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1、系统工程模糊评价法第1页，共10页，编辑于2022年，星期一身高有高有低身高有高有低第2页，共10页，编辑于2022年，星期一颜色有深有浅颜色有深有浅第3页，共10页，编辑于2022年，星期一日常生活中，我们描述某人的身高时常用日常生活中，我们描述某人的身高时常用“高个子高个子”或或“低低个子个子”等评议来描述，虽然描述中并未指明该人身高有多少等评议来描述，虽然描述中并未指明该人身高有多少厘米，但听众已大致了解该人的身高状况，并且很容易依据厘米，但听众已大致了解该人的身高状况，并且很容易依据这些模糊的特征来找到此人。这种描述的不确定性就是模糊这些模糊的特征来找到此人。这种描述的不确定性就是模糊
2、性。性。一、模糊的概念及度量一、模糊的概念及度量为了定量地刻画这种模糊概念，我们常用隶属函数为了定量地刻画这种模糊概念，我们常用隶属函数A来表示。来表示。如对身高而言如对身高而言A=(1/180,0.5/175,0.2/170,0/165)表示表示180厘米为高厘米为高个子，个子，175厘米为身高者为高个子的程度仅为厘米为身高者为高个子的程度仅为0.5等，依此类推。等，依此类推。显然隶属度表征了模糊性。显然隶属度表征了模糊性。第4页，共10页，编辑于2022年，星期一二、模糊变量的运算二、模糊变量的运算由于模糊变量是用隶属度来表示的，因此，其运算应为模糊由于模糊变量是用隶属度来表示的，因此，其
3、运算应为模糊运算。设有模糊矩阵运算。设有模糊矩阵则则R与与S的并与交运算的规则与集合运算相似，并运算为两的并与交运算的规则与集合运算相似，并运算为两中取大，交运算为两中取小。中取大，交运算为两中取小。第5页，共10页，编辑于2022年，星期一模糊矩阵的乘积定义如下：记模糊矩阵的乘积定义如下：记C=RS设对一个评价问题有：评判因素集设对一个评价问题有：评判因素集U=u1,un；评价集；评价集V=v1,vn；各评价指标的权重分别为；各评价指标的权重分别为W1,W2,Wn。二、模糊综合评价二、模糊综合评价则综合评价问题可描述为计算模糊乘积则综合评价问题可描述为计算模糊乘积UV。第6页，共10页，编辑
4、于2022年，星期一例：某服装厂对一新产品进行评判：例：某服装厂对一新产品进行评判：评判因素集评判因素集=款式色彩，穿着舒适，价格费用款式色彩，穿着舒适，价格费用，评价集，评价集V=很很好，较好，不太好，不好好，较好，不太好，不好。请若干专家与顾客进行评价，若对款式色彩有请若干专家与顾客进行评价，若对款式色彩有20%人很欢迎，人很欢迎，70%的人比的人比较欢迎，较欢迎，10%的人不太欢迎，则可以得出对款式色彩评价的隶属度：的人不太欢迎，则可以得出对款式色彩评价的隶属度：A款式色彩款式色彩=（0.2/很欢迎，很欢迎，0.7/较欢迎，较欢迎，0.1/不太欢迎，不太欢迎，0.0/不欢迎）。类似地，不
5、欢迎）。类似地，穿着舒适有：穿着舒适有：A穿着舒适穿着舒适=（0.0/很，很，0.4/较，较，0.5/不太，不太，0.1/不）价格费用有：不）价格费用有：A价格费用价格费用=（0.2/很合理，很合理，0.3/较合理，较合理，0.4/不太合理，不太合理，0.1/不合理）不合理）第7页，共10页，编辑于2022年，星期一由以上可得模糊矩阵由以上可得模糊矩阵如已知顾客考虑三相因素的权重为如已知顾客考虑三相因素的权重为则顾客该服装的综合评判为则顾客该服装的综合评判为即综合评价介于不太欢迎与较欢迎之间。即综合评价介于不太欢迎与较欢迎之间。第8页，共10页，编辑于2022年，星期一第9页，共10页，编辑于2022年，星期一有时为了方便可以将有时为了方便可以将b 标准化得标准化得如果给各评价级一个尺度，如如果给各评价级一个尺度，如c=（1.0 0.7 0.4 0.1）则可将综合评价模糊值）则可将综合评价模糊值转换为一个确定的标量值，这样便于与其他方案比较。转换为一个确定的标量值，这样便于与其他方案比较。第10页，共10页，编辑于2022年，星期一