（六）、解模糊一

1、第二章 模糊綜合評判,根據(jù)所給的評價標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)測值，經(jīng)過 模糊變換後對事物做出評價的一種方法 壹、模糊綜合評判的層級 貳、模糊綜合評判的具體步驟,壹、模糊綜合評判的層級,一、一級模糊綜合評判 二、二級模糊綜合評判三、多層級模糊綜合評判,壹、模糊綜合評判的層級,一級,二級,貳、模糊綜合評判的 具體步驟,（一）、確定評判因素集（二）、決定因素集 內(nèi)各因素之權(quán) 重，組成一權(quán)重向量 （三）、確定對每

2、一因素之評語集（四）、決定模糊關(guān)係矩陣 （五）、求出綜合評判結(jié)果 （六）、解模糊,一、一級模糊綜合評判,（一）、確定評判因素集,以學(xué)生學(xué)習(xí)成效綜合評判為例具體步驟如下：,=﹛情意，認(rèn)知，技能﹜,等三個領(lǐng)域作模糊評判,（二）、決定因素集內(nèi)各 因素之權(quán)重，組成一權(quán)重向量： 可反應(yīng)各因素的重要程度,例： 情意 認(rèn)知 技能 =﹝0.3 0.5 0.2 ﹞,（三）、確定對每一因素

3、之 評語集,例：,=﹛優(yōu)，甲，乙，丙﹜,將參與評鑑委員之評鑑意見統(tǒng)計(jì)匯總，計(jì)算出各等級的比例小數(shù)或百分?jǐn)?shù)，統(tǒng)計(jì)紀(jì)錄表如下：,（四）、決定模糊關(guān)係 矩陣,（四）、決定模糊關(guān)係矩陣,,,模糊關(guān)係,（四）、決定模糊關(guān)係 矩陣,,（五）、求出綜合評判結(jié)果,優(yōu) 甲 乙 丙,情意認(rèn)知技能,優(yōu) 甲 乙 丙,,情意 認(rèn)知 技能,,（五）、求出綜合評判結(jié)果,【評判結(jié)果運(yùn)算過程】 1、採第I

4、型普通矩陣算法 y1=0.3×0.1+0.5×0.7+0.2×0.1 =0.4 y2=0.3×0.2+0.5×0.2+0.2×0.7 =0.24 y3=0.3×0.6+0.5×0.1+0.2×0.2 =0.27 y4=0.3×0.1+0.5×0+0.2×0=0.03,

5、(五)、求出綜合評判結(jié)果,所以 =[0.4 0.24 0.27 0.03 ]因?yàn)?.4+0.24+0.27+0.03=0.94≠1 所以必須歸一化,(五)、求出綜合評判結(jié)果,【評判結(jié)果運(yùn)算過程】 2、第II型取小取大算法 以下採用的運(yùn)算子為Zadeh算子： ＞表示符號兩邊的元素取小的 ＜表示符號兩邊的元素取大的,（五）、求出綜合評判結(jié)果,【評判結(jié)果運(yùn)算過程】 2、第II型取小取大算法,y1=（0.3＞0.1

6、）＜（0.5＞0.7）＜（0.2＞0.1） =（0.1＜0.5）＜0.1 = 0.5 y2=（0.3＞0.2）＜（0.5＞0.2）＜（0.2＞0.7） =（0.2＜0.2）＜0.2 = 0.2y3=（0.3＞0.6）＜（0.5＞0.1）＜（0.2＞0.2） =（0.3＜0.1）＜0.2 = 0.3y4=（0.3＞0.1）＜（0.5＞0）＜（0.2＞0） =（0.1＜0）＜0 = 0.1,(五)、求出綜合評判結(jié)

7、果,【評判結(jié)果運(yùn)算過程】 2、第II型取小取大算法,所以 因?yàn)?.5+0.2+0.3+0.1=1.1 所以必須歸一化 = =,（六）、解模糊,由上述評判結(jié)果各等級比例小數(shù)為： 1、採第I型普通矩陣算法： 優(yōu)=0.42；甲=0.26；乙＝0.29； 丙=0.03 2、採第II型取小取大算法：

8、 優(yōu)=0.46；甲=0.18；乙＝0.27；丙=0.09 其結(jié)果還是模糊的。,（六）、解模糊,為確實(shí)反映出綜合評判結(jié)果，可以透過等級賦值法，根據(jù)矩陣，計(jì)算出評價結(jié)果Q。以下我們給予評語等級賦值：優(yōu)＝4；甲＝3；乙＝2； 丙＝1 那麼等級賦值矩陣為λ=[4 3 2 1]【註：評語等級賦值一般是按等差 數(shù)數(shù)列排列】,(六)、解模糊,綜合評判的結(jié)果等級Q應(yīng)是各等

9、級的加權(quán)平均值： 1、採第I型普通矩陣算法：,(六)、解模糊,綜合評判的結(jié)果等級Q應(yīng)是各等級的加權(quán)平均值： 2、第II型取小取大算法 ：,=1.84＋0.54＋0.54＋0.09 =3.01,(六)、解模糊,1、採第I型普通矩陣算法： Q=3.07，介於3與4之間，且較靠近3 所以可評判為 『甲』 。2、採第II型取小取大算法： Q=3.01，也是介於3與4之間，且較靠近3 所以可評判為 『甲』 。,（六）、

10、解模糊,本例使用第I型與第II型算法恰巧綜合評判結(jié)果相同為『甲』。但也有其他例子選擇第I型或第II型不同算法，其評判結(jié)果可能有所不同，因?yàn)榈贗型算法注重加權(quán)綜合，第II型算法注重突出主因素，其各有千秋，不能武斷地說何種方法較好。,二、二級模糊綜合評判的 具體步驟,一、確定評判因素集二、決定因素集 內(nèi)各子因素 之權(quán)重三、確定評語集 四、決定模糊關(guān)係矩陣 五、求出次級綜合評判結(jié)果 六、求出最終的綜合評判結(jié)

11、果 七、解模糊,二.二級模糊綜合評判,(一)、確定評判因素集,用統(tǒng)計(jì)的方法，請數(shù)位教育專家分別對各子因素集中之各因素填入權(quán)重比例後平均得：,(二)、決定因素集 內(nèi)各子因素之權(quán)重,情意領(lǐng)域 認(rèn)知領(lǐng)域 技能領(lǐng)域 U = [ 0.3 0.5 0.2 ] 興趣 態(tài)度 價值觀 U1 =[ 0.26 0.40 0.34 ],(二)、決定

12、因素集 內(nèi)各子 因素之權(quán)重,知識 理解 應(yīng)用 分析 U2=[ 0.24 0.21 0.37 0.18 ] 知覺 反應(yīng) 適應(yīng) 創(chuàng)新 U3=[ 0.24 0.20 0.36 0.20 ],(二)、決定因素集 內(nèi)各子 因素之權(quán)重,（三）、確定評語集,=﹛V1，V2，V3，V4﹜=﹛優(yōu)，甲，乙，丙﹜,（四）、決定模糊關(guān)係矩陣,請?jiān)u量專家就評量

13、因素集中之每一個因素在 中四個等級打勾，最後經(jīng)算術(shù)平均得到數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)紀(jì)錄表如下：,,（四）、決定模糊關(guān)係矩陣,因素集U1：,(四)、決定模糊關(guān)係矩陣,對於U1，可得到模糊關(guān)係矩陣,(四)、決定模糊關(guān)係矩陣,相同方法：對於U2，可得模糊關(guān)係矩陣,(四)、決定模糊關(guān)係矩陣,相同方法：對於U3，可得模糊關(guān)係矩陣,五.求出次級綜合評判結(jié)果,對子因素集分別進(jìn)行初級綜合評判：,其中採用的運(yùn)算子為Zadeh算子。,(六)、求出最終的綜合

14、 評判結(jié)果,以U1，U2，U3為元素，用B建構(gòu)其因素評判矩陣為：,(六)、求出最終的綜合評判 結(jié)果,因此，最終綜合評判為：因?yàn)?0.24+0.35+0.30+0.20=1.09≠1 必須歸一化處理得到 ：,(七)、解模糊(等級賦值法）,由上述評判結(jié)果各等級比例小數(shù)為： 優(yōu)=0.22；甲=0.32； 乙＝0.28；丙=0.18其結(jié)果還是模糊的。,(七)、解模糊(等級賦值法）,為確實(shí)反映出綜合評判結(jié)果，

15、可以透過等級賦值法，根據(jù)矩陣，計(jì)算出評價結(jié)果Q。以下我們給予評語等級賦值： 優(yōu)=4；甲＝3；乙=2；丙=1,(七)、解模糊(等級賦值法）,那麼等級賦值矩陣為 λ=[4 3 2 1]【註：評語等級賦值一般是按等差 數(shù)列排列】,(七)、解模糊(等級賦值法）,綜合評判的結(jié)果等級Q應(yīng)是各等級的加權(quán)平均值：,= 0.84＋0.93＋0.52＋0.22 = 2.51,(七)、解模糊(等級賦值法）,Q =