怎样计算模糊综合评价法的综合评价值

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模糊综合评价法怎么计算内容如下：

模糊综合评价借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供评价，即模糊综合评价以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，进而进行综合性评价的一种方法。

计算公式1.隶属度、各因素的权重分配向量设为A : A =(0.1,0.1,0.15,0.3,0.35)(案例数据的第一列)

指标评价向量设为R：R1=(0.2,0.5,0.3,0.0);R2=(0.1，0.3，0.5，0.1)；R3=（0.0，0.1，0.6，0.3）；R4= （0.0,0.4,0.5,0.1）;R5=(0.5,0.3,0.2,0.0)。其中，R1、R2、R3、R4、R5组合成模糊评判矩阵R。

模糊集合理论(fuzzy sets)的概念于1965 年由美国自动控制专家查德（L．A． Zadeh）教授提出，用以表达事物的不确定性。

评价值（E）：是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）。

模糊综合评价法是一种基于模糊逻辑的评价方法，用于对多个指标或因素进行综合评价。下面是计算模糊综合评价值的一般步骤：
1. 确定评价指标：首先需要确定评价对象的各个指标或因素，这些指标应该能够客观反映评价对象的特征或性能。
2. 设定评价标准：为每个评价指标设定模糊评价标准，通常包括模糊语言、模糊集合和隶属度函数等。
3. 收集数据：根据评价指标，收集相关的数据，可能需要经过归一化处理，将数据转化为模糊集合。
4. 构建模糊评价矩阵：将收集到的数据按照评价指标构建成一个模糊评价矩阵，其中每个元素表示某个指标在某个评价水平上的隶属度值。
5. 权重确定：为各个评价指标确定权重，可以使用专家问卷调查、层次分析法等方法来确定权重。
6. 进行模糊运算：根据模糊评价矩阵和权重，进行模糊运算，如模糊加权平均、模糊矩阵乘法等，计算出各个指标的加权平均值。
7. 求解综合评价值：将各个指标的加权平均值综合起来，得到最终的综合评价值。可以使用不同的聚合方法，如模糊求和、模糊积等。
需要注意的是，模糊综合评价方法的具体计算步骤可能因具体问题而有所差异，上述步骤仅为一般性的指导。在实际应用中，应根据具体情况进行调整和变化。此外，模糊综合评价法还需要根据实际情况确定模糊评价标准和权重，这些因素的选择和确定需要仔细考虑和分析。

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