_模糊综合评判法.PPTVIP

【引例】科研成果评价 假设评价科研成果，评价指标集合 U={u1 ，u2 ，u3} ={学术水平，社会效益，经济效益}， 其各因素权重设为 确定评语集为V= {V1 ，V2 ，V3 ，V4} ={很好，好，一般，差} 请该领域专家若干位，分别对此项成果每一因素进行单因素评价，例如对学术水平，有50%的专家认为“很好”，30%的专家认为“好”，20%的专家认为“一般”。由此得出学术水平的单因素评价结果为 综合评价为 其中“ ”为模糊算子 四个主要的模糊算子 (1) 算子 (2) (3) (4) 以上四个算子在综合评价中的特点是 * 第五章 系统评价方法 工业工程教研室 主要内容 第一节　系统评价原理 第二节　关联矩阵法 第三节　层次分析法 第四节　模糊综合评判法 第四节　模糊综合评判法 一、模糊现象与模糊数学基础 二、模糊综合评判法的主要步骤 三、模糊综合评判法的主要算子 四、模糊综合评判法实例 一、模糊现象与模糊数学基础 模糊数学绪论 用数学的眼光看世界，可把我们身边的现象划分为： 1.确定性现象：物质的汽化、冷凝，运动的速率，这种现象的规律性靠经典数学去刻画； 2.随机现象：某种事物的分布，故障发生的概率，这种现象的规律性靠概率统计去刻画; 3.模糊现象：年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、高、低、长、短、贵、贱、强、弱，靠模糊数学去刻画。 模糊现象的共同特点：外延不清晰 模糊数学——研究和揭示模糊现象的定量处理方法。 产生 1965年，L.A. Zadeh（扎德） 发表了文章《模糊集 》 (Fuzzy Sets，Information and Control, 8, 338-353 ) 基本思想 用属于程度（隶属度）代替属于或不属于。 如某员工属于优秀的程度为0.6, 属于良好的程度为0.2，属于一般的程度为0.1，属于较差的程度为0.1。 模糊数学绪论 模糊代数，模糊拓扑，模糊逻辑，模糊分析， 模糊概率，模糊图论，模糊优化等模糊数学分支 涉及学科 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 模糊数学绪论 应用领域 二、模糊综合评判法的主要步骤 模糊综合评判的步骤 全部因素的评价结果为 三、模糊综合评判法的主要算子 表示取大 表示取小 表示相乘 ⊕表示相加 四、模糊综合评判法实例 比如用户关心电脑的以下几个指标： “运算功能（数值、图形等）”； “存储容量（内、外存）”； “运行速度（CPU、主板等）”； “外设配置（网卡、调制调解器、多媒体部件等）”； “价格”。 【例2】用户对电脑的综合评判 =“运算功能（数值、图形等）”； =“存储容量（内、外存）”； =“运行速度（CPU、主板等）”； =“外设配置（网卡、调制调解器、多媒体部件等）”； =“价格”。 则 构成指标集或因素集。 对各指标分别表示如下： 评语集 其中 =“很受欢迎”； =“较受欢迎”； =“不太受欢迎”； =“不受欢迎”； 对于某个型号的电脑，请一些用户对各因素进行评价： 若对于运算功能 有20%的人认为是“很受欢迎”，50%的人认为“较受欢迎”，30%的人认为“不太受欢迎” ，没有人认为“不受欢迎”，则 的单因素评价向量为 同理，对存储容量 ，运行速度 ，外设配置 和价格 分别作出单因素评价，得 组合成评判矩阵 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 是得各因素的权重分配向量： 作模糊变换： 存储容量 运行速度 外设配置 价格 运算功能 若进一步将结果归一化得： 结果表明，用户对这种微机表现为“最受欢迎”的程度为 0.32，“较受欢迎”和“不太受欢迎”的程度为0.27，“不受欢 迎”的程度为0.14。 按最大隶属原则，结论是：“很受欢迎”。 * * *