資料來源：微信公眾號《數學建模學習交流》

清風老師系列建模視頻鏈接（B站）：模糊綜合評價

MATLAB入門：matlab入門課

目錄

1. 概述

?2. 經典集合和模糊集合的基本概念

2.1 經典集合和特征函數

2.2 模糊集合和隸屬函數

3. 隸屬函數的三種確定方法

3.1 模糊統計法?

3.2 借助已有的客觀尺度

?4. 應用：模糊綜合評價（評判）

4.1 評價問題概述

4.2 一級模糊綜合評價模型

4.2.1 一級模糊綜合評判模型在人事考核中的應用

4.2.2 實例計算?

4.3.3 matlab代碼實現

4.3 二級模糊綜合評價模型

4.3.1 原理

4.3.2 實例計算——獎學金評定

4.3.3?matlab代碼實現

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1. 概述

模糊性與確定性是相反的概念。比如高和帥，不同的人有不同的看法，比較具有模糊性，需要計算隸屬度才能客觀的說明帥。隸屬度是【0,1】之間的數，比如小明的帥的隸屬度為0.8，那小明就比較帥，隸屬度越高越說明他帥。?

?2. 經典集合和模糊集合的基本概念

2.1 經典集合和特征函數

2.2 模糊集合和隸屬函數

?需要注意的是zadeh表示法中的“+”并不是指的加減乘除運算中的加，只是一種記錄方式。

偏小型指的是越小越好的集合，中間型是位于中間的比較好，偏大型指越大越好的集合。

3. 隸屬函數的三種確定方法

3.1 模糊統計法?

?數學建模競賽中一般用后面兩種方法，但是比如問卷調查類的一般就是用模糊統計法。比如滿意度、支持度等的計算，可以直接通過問卷統計得到模糊綜合評判矩陣（例如：后面講的《一級模糊綜合評判在人事考核中的應用》中用的就是這種方法）。

比如對商品包裝這一個問題的滿意度進行調查，共對100人進行調查，發現不滿意——滿意五個評語選擇的人數分別為20,25,30,10,15.則商品包裝R1=[20/100 25/100 30/100 10/100 15/100]。類似于這樣的計算，把所有問題的Ri算出來，就構成了模糊綜合評判矩陣。類似于這種矩陣R：

參考文獻：?

[1]李芳,何思俊,支錦亦,王超,向澤銳.基于AHP-熵權法的高速列車乘客車廂設計滿意度評價[J].機械設計,2020,37(02):121-125.

[2]王江艷,桑發瓊,邵紅林,龍鑫,何云驁.高校食堂顧客滿意度的模糊綜合評價法[J].現代商貿工業,2020,41(02):54-55.

3.2 借助已有的客觀尺度

?比如如何評價設備是否完好，可以計算設備完好率作為隸屬度，計算出的結果越接近于1，說明設備完好程度越高。

3.3 指派法

幾種常用的隸屬度函數：https://wenku.baidu.com/view/35b005c5910ef12d2af9e76b.html

?4. 應用：模糊綜合評價（評判）

4.1 評價問題概述

4.2 一級模糊綜合評價模型

4.2.1 一級模糊綜合評判模型在人事考核中的應用

4.2.2 實例計算?

4.3.3 matlab代碼實現

%% 模糊評判矩陣 R = [0.1 0.5 0.4 0 00.2 0.5 0.2 0.1 00.2 0.5 0.3 0 00.2 0.6 0.2 0 0] %% 各因素的權重 A = [0.25 0.2 0.25 0.3] %% 隸屬度計算 B = A*R

結果：

4.3 二級模糊綜合評價模型

4.3.1 原理

簡言之，就是將二級看成一級來算。比如后面的例子，可以將專業課成績和非專業課成績單獨算一個隸屬度B1，看成學習成績的隸屬度。同樣計算出競賽成績、個人榮譽和志愿服務的隸屬度B2、B3、B4。最后組合成新的模糊綜合評判矩陣R:

?然后用四個一級指標的權重A 和R相乘即可。

4.3.2 實例計算——獎學金評定

4.3.3?matlab代碼實現

%% 模糊評判矩陣 R1 = [0.8 0.2 0; 0.7 0.3 0] % 學習成績的模糊綜合評判矩陣 R2 = [0 0 1; 0.5 0.5 0; 0 0.6 0.4] % 競賽成績 %R3 = [] R4=[] 這里就不舉例計算了 %% 各因素的權重 A = [0.4 0.3 0.2 0.1];% 一級指標 A1 = [0.6 0.4]; %二級指標：學習成績 A2 = [0.5 0.3 0.2];%競賽成績 A3 = [0.5 0.3 0.2];%個人榮譽 A4 = [1];%志愿服務 %% 二級指標的隸屬度計算 B1 = A1*R1 B2 = A2*R2 %直接假設B3 B4 的值，就不用A3*R3 A4*R4計算了 B3 = [0.4 0.2 0.4] B4 = [0.1 0.8 0.1]%% 一級指標的模糊綜合評判矩陣 R = [B1;B2;B3;B4] %% 一級指標的隸屬度計算 B = A*R

總結

以上是生活随笔為你收集整理的模糊综合评价模型原理及matlab实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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