基于数据包络浅析模糊综合评价策略及其运用

模糊综合评价方法是综合评价体系中的一类数学方法。它以现实生活中普遍存在的模糊性为理论背景对事物进行综合评价,已经广泛被应用于环境、气象预告、经济管理以及教学过程等领域的评价。而对于评价中需要考虑到的量化指标的评价问题,传统的模糊化处理已经不能具有很好的说服力,因此,本文提出基于数据包络分析的模糊综合评价方法,并对其进行了以下几个方面的研究:(1)基于数据包络分析的模糊综合评价方法中,对于综合评价体系中的量化指标,采用数据包络分析方法得到各评价单元的相对效率,再对相对效率进行模糊化计算,并与非量化指标一起进行模糊综合评价。利用数据包络分析的优化结果代替模糊评价中的专家评分,使模糊综合评价更具客观说服力,为一类既有客观数据,又有主观因素的复杂系统的综合评价提供了新的研究思路。(2)研究了主成分分析的解相关作用对数据包络分析的影响,以及利用主成分分析进行降维处理对数据包络分析结果所产生的影响。例证表明,利用PCA进行解相关的数据预处理过程不会改变DEA的结果,但利用PCA进行指标的降维则会对DEA产生不确定性结果。(3)研究了利用正态云模型代替模糊隶属函数进行模糊综合评价的方法。运用云模型的逆向云发生器、云运算原理,结合云模型的模糊性、随机性、统计性性质对一个评价系统进行综合评价。并比对了基于云模型的模糊综合评价方法与常规模糊综合评价方法,算例表明云模型的模糊评价方法在研究客体的本质模糊性与随机性等方面,具有模糊隶属函数方法所不具备的一定上风。(4)研究了基于数据包络分析的模糊综合评价方法在公共检测资源实验室的绩效评价问题中的应用。并应用投影定理模型分析了非有效评价单元的改进问题,对资源的公道配置起到了辅助决策的作用。【关键词】：综合评价模糊综合评价数据包络分析主成分分析云模型公共检测资源实验室
【论文提纲】：致谢5-6摘要6-7Abstract7-8目录8-111绪论11-291.1综合评价的基本问题11-181.1.1综合评价的意义111.1.2综合评价的基本原则11-121.1.3综合评价的基本过程12-141.1.4综合评价的指标体系14-161.1.5综合评价的基本方法及优缺点分析16-171.1.6斯皮尔曼系数对评价结果的比对17-181.2模糊综合评价理论体系18-241.2.1模糊综合评价的基本方法18-201.2.2单一评语集与多级评语集下的模糊综合20-241.3模糊综合评价理论的研究现状24-251.4现存问题25-261.5研究内容26-292基于数据包络分析的模糊综合评价方法(D-FCE)的研究29-392.1引言292.2D-FCE方法的评价模型29-312.2.1低级评价30-312.2.2次级评价312.3D-FCE中定量因素的数据包络分析31-352.3.1决策单元32-332.3.2基本定理及定义33-342.3.3DEA的基本模型--CCR模型34-352.4D-FCE中非有效评价对象的改进35-362.5D-FCE方法的适用范围36-372.6D-FCE方法的研究意义37-382.7本章小结38-393D-FCE方法中定量因素降维问题的研究39-473.1引言393.2主成分分析基本概念及计算步骤39-413.2.1主成分分析39-403.2.2基本计算步骤40-413.CA的预处理数据对DEA的影响41-423.4算例42-463.5结果分析463.6本章小结46-474D-FCE方法中定性因素“云模型”的研究47-574.1引言474.2隶属函数方法的不足474.3云模型47-514.3.1云的定义47-484.3.2云的数字特征48-494.3.3逆向云发生器49-514.4云模型在模糊综合中的应用51-534.5算例分析53-564.5.1算例53-554.5.2比对隶属函数方式模糊综合评价55-564.6本章小结56-575SD-FCE在公共检测资源实验室绩效评价中的应用57-715.1引言575.2公共检测资源评价的背景及意义57-585.3公共检测资源实验室指标体系的研究58-605.4基于D-FCE方法的公共检测资源综合评价的算例分析60-665.4.1单一评语集的次级模糊合成61-635.4.2多级评语集的次级模糊合成63-655.4.3结果分析比对65-665.5利用投影定理分析改进方案66-695.5.1量化指标的投影定理应用66-675.5.2非量化指标的投影定理应用67-695.6本章小结69-716总结与展望71-736.1本文的主要工作及创新点716.2需要进一步研究的问题71-73参考文献73-77附录77作者简介77攻读硕士学位期间完成的论文77