El método de evaluación integral difusa es un método de evaluación integral basado en matemáticas difusas. El método de evaluación integral difusa transforma la evaluación cualitativa en una evaluación cuantitativa basada en la teoría de membresía de las matemáticas difusas, es decir, utilizando matemáticas difusas para realizar una evaluación general de cosas u objetos que están restringidos por múltiples factores. Tiene las características de resultados claros y una fuerte sistematicidad, puede resolver mejor problemas confusos y difíciles de cuantificar y es adecuado para resolver diversos problemas no deterministas.
El método de evaluación integral difusa evalúa de manera integral el estado jerárquico de los elementos evaluados a partir de múltiples indicadores. Por un lado, puede tener en cuenta la naturaleza jerárquica de los elementos evaluados. objetos, de modo que la ambigüedad de los estándares de evaluación y los factores que influyen puedan reflejarse en la evaluación para hacer que los resultados de la evaluación sean más objetivos; La evaluación integral difusa puede combinar factores cualitativos y cuantitativos, ampliar la cantidad de información, mejorar el grado de evaluación y hacer que la conclusión de la evaluación sea creíble.
Pasos generales:
1. Construcción de indicadores de evaluación integral difusa.
El sistema de índice de evaluación integral difusa es la base para la evaluación integral. indicadores apropiados?, afectará directamente la precisión de la evaluación integral. La construcción de indicadores de evaluación debe implicar una amplia referencia a datos de la industria o leyes y regulaciones relevantes relacionadas con el sistema de indicadores de evaluación.
2. Construya un vector de peso
Construya un vector de peso mediante el método de experiencia de expertos o el proceso de jerarquía analítica AHP.
3. Construya una matriz de membresía
Establezca una función de membresía adecuada para construir una buena matriz de membresía.
4. Síntesis de matrices de membresía y pesos
Utilizar factores de síntesis adecuados para sintetizarlos e interpretar el vector resultado.