1) multi-factorial fuzzy synthetic appraisal
多因子模糊综合评判法
1.
This paper first introduces the basic situation of Changsha, sums up its historical culture resources, and appraises the resources by comparing the districts with multi-factorial fuzzy synthetic appraisal, then gets the result of distribution state of historical culture resources in every district, and finally puts forward the existing problem and development trend finally.
文章介绍了长沙市的基本情况,对其历史文化资源作了归纳,并且应用多因子模糊综合评判法对各区的历史文化资源做了比较评价,得出了历史文化资源在各区的分布状况,最后提出了存在的问题及发展的趋势。
2) changeable weight multifactor fuzzy integral judgment
变权法多因素模糊综合评判
3) Multi-objective fuzzy comprehensive evaluation method
多目标模糊综合评判法
4) multi-layer fuzzy comprehensive evaluation
多级模糊综合评判方法
1.
The authors introduce the application of multi-layer fuzzy comprehensive evaluation to the debris flow and emphasize that the character of the debris flow should be taken into account in selecting evaluation factors and constructing subordinate function.
介绍了多级模糊综合评判方法在泥石流评价中的应用,指出了在进行模糊评判的时候,评判因子的选取以及隶属函数的构造应具体结合泥石流自身的特点来进行,并应用此方法对西南某拟建水电站坝址附近泥石流沟危险性做出了评价,评价结果与实际调查结果比较吻合。
5) fuzzy synthetic evaluation
多层次模糊综合评判法
1.
A fuzzy synthetic evaluation method for the multilevel system is introduced.
本文利用优序图法确定各因素的权重,采用多层次模糊综合评判法对数字图书馆进行评价,评价实例验证了该方法的有效性。
6) Multifactor fuzzy judgment
多因子模糊评判法
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