繼電器產品設計方案的多層次模糊綜合評價方法研究
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2.2 各級權重集的建立及權系數的賦值方法
在本文中，各權重集的權系數均滿足非負性及歸一性約束，即：a>0并且∑a=1。
權系數的賦值方法很多，包括直接給出法（DDM）、比較矩陣法（CMM）、層次分析法（AHP）、環(huán)比評分法（CCM）、模糊區(qū)間法（FIM）、重要性排序法（IOM）、二型模糊子集法（TFM）等。賦值方法應根據評價指標的特點而定。對于各項具體指標來說，能直接確定權系數的，用DDM；能兩兩比較的，用CMM、APH、CCM；能給出模糊區(qū)間的，用FIM；能對其重要性排序的，用IOM；上述方法均不奏效的，可考慮用TFM[5]。
2.3 模糊評語集的確定及模糊評語的量化
總目標及各級子目標的模糊評語均設四檔，分別為優(yōu)、良、中、差，模糊評語集記為：
2.4 評價模型的選擇和各級子目標的綜評
擁有多層次指標體系的模糊綜評過程是由低層向高層漸次進行的。第k級評判指標向量即為第k-1級評判指標的隸屬度，如此逐級進行評價，最后得到總評結果。
式中，
表示評價目標Oij對評語“Y”的隸屬度，余類推。
稱為評價矩陣，用于表示指標論域與評語論域{Y，L，Z，C}之間的模糊關系，例如：rij1表示Oij1對于評語“Y”（優(yōu)）的隸屬度。“ 。”是用于對模糊集合進行合成運算的合成算子。關于模糊集合的合成算法，現已被提出的有9種[6]；以之為基礎建立的模糊綜評合成運算模型，常用的有5種[5]。本文采用“乘積、有界和”模型，即M(.,
)，以便盡可能地將所有評價指標的影響考慮在內，避免丟失信息。M(.,)中的廣義模糊“與”運算“.”實際上就是普通的乘法運算；廣義模糊“或”運算“”為“有上界1求和”運算[5]，例如：αβ=min(1,α+β)。由于本文中的各權重集均滿足歸一性約束，故該模型中的“”運算就成為普通的加法運算，式(6)中的右側項就成為普通的矩陣乘法。
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