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模糊综合评价方法怎么确定隶属度,模糊数学评价法中标准等级是一个范围但是隶属函数的建立需要

来源:整理 时间:2023-07-20 10:15:12 编辑:八论文 手机版

1,模糊数学评价法中标准等级是一个范围但是隶属函数的建立需要

不明白你说的。 隶属度函数的建立是分为定性和定量来确定的。 其中,定性隶属度大多是根据剖分面积元或者专家试打分 定量隶属度根据标准,参照模糊隶属度公式计算

模糊数学评价法中标准等级是一个范围但是隶属函数的建立需要

2,物流中心规模如何确定综合评判方法协调系数法以弹性系数定义

如果你是写论文,恐怕帮不到你。如果是准备自己建,没必要搞那么复杂,倒是可以给点建议:综合考虑几方面因素:1、物流主要运输方式:铁路、公路、水路、集装箱、散货等,不同的模式有不同的要求2、吞吐量、存货量:吞吐量要综合考虑吨数、体积、件数、货物类型(存放区域);存货量要考虑低潮和高峰期以及周转时间以确定货仓面积、大小以及10年内的发展需要,综合考虑一个经济的平衡点。3、停车场以及道路设计4、物流路线规划5、信息流规划6、地点选址,综合考虑交通、成本、道路要求、是否有自然灾害威胁如洪水等。暂时就这些吧。

物流中心规模如何确定综合评判方法协调系数法以弹性系数定义

3,建立隶属度函数的几种方法

剖分面积元和梯形函数。
若对论域(研究的范围)u中的任一元素x,都有一个数a(x)∈[0,1]与之对应,则称a为u上的模糊集,a(x )称为x对a的隶属度。当x在u中变动时,a( x)就是一个函数,称为a的隶属函数。隶属度a(x)越接近于1,表示x属于a的程度越高,a(x)越接近于0表示x属于a的程度越低。用取值于区间0,1的隶属函数a(x)表征x 属于a的程度高低。隶属度属于模糊评价函数里的概念:模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法,其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定,而是以一个模糊集合来表示。

建立隶属度函数的几种方法

4,求助模糊综合评价中定量指标隶属度向量

你这个问法太笼统了,不知道你是不是想问最后的模糊矩阵复合运算的方法,通常是使用(.,+)模型,建议看一下关于模糊综合评价方法的原理。模糊综合评价是应用模糊变换原理,考虑与评价对象相关的各种因素,对其所作的综合评价。 其基本原理是(1)根据评价的标准构造多个隶属函数,(2)通过评测指标在各个隶属函数中对应的程度不同(即隶属度不同),可以形成一个模糊关系矩阵。(3)构造权重系数矩阵。(4)将权重系数模糊矩阵和模糊关系矩阵通过模糊运算,最终就可以得到综合指标对各个评价等级的隶属度矩阵。通常根据最大隶属度原则,在最后的隶属度矩阵中,综合指标对哪个评价等级的隶属度更高,那么我们就将其所要评价的目标定为该评价等级。下面是一个模糊综合决策的实例,用的是典型的算法,仅供参考。
搜一下:求助模糊综合评价中定量指标隶属度向量

5,模糊综合评价方法

  模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法,其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定,而是以一个模糊集合来表示。   按照模糊综合分析法,我们对某企业效绩进行评价。   1.设因素集U:U={u1,u2,……u9}   综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC),我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况),u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中,u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标,原来都用精确的比率指标反映,但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如,在评价企业短期偿债能力时,该企业流动比率为1.8,但专家们发现该企业存货数额庞大,占了流动资产的较大部分,说明其资产的流动性并不好,因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标,u7内部经营过程方面业绩指标,u8、u9是学习与增长方面业绩指标。   2.设评价集V={v1,v2……v4}   简便起见,我们设v1:优秀,v2:良好,v3:平均,v4:较差。   3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组,得到评价矩阵   4.根据专家意见,我们确定权重集A为:   5.按照M(,,+)模型   所以,根据最大隶属度原则,该企业效绩评定为“良好”。事后,该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。

6,模糊因素的隶属度函数的展度怎样求

这不是查表吧,你说的应该是模糊控制的隶属度函数吧  (1)模糊统计法:  模糊统计法的基本思想是对论域U上的一个确定元素vo是否属于论域上的一个可变动的清晰集合A3作出清晰的判断.对于不同的试验者,清晰集合 A3可以有不同的边界,但它们都对应于同一个模糊集A.模糊统计法的计算步骤是:在每次统计中, vo是固定的,A3的值是可变的,作 n次试验,其模糊统计可按下式进行计算  v0对 A 的隶属频率 = v0∈A 的次数 / 试验总次数 n  随着 n的增大,隶属频率也会趋向稳定,这个稳定值就是 vo对A 的隶属度值.这种方法较直观地反映了模糊概念中的隶属程度,但其计算量相当大.  (2)例证法:  例证法的主要思想是从已知有限个μA的值,来估计论域 U 上的模糊子集 A 的隶属函数.如论域 U代表全体人类,A 是“高个子的人”.显然 A 是一个模糊子集.为了确定μA,先确定一个高度值 h,然后选定几个语言真值(即一句话的真实程度)中的一个来回答某人是否算“高个子”.如语言真值可分为“真的”、“大致真的”、“似真似假”、“大致假的”和“假的”五种情况,并且分别用数字1、0.75、0.5、0.25、0来表示这些语言真值.对 n个不同高度h1、h2、…、hn都作同样的询问,即可以得到 A 的隶属度函数的离散表示.  (3)专家经验法:  专家经验法是根据专家的实际经验给出模糊信息的处理算式或相应权系数值来确定隶属函数的一种方法.在许多情况下,经常是初步确定粗略的隶属函数,然后再通过“学习”和实践检验逐步修改和完善,而实际效果正是检验和调整隶属函数的依据.  (4)二元对比排序法:  二元对比排序法是一种较实用的确定隶属度函数的方法.它通过对多个事物之间的两两对比来确定某种特征下的顺序,由此来决定这些事物对该特征的隶属函数的大体形状.二元对比排序法根据对比测度不同,可分为相对比较法、对比平均法、优先关系定序法和相似优先对比法等.  【例一】A(x )=表示模糊集“年老”的隶属函数,A表示模糊集“年老”,当年龄x≤50时A(x)=0表明x不属于模糊集A(即“年老”),当x ≥100时,A(x)=1表明x 完全属于A,当50くx〈100时,0〈A(x)〈1,且x越接近100,A(x)越接近1,x属于A的程度就越高.这样的表达方法显然比简单地说:“100岁以上的人是年老的,100岁以下的人就不年老.”更为合理.  【例二】按照模糊综合分析法,我们对某企业效绩进行评价.1. 设因素集U:U=2. 设评价集V=3. 我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组,得到评价矩阵4. 根据专家意见,我们确定权重集A为:5. 按照M(,+)模型所以,根据最大隶属度原则,该企业效绩评定为“良好”.事后,该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况.

7,模糊综合评判里面的综合评判值怎么算

模糊综合评价法模糊综合评价法(fuzzy comprehensive evaluation method)什么是模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该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。模糊综合评价法的术语及其定义为了便于描述,依据模糊数学的基本概念,对模糊综合评价法中的有关术语定义如下:1.评价因素(F):系指对招标项目评议的具体内容(例如,价格、各种指标、参数、规范、性能、状况,等等)。为便于权重分配和评议,可以按评价因素的属性将评价因素分成若干类(例如,商务、技术、价格、伴随服务,等),把每一类都视为单一评价因素,并称之为第一级评价因素(F1)。第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素(例如,第一级评价因素“商务”可以有下属的第二级评价因素:交货期、付款条件和付款方式,等)。第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素(F3)。依此类推。2.评价因素值(Fv):系指评价因素的具体值。例如,某投标人的某技术参数为120,那么,该投标人的该评价因素值为120。3.评价值(E):系指评价因素的优劣程度。评价因素最优的评价值为1(采用百分制时为100分);欠优的评价因素,依据欠优的程度,其评价值大于或等于零、小于或等于1(采用百分制时为100分),即0≤E≤1(采用百分制时0≤E≤100)。4.平均评价值(Ep):系指评标委员会成员对某评价因素评价的平均值。平均评价值(Ep)=全体评标委员会成员的评价值之和÷评委数5.权重(W):系指评价因素的地位和重要程度。第一级评价因素的权重之和为1;每一个评价因素的下一级评价因素的权重之和为1 。6.加权平均评价值(Epw):系指加权后的平均评价值。加权平均评价值(Epw)=平均评价值(Ep)×权重(W)。7.综合评价值(Ez):系指同一级评价因素的加权平均评价值(Epw)之和。综合评价值也是对应的上一级评价因素的值。模糊综合评价法的特点模糊综合评价法的最显著特点是:一、相互比较。以最优的评价因素值为基准,其评价值为1;其余欠优的评价因素依据欠优的程度得到响应的评价值。二、可以依据各类评价因素的特征,确定评价值与评价因素值之间的函数关系(即:隶属度函数)。确定这种函数关系(隶属度函数)有很多种方法,例如,F统计方法,各种类型的F分布等。当然,也可以请有经验的评标专家进行评价,直接给出评价值。模糊综合评价法的一个应用案例财政部文件《财政部关于加强政府采购货物和服务项目价格评审管理的通知》(财库[2007]2号)中规定:“综合评分法中的价格分统一采用低价优先法计算,即满足招标文件要求且投标价格最低的投标报价为评标基准价,其价格分为满分。其他投标人的价格分统一按照下列公式计算:投标报价得分=(评标基准价/投标报价)×价格权值×100”我们可以看到,上述规定有如下特征:1.相互比较。将投标价格最优的设置为评标基准价,其评价值为1(采用百分制时,为100分);其它的投标报价均与该评标基准价比较,得出响应的评价值(分值)。评价值(投标报价得分)=评标基准价÷投标报价(如果采用百分制,×100)。注意,这里得出的是加权前的评价值(分值)。2.评价值与评价因素值之间的关系是函数关系(在这里用的是反比例函数关系,如果有更科学更合理的函数关系,也可用其它函数关系)。说明:在这里,价格是评价(标)因素;投标人的具体投标报价称为评价因素值;对投标人的投标报价计算得分称为评价值。实际上,财政部的上述规定在有意无意中应用了模糊数学的基本概念,是模糊综合评价法的应用。世界银行咨询服务评标也应用该方法。既然评价因素“价格”可以采用这种评价方法,其它的评价因素也可以采用这种评价方法。-------------------------------------------模糊综合评判算法 C语言版本2008-01-05 22:24本算法评价集个数为5,评价因子个数为6,采用超标加权法计算权重,线性降半阶隶属函数#include #define MatrixRows 5#define MatrixCols 6double CalculateAverage(int m,double a[MatrixRows][MatrixCols]) //计算平均值,m表示第m列的平均值{double myResult;int i; myResult=0;for(i=0;i // printf("%lf\n",myResult); return myResult;} double EWeight(int m,double a[MatrixRows][MatrixCols],double b[MatrixCols]) //计算权重数组E,m为第m列的权重值{double Aver[MatrixCols] ; //m个含水层同一评价因子的平均值double EResult; //计算权重结果double ETotal; //归一划权重和int i;for(i=0;i double Sort(int m,int n,double a[MatrixRows][MatrixCols]){double b[MatrixRows][MatrixCols]; //排序后的结果,对数组的每一个列中的四个数字进行从小到大排列int i,j,k; //不可以直接对a[MatrixRows][MatrixCols]进行排序,因为是数组是传地址计算for(i=0;i for(j=0;jb[k][j]) //排序{double tmp;tmp=b[i][j];b[i][j]=b[k][j];b[k][j]=tmp;}}}return b[m][n];} double Lishudu(int m,int n,double a[MatrixRows][MatrixCols],double b[MatrixCols]) //计算当前样本b[MatrixCols]对各个评价因子的隶属度{double c[MatrixRows][MatrixCols]; //排序后的结果double LSDResult[MatrixCols][MatrixRows]; //隶属度计算结果,即评价集与评价因子的关系矩阵int i,j,k;for(i=0;i=c[k][j]&&b[j]=c[k+1][j])LSDResult[j][i]=0;}if(k==1||k==2||k==3){if(b[j]=c[k-1][j]&&b[j]=c[k][j]&&b[j]=c[k+1][j])LSDResult[j][i]=0;}if(k==4){if(b[j]=c[k-1][j] && b[j]=c[k][j])LSDResult[j][i]=1;}}}}}return LSDResult[m][n];} double FuzzyEvalution(int x,int m,int n,double a[MatrixRows][MatrixCols],double b[MatrixCols]){double E[MatrixCols]; //超标加权法计算权重double R[MatrixCols][MatrixRows]; //评价集与评价因子关系矩阵double FEResult[MatrixRows];//最终计算对各个评价集的隶属度int i,j;for(i=0;i return FEResult[x];} void main(){double a[MatrixRows][MatrixCols]; //保存评价集标注值double b[MatrixCols]; //保存待测出水点水样的值double myResult[MatrixRows]; //保存计算结果double myweight[MatrixCols]; //计算权重的结果double mysort[MatrixRows][MatrixCols]; //排序结果double myLiShuDu[MatrixCols][MatrixRows];//评判集和评判因子的关系矩阵int i,j;//////////////////////////////////////////////////////////////////////////printf("请输入评判集标准值:\n");for(i=0;i printf("评判集标准值输出:\n");for(i=0;i printf("请输入出水点水样的值:\n");for(i=0;i for(i=0;i
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