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价方法。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。

20世纪80年代后期，日本将模糊技术应用于机器人、过程控制、地铁机车、交通管理、故障诊断、医疗诊断、声音识别、图像处理、市场预测等众多领域。模糊理论及模糊法在日本的应用和巨大的市场前景，给西方企业界很大震动，在学术界也得到了普遍的认同。

模糊综合评价法的一般步骤：

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、构建评价矩阵

建立适合的隶属函数从而构建好评价矩阵。

4、评价矩阵和权重的合成

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。

SPSSAU简要概述模糊综合评价是什么？

模糊综合评价是一种综合评价方法，其涉及到4个关键术语名词，分别是：指标项、评语、权重判断矩阵R、权重向量矩阵A，分别如下说明：指标项：比如对于Iphone手机在3个方面的满意度，价格满意度、样式满意度和IOS系统满意度；评语：指标项的‘选项’，比如非常满意，满意，一般，不满意等；模糊综合评价即用来判断最终到底应该属于那个评语项；权重判断矩阵R：指标项及各评语的选择频数（或者比例），即需要上传的原始数据；权重向量矩阵A：如果Ipone手机3个方面满意度的权重不一样，则需要设置，如果权重一样则不需要处理。同时使用SPSSAU数据分析平台进行分析即可得到智能分析结果。

什么是 模糊综合评价方法

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，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。

模糊综合评价法的最显著特点是：

1、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相应的评价值。

2、函数关系

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。

在招标文件的编制中，应依据项目的具体情况，有重点地选择评价因素，科学地确定评价值与评价因素值之间的函数关系以及合理地确定评价因素的权重。

模糊评估法

模糊评估是借助模糊数学的一些概念，对实际的评估问题提供一些评估的方法。具体地说，模糊评估就是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易量化的因素定量化，从多个因素对被评估事物隶属等级状况进行综合型评估的一种方法。综合评判是对被评判对象的全体，根据所给的条件，给每个对象赋予一个非负实数——评判指标，再据此排序择优。

模糊综合评判作为模糊数学的一种具体应用方法，主要分两步：第一步先按每个因素单独评判；第二步再按所有因素综合评判。模糊综合评判的优点是：数学模型简单，容易掌握，对多因素、多层次的复杂问题评判效果比较好，是别的数学分支和模型难以代替的方法。模糊评估法的特点在于，评判逐对进行，对评判对象有唯一的评估值，不受被评估对象所处对象集合的影响。模糊评估的具体步骤如下：

（1）确定评估对象的因素论域：

X＝｛X1，X2，…，Xn｝，即n个评估指标。

（2）确定评估等级论域：

V＝｛V1，V2，…，Vp｝，即等级集合，每一个等级可对应一个模糊子集。一般的，评估等级数p取［3，7］ 中的整数，p经常取奇数，这样可以有一个中间等级，便于评判被评估事物的等级归属。具体等级可以依据评估内容用适当的语言描述，比如评估产品的竞争力可以取V＝｛强，中，弱｝，评估地区的社会经济发展水平可取V＝｛高，较高，一般，较低，低｝，等等。

（3）进行单因素评估，建立模糊关系矩阵R。构造了等级模糊子集后，就要逐个对被评估事物从每个因素Xi上进行量化，即确定从单因素来看被评估事物对各等级子集的隶属度（R｜Xi），进而得到模糊关系矩阵：

地质资料社会化服务评估研究

矩阵R中第i行第j列元素rij表示被评估事物，从因素Xi来看对Vj等级模糊子集的隶属度。一个被评估事物在某个因素Xi方面的表现是通过模糊向量（R｜Xi）（ri1，ri2，…，rip）来体现的，而在其他评估方法中多是由一个指标实际值来体现的。因此，模糊评估要求的信息更多。

（4）确定评估因素的模糊权向量W ＝（w1，w2，…，wn）。其赋权方法，可采用前面介绍的主观赋权法或客观赋权法。

（5）利用合适的合成算子将W与被评估事物的R合成得到各评估事物的模糊评估结果向量B。

R中不同的行反映了某个被评估事物，从不同的单因素来看对各等级模糊子集的隶属程度。用模糊权向量W将不同的行进行综合，就可得到该被评估事物从总体上来看对各等级模糊子集的隶属程度，即模糊评估结果向量R。模糊评估的模型为：

地质资料社会化服务评估研究

式中bj表示被评估事物从整体上看对Vj等级模糊子集的隶属程度。

（6）对模糊评估结果向量进行分析。每一个被评估事物的模糊评估结果都可表现为一个模糊向量，这与其他方法中的每一个被评估事物都得到一个评估值是不同的，它包含了更多的信息。对不同的一维评估值可以方便地进行比较并排序，而对不同的多维模糊向量进行比较排序就不那么方便了。

模糊评估法的六个基本步骤中，第三步和第五步为比较核心的两步。第三步为模糊单因素评估，本质上是求隶属度，在实际应用中往往凭经验来选取合适的方法，并且工作量相当大。第五步的合成本质上是对模糊单因素评估结果的综合，真正体现了评估。

什么是模糊综合评价方法

糊数学综合评价决策是对受多种因素影响的事物作出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，所以，模糊综合评判决策又称为模糊综合决策或模糊多元决策。

3.1.1模糊综合评价的要素

设 为 种因素(或指标)， 为 种评判，它们的元素个数和名称均可根据实际问题需要由人们主观决定，有各种因素所处的地位不同，作用也不一样，当然权重也不一同，因而评判也就不同。人们对 种评判并不是绝对地肯定或否定，因此综合评判应该是 上的一个模糊子集

其中 反映了第 种评判 在综合评判种所占的地位(即 对模糊集 的隶属度， )。综合评判 依赖于各个因素的权重，它应该是 上的模糊子集 ，且 ，其中 表示第 种因素的权重。因此，一旦给定权重 ，相应地可得到一个综合评判 .

从以上的分析可知，模糊综合决策的数学模型由三个要素组成，其步骤分为四步：

①、因素集 .

②、评判集(评价集或决断集) .

③、单因素评判。

④、综合评判。对于权重 ，取 合成运算，即用模型 计算，可得综合评判