1) inverse problem of Fuzzy synthesis judgement
Fuzzy综合评判逆问题
2) contrary problem of fuzzy comprehensive evaluation
模糊综合评判逆问题
1.
The weight can be calculated by solving contrary problem of fuzzy comprehensive evaluation,and can validate,verify,compare with the data which is acquired by other means.
通过求解模糊综合评判逆问题可反推出相应的权重,并能与其他方法得出的数据进行比较、映证和校核。
3) fuzzy comprehensive judgement
Fuzzy综合评判
1.
In order to make a comprehensive, objective and accurate evaluation, the weight numbers of every index is determined by means of expert survey, and the mathematical model is established by the Fuzzy comprehensive judgement in this paper.
为了全面、客观、准确地做出评价,本文利用Fuzzy综合评判的方法建立了数学模型。
2.
The mathematical model is established by the Fuzzy comprehensive judgement.
依据教育部关于普通高等学校本科教学工作随机性水平评估方案,利用区间值抽样调查的方法确定了各一级指标、二级指标和三级指标的权重,利用Fuzzy综合评判的方法建立了数学模型,并用VB语言编程,实现了评估的计算机操作。
4) Fuzzy comprehensive judgment
FUZZY综合评判
1.
The mathematical model is established by the Fuzzy comprehensive judgment.
在深入研究体育教学技能评价指标体系的基础上 ,利用 Fuzzy统计的方法确定了各一级指标和二级指标的权重 ,又利用 Fuzzy综合评判的方法建立了数学模型 ,并用 BASIC语言编出一套计算机程序 ,实现了计算机上的操作评价 ,其操作方法简单易行 ,且具有较高的可信度 。
5) fuzzy comprehensive evaluation
Fuzzy综合评判
1.
An evaluation system based on multilevel model of fuzzy comprehensive evaluation for natural resources in agriculture;
基于Fuzzy综合评判多级模型的农业资源评估系统
2.
A method of ranking interval numbers is proposed by fuzzy mathematical theory, the reliability is introduced, and a mathematical model of interval-valued fuzzy comprehensive evaluation is built.
根据模糊数学的原理,给出了区间数的一种排序方法,引入了可信度的概念,并就区间数fuzzy综合评判进行了数学建模。
6) secondclass Fuzzy comprehensive judgement
二级Fuzzy综合评判
补充资料：模糊综合评判
综合考虑事物多种因素，用模糊集理论来评定其优劣的方法。模糊综合评判广泛用于评定产品质量、环境质量、农业布局、天气预报、医疗诊断等方面。
设给定两个有限论域：U＝{u1，u2，...，un}，V＝{v1，v2，...， vm}。这里 U是综合评判的因素所组成的集合,V代表评语所组成的集合。模糊综合评判是一个模糊变换问题：
X⋅R＝Y式中"⋅ "表示合成运算，X是U上的模糊子集，评判结果 Y是V上的模糊子集，模糊关系R可看作一个模糊变换器（见图）。
若已知Y和R，求X；或已知X和Y，求R；就构成模糊综合评判的逆问题，需要求解模糊关系方程。模糊关系方程是法国学者E.桑杰斯于1976年根据医疗诊断的需要提出来的。这类问题相当于已知评判结果和模糊关系，求评判者对各种因素的权数分配问题。这种问题具有重大的实际意义，对发展专家系统起指导作用。
现举评判电视机的实例来说明模糊综合评判的方法。U＝{u1，u2，u3}，V＝{v1，v2，v3，v4}。这里u1代表图像,u2代表音响，u3代表价格；v1表示很好，v2表示较好,v3表示可以,v4表示不好。设聘请专家或顾客进行评判。例如对于图像，有50％的人认为很好，40％的人认为较好，10％的人认为可以，没有人认为不好。全部结果记作：
对于图像：Vu1＝(0.5，0.4，0.1，0)
对于音响：Vu2＝(0.4，0.3，0.2，0.1)
对于价格：Vu3＝(0，0.1，0.3，0.6)
这样就构成一个模糊矩阵：
设一类顾客在购买电视机时主要是要求图像清晰，价格便宜，音响稍差则不要紧，则此类顾客对电视机三个因素的权数分配
X ＝[0.5 0.2 0.3]对电视机的评判结果为这是根据最大最小运算得到的，还需作归一化处理。因为0.5＋0.4＋0.3＋0.3＝1.5，用1.5除各项得到 [0.330.27 0.20 0.20]。模糊综合评判的结果,认为图像、音响、价格都很好的占比重最大，达33％。
设给定两个有限论域：U＝{u1，u2，...，un}，V＝{v1，v2，...， vm}。这里 U是综合评判的因素所组成的集合,V代表评语所组成的集合。模糊综合评判是一个模糊变换问题：
X⋅R＝Y式中"⋅ "表示合成运算，X是U上的模糊子集，评判结果 Y是V上的模糊子集，模糊关系R可看作一个模糊变换器（见图）。
若已知Y和R，求X；或已知X和Y，求R；就构成模糊综合评判的逆问题，需要求解模糊关系方程。模糊关系方程是法国学者E.桑杰斯于1976年根据医疗诊断的需要提出来的。这类问题相当于已知评判结果和模糊关系，求评判者对各种因素的权数分配问题。这种问题具有重大的实际意义，对发展专家系统起指导作用。
现举评判电视机的实例来说明模糊综合评判的方法。U＝{u1，u2，u3}，V＝{v1，v2，v3，v4}。这里u1代表图像,u2代表音响，u3代表价格；v1表示很好，v2表示较好,v3表示可以,v4表示不好。设聘请专家或顾客进行评判。例如对于图像，有50％的人认为很好，40％的人认为较好，10％的人认为可以，没有人认为不好。全部结果记作：
对于图像：Vu1＝(0.5，0.4，0.1，0)
对于音响：Vu2＝(0.4，0.3，0.2，0.1)
对于价格：Vu3＝(0，0.1，0.3，0.6)
这样就构成一个模糊矩阵：
设一类顾客在购买电视机时主要是要求图像清晰，价格便宜，音响稍差则不要紧，则此类顾客对电视机三个因素的权数分配
X ＝[0.5 0.2 0.3]对电视机的评判结果为这是根据最大最小运算得到的，还需作归一化处理。因为0.5＋0.4＋0.3＋0.3＝1.5，用1.5除各项得到 [0.330.27 0.20 0.20]。模糊综合评判的结果,认为图像、音响、价格都很好的占比重最大，达33％。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条