一些专家的经验来进行的;还有统计方法,例如判断某人a属于高个子的程度,可选取n个人,假设回答是人数为m,则可得到: (6-16) 2)模糊综合评价 (1)模糊矩阵及其运算 对于某方案的某个方面进行模糊评价时,可以得到评价域上的模糊子集,可以看作模糊向量,向量的元素是各评价结果的隶属度。但如果对于某方案的几个方面评价就可得到模糊矩阵,矩阵元素是评价值的隶属度。 如果需要对矩阵进行运算,运算时隶属度的和或积运算类似于模糊集合中和与积的运算。例如: 则模糊矩阵的和: 模糊矩阵的积: 如令 , , , , 则规定 ,所以 (2)模糊综合评价 为了评价某方案A,设评价指标集合 ,评价值集合 ,设关于第i个指标的第j个评价值的隶属度为 ,则可得到方案A的评价隶属度矩阵: 再设第i个指标的权重为 ,令 ,则关于方案A的评价值的隶属度向量为 (6-17) (6-18) 如果 的各元素之和不为1,还需要对其进行归一化处理。 反映了方案A取各种评价值的可能性。 例如,为评价A系统的价值,选取用户满意率( )、系统利用率( )、使管理科学化( )三个评价指标,评价指标集合: 这三个指标评价值集为: 对用户满意度有30%的人认为好,50%认为一般,20%认为差。所以对用户满意率指标的评价为:(0.3,0.5,0.2)。 类似可得出对系统利用率和使管理科学化的评价分别为: (0.6,0.1,0.3) (0.4,0.3,0.3) 所以评价矩阵为: 如已经测得三个指标对系统价值的影响权值向量

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