模糊综合评价指标如何计算?四种模糊算子如何计算?

一、应用

  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。

二、操作

SPSSAU操作

(1)点击SPSSAU综合评价里面的‘模糊综合评价’按钮。如下图

模糊综合评价指标如何计算?四种模糊算子如何计算?_第1张图片

(2)拖拽数据后点击开始分析

模糊综合评价指标如何计算?四种模糊算子如何计算?_第2张图片

PS:如果有评价指标权重,不要忘记拖拽数据

三、SPSSAU分析步骤

模糊综合评价指标如何计算?四种模糊算子如何计算?_第3张图片

四、案例

背景

某服装品牌生产某种服装新款式,欲了解消费者对该种款式的接受程度。一共有五个评价指标(分别是花色,式样,价格,耐用度,舒适度),以及评语共有四项(分别是很欢迎,欢迎,一般,不欢迎)。现在希望分析出消费者的综合评价情况如何,到底是很欢迎,还是欢迎,也或者一般或者不欢迎等。五个指标分别的权重为(0.1,0.1,0.15,0.3,0.35)。此案例选择加权平均型。

五、分析

将数据放入分析框中,SPSSAU系统自动生成分析结果,如下:

模糊综合评价指标如何计算?四种模糊算子如何计算?_第4张图片

计算公式

1.隶属度

(1)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)

(2)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。

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  作模糊变换(B):B=AR;

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 2.隶属度归一化

例:

以此类推。

六、总结

  从上表可知,针对5个指标,以及4个评语集进行模糊综合评价,并且使用M(., +)算子进行研究;
首先建立评价指标权重向量矩阵A,以及构建出5x4权重判断矩阵R,最终进行分析出4个评语集的权重值,分别是:0.205,0.320,0.390,0.085。
  从上表可知,4个评语集中一般的权重值最高(0.390),结合最大隶属度法则可知,最终综合评价结果为"一般"。

七、扩展

1.SPSSAU提供综合得分计算

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2.M(Λ,V)

例:

先看等号左边,左边的第一个数字0.1和右边第一列的第一个数字0.1进行比较,取小者为结果,就是0.1;然后左边的第二个数字0.2和右边第一列的第二个数字0.3进行比较,取小者,为0.2;左边第三个数字0.3和右边第一列第三个数字0.2进行比较,取小为0.2;取小过程结束,然后再取大,就是这三个结果进行比较,取大者为最终结果,第一列则为0.2,以此类推。

简称先取小再取大;

3.M( ,V)

例:

  左边矩阵的第一个数字0.2右边第一列的第一个数字0.1乘,左边的第二个数字0.3和右边第一列的第二个数字0.3,左边第三个数字0.3右边第一列第三个数字0.1乘,然后这三个结果中取大。

简称先相乘再取大;

4. M(Λ,+)

例:

  先看等号左边,左边的第一个数字0.1和右边第一列的第一个数字0.1进行比较,取小者为结果,就是0.1;然后左边的第二个数字0.2和右边第一列的第二个数字0.3进行比较,取小者,为0.2;左边第三个数字0.3和右边第一列第三个数字0.1进行比较,取小为0.1;第一步得出的三个结果是0.1,0.2,0.1,将这三个求和即得等号右边第一个数字0.4,以此类推。(PS:求和要注意,如果求和得出的结果比1大,那么结果是取1。)

简称先取小再求和

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