多目标模糊评价模型与评价等级计算方法

为防止信息丢失,指出了多目标模糊评价应采用加权平均算子·探讨了采用余弦函数及三角形隶属函数的模糊综合评判模型、基于权广义距离平方和最小的模糊模式识别模型、基于模糊熵与权广义距离之和最小的模糊模式识别模型对评价结果模糊度的影响·属性识别理论模型是应用三角形隶属函数的模糊综合评判模型·综述了多目标模糊评价等级的确定方法,指出了属性识别理论的置信度准则与最大隶属原则一样可导致评价结果失真·提出了评价等级模糊特征量的概念和计算方法,从而证明了多目标模糊评价的结果是一个等级区间而不是一个确定点·实例表明,依据评价等级模糊特征量的概念和计算方法所确定的评价等级符合实际·     

模糊综合评判在矿山地质环境中的应用

针对丘陵山区复杂的地质情况,构建了矿山地质环境影响程度的模糊综合评判指标体系;并引入弱模糊一致矩阵结合层次分析法确定权重,解决了传统AHP很难满足一致性检验的问题;依据矿山特殊地质条件,将地质环境影响程度划分为三个等级构建模糊综合评判表,确定各影响因子的隶属度;运用模糊综合评判方法,建立矿山地质环境影响程度的二级模糊综合评判模型。通过该模型在实际矿山中的应用,模型评估结果与实际结果显示的滑坡、地面沉降等地质灾害影响程度吻合性较高。     

基于云模型的边坡风险评估方法及其应用

针对边坡风险评估随机性和模糊性共存的特点,在传统模糊综合评判法(FCE)的基础上引入云模型理论,提出一种边坡风险评估方法.选取边坡坡高等7项因素作为评估风险集,将风险划分为5个等级,采用云模型来构建隶属度函数.通过正、逆向云发生器计算权系数矩阵和综合评判矩阵,利用Matlab软件直观生成评价云和"云滴"图来对比分析,综合评价得到边坡风险等级.以大崎山旅游公路边坡为例进行建模分析,将评估结果与传统模糊理论评判方法所得结果进行对比,与实地调查结果相合,分析结果表明该方法是有效的.     

旧桥承载力模糊贴近度综合评判法

利用模糊数学等级评定的一种决策方法——贴近度分析法，结合模糊综合评判探讨了旧桥承载能力等级评定。这种方法是在对桥梁属于哪个等级的半模糊评定中，考虑2个模糊等级的靠近程度，从而获得合理的旧桥承载力等级评定结果。将这个评定过程与原有的最大隶属度法进行比较，可以看出贴近度分析法在一定程度上大大改善了最大隶属度原则带来的评判误差，避免了最大隶属度原则失效产生的不合理结果，使得旧桥承载能力等级模糊综合评判结果更贴近工程实际。     

基于云模型的刀库系统故障分析

针对传统模糊综合评判隶属度函数难以确定的问题,用黄金分割率法生成的隶属云模型作为隶属度函数,对传统的危害度模糊综合评判加以改进.通过建立因素集、评价集和权重集等步骤,实施基于云模型的故障分析,判断各个故障模式的风险等级,最终对到刀库系统的故障部位进行评价.评价结果表明:松开、夹紧装置系统、驱动系统变频器系统和电气系统是刀库系统的关键故障部位.     

基于模糊综合评判的课程评价方法

根据模糊数学理论,构建了高校课程评价的指标体系、权重、评价等级、隶属度向量,建立了三级模糊综合评判数学模型,开发了完成该数学模型的计算软件,用于进行高校的课程质量评价.并用实例计算结果证明该方法的科学合理性和该软件的正确性.     

模糊综合评判方法的应用-以研究生中期筛选为例

应用模糊综合评判方法提出了研究生中期筛选的模糊评价模型和评价方法并对研究生中期筛选的模糊综合评价系统提出建议.研究生中期筛选综合评价的指标权重的确定运用专家调查法及AHP法.定性指标采用模糊评判的模型,然后根据最大隶属度确定筛选等级,最后再对定性和定量指标加权算出综合素质评价得分.根据评价的得分从高到低进行排列,可以得出此次筛选的结果.     

模糊数学评判方法在桥梁结构受损状态评定中的应用

运用模糊数学中的模糊评判方法,建立结构损伤度函数及隶属函数模型,结合专家提供的各评估对象的因素权重,对在役桥梁结构损伤的状态进行模糊综合评判,通过比较桥梁损伤度隶属函数值的大小来确定其对应的受损程度等级.结合实例分析结果表明,糊数学评判方法可以较好地运用于桥梁结构受损状态评判,且其评判结果与中国公路桥梁管理系统(简称CBMS)应用软件计算的结果一致.     

科技计划项目绩效评价的构建与应用——以广东省2008年科技成果推广计划项目验收评价为案例

<正>科技计划绩效评价是指运用科学、规范的绩效评价方法、指标体系和评价标准,对科技计划项目的立项、实施、考核、管理及财政专项资金使用行为过程及其结果(包括经济效益、社会效益和生态效益等)进行科学、客观、公正地衡量比较和综合评判。     

基于模糊综合评判的移动电源火灾风险分析

针对移动电源火灾事故频发的安全现状,本文采用能量转换和模糊综合评判的方法构建移动电源火灾风险评价模型,并对移动电源火灾风险进行评价。为增加评判过程的客观性,分别采用事故树基本事件结构重要度和相对差异函数对评判模型中评价因子的权重和隶属度进行分析和计算。评判结果表明移动电源火灾事故风险等级处于一般安全与比较危险之间,与实际情况相符合。     

模糊综合评价的离散抽样模型

鉴于通过行政系统全面收集数据并进行综合评价已难于做到 ,提出了一种离散抽样评价方法 ,可以适应市场经济环境的变化。其基本思路是通过模糊概率把模糊数学理论和数理统计方法结合起来 ,从而可以由样本推断总体的等级隶属度。使用这种抽样方法 ,综合评价结果对评价对象数不敏感 ,从而克服了统计上的困难。该模型在项目管理和法制计量监督上获得初步应用 ,实践证明行之有效     

轿车综合性能多级模糊评价方法

提出了一种轿车综合性能的定量评价方法，建立了轿车综合性能评价指标体系．考虑到众多评价因素的模糊性，运用模糊综合评判理论，建立了轿车综合性能的二级模糊综合评判模型，确定了各评价因索及相应子因素的权重与隶属度．通过实例分析说明了这种方法的合理性．     

电器行业财务综合竞争力的评价研究

企业财务状况是企业管理研究中最重要的问题之一,科学、准确的评价企业财务状况是企业决策基础,同时是投资者参考的重要指标.电器行业在我国属于比较早的产业,随着电器需求的增加,该行业队伍不断壮大.为了科学评价企业综合财务能力,本文应用模糊数学理论,把模糊综合评价方法具体应用到企业财务综合评价研究中,将财务评价系统根据需要分成若干个指标,建立了因子集、评价集、隶属函数和权重集,实现对企业财务质量综合评判.运用采用层次分析法确定评价的权重集,构建了一个评价企业财务情况的模型,实现对企业财务管理能力的有效评价.     

直觉模糊综合评判在目标识别中的应用

针对目标识别系统中的模糊性和冲突性问题,提出一种基于直觉模糊综合评判的识别方法。建立了基于直觉模糊集的综合评判数学模型,提出基于隶属度与犹豫度合成进行最大隶属决策的方法;并对空袭目标属性识别问题进行实验。结果表明,该方法更能有效地处理冲突信息,并得到合理的融合结果。     

神经网络在模糊综合评价中的应用

运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值，使权重值更符合实际情况，采用梯形公式的四元组形式表达网络中的隶属函数，利用反向传播算法训练网络，得到较好的训练效率和效果．将该方法应用于液压凿岩机的性能评价，得到了满意的结果。     

模糊数学在高校财务管理中的应用

模糊综合评判法依据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,适合各种非确定性的难以量化问题的解决。高校财务管理具有非确定性特征。建立高校财务绩效的模糊综合评判法模型模型有利于高校对财务进行规范化和标准化管理。     

渔船特种改装保障能力灰色关联模糊评价

在分析海洋机动渔船特种改装保障能力影响因素的基础上,利用层次分析法建立了"因素-效果"评价指标体系.基于渔船特种改装保障能力多因素决策的灰色性与模糊性,建立了基于灰色关联分析技术的综合评估模型,利用模糊隶属度理论,通过语言变量和模糊数表征评价结果,实现了定性指标的定量化,给出了对原始评价数据的处理方法和模型的求解过程....     

基于模糊综合评价的城市物流枢纽规划

通过浙江省衢州城市物流规划的实证案例提出了城市物流枢纽规划选址的模糊综合评价方法,分析了模糊综合评价方法的实际应用.首先提出了城市物流枢纽规划选址的评价指标体系,应用模糊综合评价方法确定选址中的定性与定量指标隶属度.通过建立模糊综合评价模型,应用层次分析法确定评价指标权重,对评价指标进行单因素评价.通过模糊综合评价值的计算获得3个合理的备选方案,并提出了具体可行的衢州城市物流枢纽功能规划方案.     

基于模糊综合评判法的锅炉系统能效研究

为了科学全面地评价电厂锅炉系统能效,采用模糊综合评判法,从工程实践的技术经济性角度出发,以锅炉系统能效为一级目标层,选取了关于燃料水平、设备水平和运行状况作为二级准则层,并将具体影响因素归类整理为三级指标层.分析各因素值变化对系统能效的指向性影响,确定隶属度函数,通过专家组评议求得权重向量,建立了一套完整的锅炉系统能效模糊综合评判体系.该体系可对锅炉系统能效进行定量分析,评价某层面的能效利用现状,为后续优化指明方向,也可用于机组间的竞赛对比.     

防空信息战效能模糊评估的一种新算法

为了实现防空信息战效能的模糊评价,清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余值,用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息,理清目标分类与指标隶属度之间的关系,定义区分权清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余值,并提取有效值计算目标隶属度.防空信息战效能模糊评价的事例分析表明:具有多指标属性的决策问题,为了排除冗余值的干扰,则隶属度转换模型可作为有效的方法.基于熵的数据挖掘方法有效解决了模糊评价中冗余数据的干扰,从而解决了一大批多指标的决策问题.