模糊综合评价综合分数 模糊综合评价法的名词解释

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本文目录一览：

• 1、模糊综合评价法的名词解释
• 2、模糊综合评判
• 3、计分卡和模糊综合的区别在哪

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。

模糊综合评判

客观事物是由多因素构成的。人类实践和认识的客观要求，也决定了人们关于对象认识和价值评价也必须是多因素的。因此，人们需要充分考虑各种因素的影响，在整体权衡中作出综合评判。一般来说，综合评判有两种方法：一种是总评分来决定优劣；一种是加权平均法，即将各因素在事物整体中的地位用权重系数表征出来。以上两方法的评判结果是单一的，即评判结果用一个数值来表示。在现实的综合评判活动中，对象各因素之间普遍存在着模糊关系，模糊数学则为此提供了权重系数分析的数学模型。

设评价的对象集U={μ ₁ ,u ₂ ，…，u _n ｝，评价对象的因素集为X={X ₁ ,X ₂ ，…，x _n ｝，每一个因素都有其离散化的状态集，即评价集，它是因素集的一个子集，记为Y={Y ₁ ,Y ₂ ，…，y _n ｝。

建立一个从X到Y的模糊映射：

f:　X=G（Y）

X _i →r _i1 /Y ₁ ＋r _i2 /Y ₂ ＋…＋r _ik /y _k

（0≤r _ij ≤1,i=1，2，…，m；j=1，2，…，k），由f可诱导出模糊关系R _∫ ，用矩阵

胶东西北部构造体系及金成矿动力学

表示，称R为m个因素的单因素评判矩阵。

对于多因素评判对象，对诸因素的着眼点并不是等同的。也就是说，不同的因素有着不同的权重，权的分配是因素集上的一个模糊子集P:

P={P ₁ ,P ₂ ，…P _m ）

若已知权重模糊集P和评判对象的单因素评判矩阵R，则对该对象的多因素综合评判结果为：

胶东西北部构造体系及金成矿动力学

上述综合评判活动，是对各个单独因素的模糊分析和各个因素整体的模糊综合的辨证运动过程。模糊数学从单因素分析中求出权重系数和隶属度，再经过合成运算求出各级评判的隶属函数值，把它作为模糊综合评判的结果，它体现了由模糊片面已知到模糊综合未知的过程。

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计分卡和模糊综合的区别在哪

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计分卡和模糊综合的区别有以下两点：
1、计分卡是一种将评价对象的各项指标按照一定的标准打分，然后根据权重或者其他方法综合得出总分的评价方法。计分卡通常要求指标具有明确的量化标准，比如考试成绩、收入水平、客户满意度等。
2、模糊综合是一种将评价对象的各项指标按照一定的模糊等级划分，然后根据隶属度或者其他方法综合得出隶属度向量的评价方法。模糊综合通常适用于指标具有模糊性或者主观性的情况，比如科研成果、服装品质、喜欢程度等。
总的来说计分卡和模糊综合的区别主要在于评价指标的确定性和量化程度，以及评价结果的形式和含义。计分卡更侧重于客观、精确、数值化的评价，而模糊综合更侧重于主观、相对、概率化的评价。

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