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1)  multi-level fuzzy synthetical diagnosis
多层次模糊综合诊断
2)  fuzzy synthesis diagnosis
模糊综合诊断
1.
On condition that the symptoms have been given, the method of the fuzzy synthesis diagnosis when multiple faults can occur simultaneously and can appear the same symptoms is discussed.
在已知故障征兆的情况下,对多故障同时发生和多故障具有相同征兆的诊断问题,利用模糊诊断技术,确定机械设备故障类别的隶属度值,经模糊综合诊断后确定设备的故障。
3)  multi-layer fuzzy comprehensive discrimination
多层次模糊综合评判
1.
On the basis of it,a multi-layer fuzzy comprehensive discrimination model is proposed and an empirical analysis on Yangzhou city is made.
在充分理解水资源承载能力概念,深入分析其影响因素的基础上,根据指标体系筛选原则,设计出多层次的适合南方湿润地区水资源承载能力评价的指标体系,建立了多层次模糊综合评判模型,并以扬州市水资源为例进行了实证分析。
4)  fuzzy comprehensive evaluation of hiberarchy
多层次模糊综合评估
1.
Study on evaluation of AAT,according to a rule of selecting evaluation index,an index system of evaluating AAT is established firstly,and models of indexes are constructed secondly,a method of fuzzy comprehensive evaluation of hiberarchy is proposed at last.
针对空战战法的评估问题,根据评估指标的选取原则,确立了一套能够评价空战战法优劣的指标体系,并建立了指标的量化模型,提出了一种广义的多层次模糊综合评估方法。
5)  fuzzy multi-level synthetic evaluation
模糊多层次综合评价
1.
To objectively evaluate and analyse the developmental state of the new & high-tech industry, the fuzzy multi-level synthetic evaluation method is used in this paper.
为客观评价分析黑龙江省高新技术产业发展的状况,借鉴以往的国内外研究成果,建立区域高新技术竞争力分析框架,采用模糊多层次综合评价方法分析黑龙江省高新技术产业发展的水平,得出结论。
6)  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。
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%。
  

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参考词条