模糊综合评价的模型的应用，数学模型，是什么意思

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-29 10:41 标签：

因素集中元素较多（指标太多）我们可以对其进行归类。
比如下面的评价标准因素集有很多小的指标，这样如果使用一级指标要考虑9个小指标（一般一级不超过5个，偶尔6个）这里就要用到多级模糊综合评价。

  1. 对第二级因素集分别构造评价矩阵
    第二级因素是：比如学习成绩下面的专业课成绩和非专業课成绩
    3.对一级指标进行处理

step1：首先对每个二级指标进行评价
例如学习成绩对于评语集{一等奖学金二等奖学金，无奖学金}的评价矩阵：
0 0

  • 具体上面的矩阵是如何构造的请看（模糊综合评价模型（中））
  • 0.8代表的含义是：这位同学的专业课成绩对于一等奖学金的隶属度为0.8。

step2：對每个一级指标进行处理

0 这就是一级评价矩阵其中0.72可以理解为在学习方面对一等奖学金的隶属度为0.72.

最简单的就是AHP了。

一般有问卷類的相关学者评价的可以用模糊层次分析（FAHP）用隶属还有对数极差这些个可以归一评价标准大物方法基本可以的到理论上的评价吧。。

（这应该算是最简单粗暴的了。深入的小白本白也不会emmmm）

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