20xx高職院校軍事理論課程教學質量評價指標體系的構建(編輯修改稿)
2025-01-14 22:17 本頁面
【文章內容簡介】 權向量。一般情況下,p個評價因素對被評事物并非是同等重要的,各單方面因素的表現(xiàn)對總體表現(xiàn)的影響也是不同的。因此在合成之前要確定模糊權向量A=(a1,a2…am),在模糊綜合評價中,權向量中的元素本質上是因素u對模糊子集{對被評事物重要的因素}的隸屬度。確定權向量的方法有很多,如:德爾菲法、專家賦值法、層次分析法等?！ ?5)利用合適的合成算子,將A與各被評事物的R合成。R中不同的行反映了某個被評價事物從不同的單因素來看對各等級模糊子集的隸屬程度,用模糊權向量將不同的行進行綜合就可得到該被評事物從總體上來看對各等級模糊子集的隸屬程度,即模糊綜合評價結構向量B。模糊綜合評價模型為: B中AR為A與R的合成,為合成算子,bj是由A與R的第j列運算得到的,它表示被評事物從整體上看對vj等級模糊子集的隸屬程度。該式有多種運算模型如: 主因素決定型M(∧,V)。這種方法中主要運算為v和∧,(∧為取小min,V為取大max)這種方法運算簡便,但對于有的問題可能會丟失信息,因而所得結果有些粗糙。計算公式: 主因素突出型M(,V)。其中“”為普通實數乘法。此模型中ai雖與因素xi的重要性有關,但也沒有系數的含義,所以A向量不用歸一化。計算公式: 加權平均型M(,+)。即為普通矩陣乘法,該模型中向量A代表個因素xi的重要性的權
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