模糊數(shù)學(xué)在綜合評價(jià)中的應(yīng)用.pdf

1、評價(jià)已經(jīng)深入到人們生活的各個(gè)方面，因此對評價(jià)方法的研究顯得至關(guān)重要。我們認(rèn)為評價(jià)是人的一種智能活動(dòng)，由于被評對象往往受各種不確定性因素的影響，而模糊性又是其中最為主要的。因此將模糊數(shù)學(xué)這種人工智能的工具應(yīng)用于評價(jià)就顯得非常自然和必要。
　　本文一方面將模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于一種常用的評價(jià)方法——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），提出了一類DEA模型（BCC模型）的一般形式，解決了以往DEA模型只能面向輸入或面向輸出這一局限性，建立了一種能夠測算決策

2、單元同時(shí)面向輸入和輸出時(shí)的相對有效性的DEA模型。并且選擇不同的隸屬函數(shù)可使模型具有不同的側(cè)重點(diǎn)，使模型能更好地反映評價(jià)的實(shí)際。
　　另一方面對傳統(tǒng)的模糊綜合評價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn)，提出兩種改進(jìn)模型。一是改進(jìn)了模糊矩陣合成算子，該算子具有非線性形式，它既能保留所有的評價(jià)信息，又可以彌補(bǔ)線性加權(quán)平均型算子存在的不足。二是將ULSI神經(jīng)元模型融入到模糊綜合評價(jià)中，提出基于ULSI神經(jīng)元的模糊綜合評價(jià)模型，該模型解決了在模糊綜合評價(jià)中模糊矩陣