一種新的符合度算法及其應用.pdf

1、多指標綜合評價是指人們根據(jù)不同的評價目的選擇相應的評價形式，將多個評價指標轉化為能反映樣本與目標之間符合度的信息。目前，隨著人們研究領域的不斷擴大，所面臨的評價對象日趨復雜，綜合評價在日常生活和科研工作中得到了更為廣泛的應用。但是，諸多實踐表明，運用綜合評價方法所得到的結果還是不盡人意的。不同的評價方法往往會得到不同的評價結果。在眾多的評價方法中，為人們所常用的有層次分析法、模糊綜合評判法、灰色關聯(lián)度法、TOPSIS法、主成分分析法等。

2、這些方法各有優(yōu)勢但有以下兩大缺點：一是數(shù)據(jù)標準化處理的問題突出。由于評價指標一般具有不同的量綱和數(shù)量級，評價前必須對指標進行一致化及無量綱化處理，但是因為沒有統(tǒng)一可靠的原則，不同的數(shù)據(jù)處理方法往往會得出不同的結果；二是權重系數(shù)的確定難于客觀。為了體現(xiàn)各個評價指標在評價體系中的重要程度，必須對指標賦予不同的權重系數(shù)，不同的權重系數(shù)會導致截然不同甚至相反的評價結論。由專家根據(jù)經驗進行判斷而得到權數(shù)的方法，雖有可能合理恰當，但主觀性太強，其它

3、非專家人士難于掌握;而根據(jù)指標之間的相關關系或變異系數(shù)來確定的方法，往往不能準確地反映客觀事實。
　　本文在總結分析了常用幾種綜合評價方法的基礎上，提出了一種符合度新算法。該算法就評價信息的原始數(shù)據(jù)進行計算，以馬氏距離反映評價對象與目標的接近程度，從而對研究對象進行客觀合理的評價。研究中，首先利用MATLAB軟件進行模擬實驗確定了指標數(shù)、距離與符合度之間的關系，并通過曲線曲面擬合的方法找到該關系的最適模型(p-指標數(shù)，d-馬氏距離

4、，r-符合度)。r(p，d)=1/1+eb1+b2p+b3pd+b4pb5+b6db7+b8pb9db10。然后，對該模型的進行大量的抽樣驗證，得到不同符合度條件下的次數(shù)分布與原先設定的符合度有很好的對應關系，充分說明了模型的可行性與可靠性。最后將符合度算法就計算揚麥系統(tǒng)RVA之間接近程度以及對模擬試驗的評價進行了實際應用。本研究表明，符合度算法不需要數(shù)據(jù)標準化處理，原始數(shù)據(jù)直接計算，大大減少了工作量更降低了因數(shù)據(jù)標準化處理方法不同而引