模糊聚類分析例子-在線瀏覽
2024-08-06 07:18本頁(yè)面
【正文】 0工作質(zhì)量00計(jì)劃性工作態(tài)度責(zé)任感0團(tuán)隊(duì)精神學(xué)習(xí)態(tài)度0工作主動(dòng)性360度滿意度工作能力創(chuàng)新能力0自我管理能力溝通能力0協(xié)調(diào)能力執(zhí)行能力學(xué)習(xí)成長(zhǎng)勤情評(píng)價(jià)0技能提高培訓(xùn)參與0工作提供0請(qǐng)專家設(shè)定指標(biāo)權(quán)重，一級(jí)指標(biāo)權(quán)重為：二級(jí)指標(biāo)權(quán)重為： 對(duì)各個(gè)子因素集進(jìn)行一級(jí)模糊綜合評(píng)判得到： 這樣，二級(jí)綜合評(píng)判為： 根據(jù)最大隸屬度原則，認(rèn)為該員工的評(píng)價(jià)為良好。3. 層次分析模型你已經(jīng)去過(guò)幾家主要的摩托車商店，基本確定將從三種車型中選購(gòu)一種，你選擇的標(biāo)準(zhǔn)主要有：價(jià)格、耗油量大小、舒適程度和外觀美觀情況。A=三種車型（記為a,b,c）關(guān)于價(jià)格、耗油量、舒適程度和外表美觀情況的成對(duì)比較判斷矩陣為價(jià)格 a b c 耗油量 a b c 舒適程度 a b c 外表 a b c 根據(jù)上述矩陣可以看出四項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)在你心目中的比重是不同的，請(qǐng)按由重到輕順序?qū)⑺鼈兣懦觥2=3。b1=[1 2 3 1/2 1 2 1/3 1/2 1 ]。b3=[1 3 5 1/3 1 4 1/5 1/4 1 ]。ri=[0,0,]。 %x為特征向量，y為特征值lamda=max(diag(y))。w0=x(:,num)/sum(x(:,num))。b39。lamda=max(diag(y))。w1(:,i)=x(:,num)/sum(x(:,num))。 %方案層的一致性比例endw1CR1, ts=w1*w0, CR=CR1*w0 %ts為總排序的權(quán)值，CR為層次總排序的隨機(jī)一致性比例% ，認(rèn)為總層次排序結(jié)果具有較滿意的一致性并接受該結(jié)果，否則對(duì)判斷矩陣適當(dāng)修改4. 灰色預(yù)測(cè)GM（1,1）模型 某地區(qū)年平均降雨量數(shù)據(jù)如表某地區(qū)年平均降雨量數(shù)據(jù)年份123456789降雨量412320553310561年份1011121314151617降雨量300632540576規(guī)定hz=320，并認(rèn)為=hz為旱災(zāi)。計(jì)算的 MATLAB 程序如下： clc,cleara=[,412,320,553,310,561,300,632,540,576,]39。x0=x039。endB=[z(2:n)39。Y=x0(2:n)39。Dx+a*x=b39。x(0)=x039。x=subs(x,{39。,39。,39。},{u(1),u(2),x1(1)})。t39。digits(6),y=vpa(x)
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