模糊综合评定法.ppt

* * 步骤4：烈度模糊向量的集中 求得B之后，如何利用？ 通常有2 种方式。 1。采取最大隶属度准则，例如本例中取最大bj 是b3 =0.61,从而认为烈度为Ⅷ级。但是这样只是利用了bmax，没有充分利用整个B提供的信息。 2。利用各隶属度bj 为权取加权平均的方法来评定。如在本例中确定相应的地震影响系数最大值αmax，则根据前面αmax表中各地震烈度等级的αmax值，利用B中对各烈度等级的隶属度便可求得。 应用实例 评价尺度 * * 最终确定地震烈度 按照表1中提供的数据，可折算为8.14级，即相当于Ⅷ级。 以上两种方法所得结果是一致的。 应用实例 XUST Mgt. School 王新平 XUST Mgt. School 王新平 * * 模糊综合判定法 Fuzzy Colligation Judgment （ FCJ ） * * 模糊综合判定法 定义： 模糊综合判定法是运用模糊集理论对某一考核系统进行综合评价的一种方法。 运用范围： 这种方法考核的对象可以是方案、产品或是各类人员（如管理人员、技术工人等）。 模糊子集与隶属度函数 模糊子集：可以理解为具有模糊边界的子集。 例如：X代表一个公司的职工，某人要么属于公司的职工，记为x∈X，要么不属于公司职工，记为x∈X，这是明确的。但若讨论某人是否属于青年职工就困难了，因为青年职工这一集合的边界不清楚。因此，青年职工集合是公司职工集合的一个模糊子集。 一般将被讨论的全体对象称为论域，论域中的组成元素总是明确的，但它的子集可能是模糊的，所以模糊集合通常指模糊子集，简称模糊集。 补充内容：1 模糊子集的表示 设有论域X，所谓X上的模糊子集是指对于任意的x∈X，都能给定一个位于[0, 1]区间的实数μA(x),用它来表示x属于A的程度。即μA: X→ [0, 1] ，称函数μA为A的隶属函数，而数值μA(x)称为X中元素x对A的隶属度。 补充内容：2 两 点 说 明 对于普通子集，它相应的特征函数只能取0或1，故它与二值逻辑对应，“非此即彼”，符合排中律； 而模糊子集，相应的隶属函数可取[0, 1]区间的任意值，因此模糊数学是与多值逻辑、连续值逻辑相对应，不遵守排中律。 补充内容：3 * * 构成因子 1、基本因素集 F={f1, f2, …，fn} 2、考核集 T={t1, t2, …，tn} 3、评定集 E={e1, e2, …，en} F C J * * 以技术人员考核系统为例 1、基本因素集 F＝（再现能力，发现能力，创造能力） 2、考核集 T＝（第一次考核，第二次考核，第三次考核） 3、评定集 E=（优秀，良好，及格，不及格） F C J * * 隶 属 度 对因素集内诸因素的评定，是一种模糊映射，即使对单因素的评定，由于不同成员将会作出不同的评定，所以描述的结果只能用对fi作出ej评定的可能性的大小来表示，这种可能的程度称为隶属度，记为rij。对于确定的i、j可取值1，2, …, m。 F C J * * 隶属度矩阵 整个考核因素集内诸因素相应的隶属度向量可以记为矩阵形式： r11 r12 … r1m R= r12 r22 … r2m … … … rn1 rn2 … rnm 补充内容：4 * * 评定结果的计算 1、隶属度向量的各分量可根据考核资料的统计处理求得，一般取归一化，即隶属度之和为1。 2、归一化的隶属度的模糊概率方法表示。 约定权数： 因素集内各元素的权数分配WF WF={ Wf1, Wf2， …Wfn } 考核集内各元素的权数分配WT WT={ Wt1，Wt2， …Wtn } 补充内容：5 * * 评定结果的计算 对于第i个考核因素，若经过r个隶属度向量，属于第k次考核的隶属度向量记作： Ri＝[ ri1, ri2, … ,rim ] 第i个考核因素对应于第j种评定的隶属度向量为： r ij（1）