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1、2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,1,第三节 综合评分法 一、适应的评判对象： 能对具体的评价指标予以赋分的评价对象。 二、具体步骤 1、对评价对象建立评价指标并多层次分解，构建一个多层次分析结构图，如下图。该图假设评价对象最终被分解为9个分指标： u1、u2、u3、u9,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,2,作层次结构分析图如下：,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,3,2、按层次分析法原理，确定单层排序向量，在单层排序向量的基础上，确定出ui层对目标层的总排序向量： W=（w1 w2 w3 w9） 3、对9个分指标u1、u2、u3、u9采取打分
2、的方式 （可按百分制打分）得到评分向量： F=（f1 f2 f3 f9） 4、计算综合得分：F（综合）=FWT,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,4,第四节 模糊综合评价法（先概述内容） 一、单级模糊综合评价法的基本步骤 1、建立评价因素集： U=u1 u2 u3 uium 注： 将评价对象分解为m个评价因素u1、 u2、 u3 、 u4 ui um（可能是 一层分解所得，也可能是多层分解后得m个评价因素） 2、建立评语集： V=v1 v2 v3 vjvn 注：对评价对象及评价对象分解的m个评价因素u1、 u2 u3 、 u4 um所属 状况分为n个等级： v1 v2 v3 v
3、jvn 例如： V=优、良、中、差 V=高、中、低,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,5,3、建立单因素ui模糊评判向量： Ri=（ri1 ri2 ri3 rin） （i=1 2 m） 采取类似民测验的方法建立Ri。例如：10人参与投票，认为ui属于n个等级 v1 v2 v3 vjvn中某等级的投票数分别为： ei1 ei2 ei3 ein。 则： Ri=（ri1 ri2 ri3 rin） =（ ei1/10 ei1/10 ein/10） 对u1-um共建立m个单因素模糊评判向量： R1、R2、R3、Rm,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,6,4、由各单因素模糊
4、评判结果R1、R2、R3、Rm构成模糊关系矩阵：,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,7,5、根据层次分析法确定对评价对象（或对上一层某因素Ui） 的权重向量： W=（w1 w2 w3 wi wm）T 6、将所建立的WT和模糊关系矩阵 进行矩阵的合成运算得： （矩阵的合成运算规则口述，参看第25页） 7、将 单位化得模糊综合评判向量 B=（b1 b2 b3 bn) 8、根据模糊综合评判的最大隶属原则 取bk=max（ b1 b2 b3 bn），则该评判对象属于： V=v1 v2 v3 vjvn中的第vk级,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,8,二、二级模糊综合评判
5、步骤（粗线条介绍，具体参看实例）,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,9,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,10,二、二级模糊综合评判步骤（粗线条介绍，具体参看实例） 1、首先利用层次分析法建立ui层对Ui层的权重向量： W(1) W(2) W(3) Ui层对评价对象M层的权重向量： W 2、进行第一级（u对U）模糊综合评判得单级模糊评判向量： B1=（b11 b12 b13 b1n) B2=（b21 b22 b23 b2n) B3=（b31 b32 b33 b3n) （按单级模糊综合评判的步骤予以进行，但不单位化）,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*
6、】,11,3、进行二级模糊综合评判 （1）构造第二级模糊综合评判矩阵 （由第一级评判所得的B1、 B2、B3来构造） （2）进行矩阵的合成运算得： 4、将 单位化后得模糊综合评判向量 b*=（b1 b2 b3 bn）， 根据模糊综合评判的最大隶属原则得综合评判结果,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,12,三、二级模糊综合评判实例分析 例1： 某企业对某技术创新项目进行风险分析和风险评价，评价指标分为第一层次三个指标： U1 、 U2、U3 每一个第一层次指标又分为若干个第二层次指标ui，详尽资料如第16页（例1图）所示。 风险状况分为三级：低度风险、中度风险、高度风险。 试用模
7、糊综合评判的方法对该技术创新项目的风险状况予以评价。,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,13,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,14,第一步：根据评价指标体系做层次分析结构图（例1图） 第二步：确定单级权重向量（均通过一致性检验） u1u4对U1的矩阵为： A1； W(1)=（0.055 0.564 0.118 0.263）T u5u9对U2的矩阵为： A2； W(2)=（0.491 0.232 0.092 0.138 0.046）T u10u13对U3的矩阵为：A3 W(3)=（0.406 0.406 0.094 0.094）T U1U3对M的矩阵为： A W
8、=（0.105 0.637 0.258）T,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,15,根据第14页（例1图）建立各判断矩阵如下： u1u4对U1： A1= u5u9对U2：A2= u10u13对U3：A3= U1U3对M：A =,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,16,关于A1、W(1)放大,u1u4对U1： A1= W(1)=（0.055 0.564 0.118 0.263）T,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,17,关于A2、W(2)放大,u5u9对U2： A2= W(2)=（0.491 0.232 0.092 0.138 0.046）T,20
9、19/4/22,【第九章：综合评价*28*】,18,关于A3、W(3)放大,u10u13对U3： A3= W(3)=（0.406 0.406 0.094 0.094）T,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,19,关于A1、W(1)放大,U1U3对M： A = W=（0.105 0.637 0.258）T,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,20,第三步：确定评语集 V = v1 v2 v3 = 低度风险 中度风险 高度风险 第四步：采取10人参评，建立第一级模糊关系矩阵： （参看第26页） 进行矩阵的合成运算得第一级评判结果：,2019/4/22,【第九章：综合评价
10、*28*】,21,第五步：构造第二级评判的模糊关系矩阵 将权重向量WT=（0.105 0.637 0.258）与模糊关系矩阵 进行矩阵的合成运算得该技术项目风险模糊综合评判向量,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,22,例1模糊综合评判结论,将 （0.258 0.300 0.491）单位化后得二级模糊综合评判向量： （0.246 0.286 0.468） 根据模糊综合评判最大隶属原则知： 该技术创新项目的风险状况为第三级：高度风险,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,23,关于建立第一级（最初级）模糊关系矩阵,2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,24,关于矩阵的合成运算,设：权重向量 W=（w1 w2 wi wm） 模糊关系矩阵为： 则*矩阵合成运算得： 式中 （j=1n),2019/4/22,【第九章：综合评价*28*】,25,关于矩阵的合成运算实际例子,第24页矩阵的合成运算 （先对应元素取小、然后小中取大）,
