基于模糊数学的平原区工程建设场地适宜性
判别模型建立
甘 欣1 ，李轶颖2，宣远达2
（浙江大学建筑设计研究院；杭州市西湖区建设管理中心）
摘要：平原区工程建设场地的适宜性评价基本一致，但由于不同场地的地质条件不同，因此针对不同建筑物的适宜性也应该不同，本文提出了运用模糊数学综合评判的方法来进行工程建设场地适宜性的进一步评价，具有一定的工程实践意义。
关键词：模糊数学 评价因子 适宜性评价
The building of fuzzy mathematic discriminant model of the plain area construction
location suitability
Xin Gan1，Yongyong Wang2
（Geotechnical Engineering Branch of Architectural Design & Research Institute of Zhejiang University; Highway Construction
Management Office of Huzhou）
Abstract：Evaluation of the plain area construction location's suitability usually is same. However, due to different sites have different geological conditions，the appropriateness of different buildings’ suitability should also be different. This article proposed the utilization of fuzzy mathematics synthesis judgment's method which carries on the engineering construction location suitability further appraisal, has certain significance in project practice.
Key words： fuzzy mathematics evaluation factor suitability assessment
一、引言
工程建设场地适宜性区划需要考虑很多因素，而各类建筑对建设场地的要求也不同。不同工程地质分区、不同地块都具有其绝对和相对优势。作为建筑用地，除场地的区位外，其地形地貌、自然环境、地层结构、地基土的承载力等都会直接影响建筑适宜性及其建筑成本的高低，而工程实践中场地的稳定性和适宜性评价基本按表1进行。
场地工程建设适宜性分类 表1
场地工程建设适宜性分类 工程地质条件
适宜 ⑴场地稳定；
⑵土质均匀，地基稳定；
⑶地下水对工程建设无影响；
⑷地形平坦，排水条件良好。
较适宜 ⑴场地稳定性较差；
⑵土质较均匀、密实，地基较稳定；
⑶地下水对工程建设影响较小；
⑷地形起伏较大，排水条件尚可。
适宜性差 ⑴场地稳定性差；
⑵土质软弱或不均匀，地基不稳定；
⑶地下水对工程建设有较大影响；
⑷地形起伏大，易形成内涝。
不适宜 ⑴场地不稳定；
⑵土质极差，地基严重失稳；
⑶工程建筑抗震危险的场地；
⑷洪水或地下水对工程建设有严重威胁；
⑸地下埋藏有待开采的矿藏资源或不稳定的地下采空区。
根据表1，对于大部分平原区，其地形平坦，场地稳定，土质均匀，基础持力层较平缓，排水条件较好，地下水对工程建设影响小，因此多评定该区域为工程建设适宜区。但根据场地实际地质条件，虽然都是平原区，其工程地质结构也有很大差异。不同工程地质条件下，建设的成本也不同。如果单纯以表1进行工程建设场地适宜性评价已不能满足规划要求，有必要专门对该区域的场地适宜性进行进一步划分。
二、工程建设场地适宜性模糊数学综合评判模型建立
㈠、评判方法选择与建立
工程建设场地适宜性的影响因素有很多，而实际工程中建设场地的持力层埋深、持力层厚度、地基土承载力、压缩性能等因素对工程的影响也很大，且不同建筑物对场地工程地质条件的要求也不同。简单按表1进行建设场地适宜性判断的方法已不能满足工程建设及规划进一步的要求，需要选择新的评判方法将上述评判结果进行进一步的划分。
目前，岩土工程界尚无具有一定通用性的产生、评价工程建设场地适宜性评价的方法。自从1965年美国加州大学控制论专家Zadeh, L.A.教授提出模糊集合的概念以来，模糊数学在近40年的时间里得到了非常迅速的发展，以模糊数学为基础的模糊综合评判法也因此获得了长足的发展和广泛的应用。
工程建设场地适宜性评价需要考虑多种影响因素，同时每个影响因素的重要性程度又不同，因此可以考虑运用模糊数学综合评判方法对工程建设场地适宜性进行进一步评价。模糊数学综合评判法将影响工程建设场地适宜性的多种因素及其不确定的相互关系，用模糊数学的概念来加以表达，一定程度上避免了传统的以单因素的确定性关系进行工程建设场地适宜性评判的缺点，具有较好的适用性。
㈡、评价因子的确定
笔者认为建设场地工程地质条件中对拟建建筑物影响最大因素的当属基础持力层的分布特征，包括持力层的埋深、厚度、地基土承载力等，直接关系到拟建建筑物基础类型的选择及建造成本的高低。而不良地质作用、地下水及地形地貌等影响因素在一定区域内基本都一致，因此对于平原区本次评判因子可综合确定为：持力层埋深（S）、持力层厚度（H）、桩端土承载力特征值（qpa）、持力层上覆软土层厚度（h）。
㈢、建立评价因素集
根据工程经验，场地持力层的埋深越深，桩身长度越长，建造成本越高；持力层厚度越大，桩基稳定性也就越好；桩端土承载力特征值越大，单桩承载力也就越高；上覆软弱土层厚度越大，桩侧摩阻力也就越小，因而单桩承载力也就越低，因此综合考虑以持力层埋深、持力层厚度、桩端土承载力特征值及上覆软土层厚度作为场地适宜性评价的评价因子。
设u为评判因素ui组成的集合，则因素集为：
U={u i}={u S u H u q u h}
各因素具有不同程度的模糊性，因此因素集U本身是一个普通集合。其中：
u S —持力层埋深（S）； u H —持力层厚度（H）；
u q —桩端土承载力特征值（q pa ）； u h —上覆软土层厚度（h）； ⑶、建立评判集
评判集V={v 1，v 2，v 3，…，v m }，m 是等级数或评语档次数，v i 可以是定性描述的评语，也可以是量数的取值。评判集中的元素一般具有模糊性和不确定性，本文中将评判集分为四个等级，即适宜，较适宜，一般适宜，适宜性差。 ㈣、权重～A 的确定
权重就是表示每项评价指标在指标体系中所占的重要程度，并具有相应的值，这个数值就叫做对应指标的权数，即权重。
～
A ={a1，a2，a3，…，an}即由各因素的权数分配组成，满足ai>0，且1
1
=∑=N
i i
a
,
这里，～
A ={aS，aH，aq，ah},根据所搜集资料，经过统计分析，将权重集确定为～
A ={aS，aH，aq，ah}={0.42 0.20 0.26 0.12}。
㈤、建立单因素评价矩阵
单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对备择集元素的隶属程度，称为单因素模糊评判。假设R 为因素ui 对应于某一工程地质条件下场地适宜性程度rij，则按第i 个因素ui 评判的结果可用模糊集合：
)
(∑=ij i r R (i=1,2,3,…,m)
(j=1,2,3,…,n)
来表示，R 称为单因素评判集，显然，它应是备择集V 上的一个模糊子集。则，可得到相应于每个因素的单因素评判集如下：
R S ={r S1,r S2,r S3,…,r Sm } R H ={r H1,r H2,r H3,…,r Hm } R q ={r q1,r q2,r q3,…,r qm } R h ={r h1,r h2,r h3,…,r hm }
将各单因素评判集的隶属度按行组成矩阵有：
?????
???????==hm h h h qm q q q Hm H H H sm s s s ij r r r r r r r r r r r r
r r r r r R ...
.........}{3
2
1
321321
321
R 为单因素评判矩阵，显然R 为一个模糊矩阵。式中，rij 为隶属程度，其值在[-1，1]区间内。 ㈥、模糊综合评判
从单因素评判矩阵可以看出：R 的第i 行，反映了第i 个因素评判对象取各个备择元素的隶属程度；R 的第j 列，则反映了所有因素影响评判对象取第j 个备择元素的隶属程度。因此，可用各列元素之和：
∑ij
r R ＝ (i=d, D, N, σ)
(j=1,2,3,…,m)
以及在R 式的各项作用以相应因素的权数ai（i＝S，H，q，h）合理的反映所有因素的综合影响。因此，模糊综合评判可表示为：
R A B ο=
式中：符号“o”表示某种运算关系。比较工程模糊综合评判的各种数学模型，考虑所有因素的影响，并保留单因素评判的全部信息。此处选用模型：
M(?,⊕)
在运算时， ai 必须归一化。“?”表示普通矩阵乘法运算。所以
}
{}{ij i r a R A B ?==∑ο (1)
分析各评判因素，很难找出一种分级标准来准确划分场地工程建设适宜性的界限，以至于不能得出隶属度rij，只能选择采用隶属函数来表示rij。不同建筑物对场地工程地质条件的要求不同，因此针对不同建筑的隶属函数也不同。
①、一般建筑工程建设场地适宜性模糊综合评判
根据所搜集资料，经过统计分析，针对一般建筑，桩基持力层一般选择粉土粉砂层、硬土层及砂砾石等中等～低压缩性土层，一般选择预应力预制管桩基础，依据工程经验将隶属函数的计算式表示如下：
))
10(15010(2030)
50(1/
???????<<≤?≥?=S S S S r S
???????>≤
10(1)104(64)4(0/
H H H H r H
??????
?>≤
2500(1)25001000(15001000)1000(0/
q q q q r q
???????<<≤?≥?=)
5(1)
355(1520)35(1/
h h h h r h
式中：S 为持力层埋深，H 为持力层厚度，q 为持力层对应于预制桩的桩端土承载力特征值，h 为持力层上覆软土层厚度。{ri’}为i 因子对场地适宜性的隶属程度，它在某一程度上体现了隶属关系。
由式（1），可得：
B1=
}
{}{ij i r a ?∑
=
}{}{'i i r a ?∑
={aS aH aq ah}·??????????????''''h q H S r r r r ='i i r a ∑ (2)
②、重要建筑工程建设场地适宜性模糊综合评判
根据所搜集资料，经过统计分析，针对重要建筑，桩基持力层一般选择圆砾、卵石或中等风化基岩等低压缩性、高强度土层，一般选择钻孔灌注桩基础，持力层厚度一般大于5.0m，依据工程经验将隶属函数的计算式表示如下：
))
20(110020(4060)100(1/
???????<≤
???????>≤
20(1)205(155)5(0/
H H H H r H
???????>≤
2500(1)
25001000(15001000)1000(0/
q q q q r q
???????<<≤?≥?=)
10(1)
7010(3040)70(1/
h h h h r h
式中：S 为持力层埋深，H 为持力层厚度，q 为持力层对应于钻孔灌注桩的桩端土承载力特征值，h
为持力层上覆软土层厚度。{ri’}为隶属程度，它在某一程度上体现了隶属关系。
由式（1），可得：
B=
}
{}{ij i r a ?∑
=
}{}{'i i r a ?∑
={aS aH aq ah}·??????????????''''h q H S r r r r ='i i r a ∑ ⑶
由式（2）和式（3）可知，S 与h 为负相关因子，H 与q 为正相关因子，B 体现了各因子对工程场地适宜性的综合隶属度。
㈦、工程建设场地适宜性评价
根据所搜集的资料及工程经验，将场地工程建设适宜性评价集确定为V={v1，v2，v3，v4}={适宜，较适宜，一般适宜，适宜性差}={B≥0.7,0.5≤B<0.7,0.3≤B<0.5,B<0.3}。
三、工程计算实例
场地工程建设适宜性评价可根据建设场地工程地质钻孔资料进行分析。以某工程场地代表性钻孔ZK1为例，钻孔资料见表2。
ZK1土层资料一览表 表2
序号 土类 层底埋深(m)层厚
(m)
性质 Q pa(kPa)
⑴ 杂填土 1.90 1.90松散
⑵ 砂质粉土 6.80 4.90稍密
⑶ 砂质粉土 9.90 3.10稍密～中密
⑷ 砂质粉土 12.80 2.90稍密
⑸ 粉砂 20.60 7.80中密 1800①
⑹ 淤泥质粉质粘土 27.20 6.60流塑
⑺ 粉质粘土 32.70 5.50可塑 900①
⑻ 细砂 34.70 2.00中密 2200①
⑼ 圆砾 58.20 23.50中密～密实 2500②
⑽ 全风化泥质粉砂岩 58.70 0.50
⑾ 强风化泥质粉砂岩 59.80 1.10
⑿ 中等风化泥质粉砂岩 4000② 注：①－为对应于预制桩的桩端土承载力特征值；
②－为对应于钻孔灌注桩的桩端土承载力特征值；
按上述评判方法分析如下：
①、首选持力层选择
针对一般建筑，桩型宜选择预制管桩，桩基可选持力层为⑸层粉砂、⑺层粉质粘土、⑻层细砂，分别根据各持力层的分布及其工程性质，由式（2）可得：
B1=0.75，B2=0.21,B3=0.46
分析各持力层的隶属度，可判定该场地针对一般建筑的首选持力层为⑸层粉砂。
针对重要建筑，桩型宜选择钻孔灌注桩，桩基可选持力层为⑼层圆砾、⑿层中等风化泥质粉砂岩，分别根据各持力层的分布及其工程性质，由式（3）可得：
B1=0.85，B2=0.58
分析各持力层的隶属度，可判定该场地针对重要建筑的首选持力层为⑼层圆砾。
②、建设场地适宜性评价
由上得，该场地针对一般建筑场地隶属度为0.75，因此该场地针对一般建筑的工程建设场地适宜性评价等级为“适宜”；该场地针对重要建筑场地隶属度为0.85，因此该场地针对重要建筑的工程建设场地适宜性评价等级为“适宜”。
参 考 文 献
[1]翁焕学. 砂土地震液化模糊综合评判实用方法. 岩土工程学报，1993，15（2）
[2]关颂廉. 应用模糊数学. 科技图书，1994
[3]卢厚清等. 关于模糊综合评判取大取小算法问题的讨论. 系统工程理论与实践. 2001（4）：124-128
[4]张跃等. 模糊数学方法及其应用. 北京：煤炭工业出版社（北京）. 1992
[5]冯保成. 模糊数学应用集粹. 北京：中国建筑工业出版社. 1991
模糊综合评价法（见课件） 模糊数学是从量的角度研究和处理模糊现象的科学．这里模糊性是指客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦比”性．比如用某种方法治疗某病的疗效“显效”与“好转”、某医院管理工作“达标”与“基本达标”、某篇学术论文水平“很高”与“较高”等等．从一个等级到另一个等级间没有一个明确的分界，中间经历了一个从量变到质变的连续过渡过程，这个现象叫中介过渡．由这种中介过渡引起的划分上的“亦此亦比”性就是模糊性． 一、单因素模糊综合评价的步骤 1． 根据评价目的确定评价指标（evaluation indicator ）集 合 },,,{21m u u u U = 例如评价某项科研成果，评价指标集合为U ={学术水平，社会效益，经济效益}． 2． 给出评价等级（evaluation grade ）集合 },,,{21n v v v V = 如评价等级集合为V ={很好，好，一般，差}． 3． 确定各评价指标的权重（weight ） },,,{21m W μμμ = 权重反映各评价指标在综合评价中的重要性程度，且∑=1i μ． 例如假设评价科研成果，评价指标集合U ={学术水平，社会效益，
经济效益}其各因素权重设为}4.0,3.0,3.0{=W ． 4．确定评价矩阵R 请该领域专家若干位，分别对此项成果每一因素进行单因素评价（one-way evaluation ），例如对学术水平，有50%的专家认为“很好”，30%的专家认为“好”，20%的专家认为“一般”，由此得出学术水平的单因素评价结果为()0,2.0,3.0,5.01=R 同样如果社会效益，经济效益两项单因素评价结果分别为 ()1.0,2.0,4.0,3.02=R ()2.0,3.0,2.0,2 .03=R 那么该项成果的评价矩阵为 ???? ? ??=????? ??=2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0321R R R R 5．进行综合评价 通过权系数矩阵W 与评价矩阵R 的模糊变换得到模糊评判集S ： 设m j W ?=1)(μ，n m ji r R ?=)(，那么 ()()n mn m m n n m s s s r r r r r r r r r R W S ,,,,,,212 1 22221 11211 21 =???? ?? ? ??==μμμ 其中“ ”为模糊合成算子． 进行模糊变换时要选择适宜的模糊合成算子，模糊合成算子通 常有四种： (1) ),(∨∧M 算子
三种电视机模糊综合评价模型 摘要 本文通过顾客对三种电视机的图像，价格，音质三种评价因素建立的模糊综合评价的模型，此模型首先设定了评价指标因素集U 和评语集V ,从而建立了评价矩阵R , 然后根据评价指标权重集A 最后分别运用了四个算子，进而采用了加权平均原则的方法建立了如下四个模型，最终得出 模型一：运用① 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型，得出11 2.73B =，12 2.62B =，13 2.46B =，即第一种电视机最受顾客青睐 模型二：运用② 和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型，得出21 2.72B =，22 2.75B =，23 2.51B =，即第二种电视机最受顾客青睐 模型三：运用③ 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型，得出31 2.71B =，32 2.58B =，3 3 2.32B =，即第一种电视机最受顾客青睐 模型四：运用④ 算子和最大隶属原则方法对三种电视机建立模糊 综合评价模型，得出41 2.75B =，4 2 2.71B =，43 2.39B =，即顾客对第二种电视机做出综合评价较好。 综合四个模型这三种电视机的综合评价在较好和可以之间并且在这三种电视机中第一种电视机最受顾客青睐，第二种次之，第三种最不受欢迎。 关键词：综合评价 模糊数学 加权平均原则 算子 ),(∨∧M (,)M ?∨算子),(⊕∧M ),(⊕?M
一、问题重述 在对电视机质量的评价中，其涉及的因素很多，一般说来基本要考虑图像，声音，价格等等，而每一类因素的质量水平受许多因素的影响。这些评价因素往往具有模糊性。评价的结果本身也带有模糊性。如何合理地评价电视机的质量呢？ 假设对电视机的评价因素U={图像u1，声音u2，价格u3}，评语集合V={很好v1，较好v2，可以v3，不好v4}，现请专家10人对三种电视机进行评价，结果如下： 设某类顾客主要关心图像、价格，对音质不太关心，即 试对以上三种电视机进行模糊综合评价。 二、问题分析 根据对题目的理解，我们知道问题的求解是根据10位专家对三种电视机的图像，价格，音质的评价结果，而要求我们对这三种电视机进行模糊综合评价，所以我采用四种算子方法。 即① 算子 评语 因素 (1)第一类电视机 (2)第二类电视机 (3)第三类电视机 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 u1 5 4 1 0 4 3 2 1 1 5 2 2 u2 4 3 2 1 5 1 2 2 4 3 1 2 u3 0 1 3 6 2 1 3 4 2 4 4 (0.5,0.2,0.3) A =(){}n k r r s jk j m j jk j m j k ,,2,1, ,min max )(11 =∧=≤≤=∨μμ＝),(∨∧M
第六部分模糊数学 第十五章模糊数学模型 模糊数学的起源 15.1.1数学是精确的 数学是关于物质世界的空间形式和数量关系的科学。在二十世纪三十年代，数学的发展被划分成三个阶段： 第一阶段：数学是数，量，几何图形的科学； 第二阶段：数学是研究量的变化和几何图形变换的科学； 第三阶段：数学是作为关于现实世界一切普遍性的数量形式和空间形式的科学。 近代科学技术的发展同精确数学方法的发展和应用是密切相关的，牛顿力学为其经典。到了19世纪，天文，力学，屋里，化学等理论自然科学先后在不同程度上走向定量化，数学化，形成一个被称为“精密科学”的学科群。大量使用数学方法，反过来又推动了数学的巨大进步。19世纪是精确科学方法飞速发展的时期。 20世纪以来，精确数学及其应用以更大的规模和速度发展着。相对论，量子力学，分子生物学，原子能，电子计算机和空间技术等邻域的创建和开发为精确方法奏响了一曲又一曲的凯歌，但也进一步助长了对精确方法的盲目崇拜。人们愈加相信，一切都应当精确化，只有现在还没有实现精确化的问题，没有不需要或不可能精确化的问题。 客观而言，精益求精是科学工作者的美德，是评价研究工作科学性的一条准则，但是，这种对精确方法的崇拜，似乎被当作一种不言而喻的真理，在很长的历史时期中未受到人们的怀疑。科学方法论中的这种绝对化的观点，也反映到哲学中。例如，一些分析哲学家提倡把一切概念，包括日常用语都加以精确化，这种现象的发生是值得深思的。但是，实践是检验真理的唯一标准，任何理论上的片面性和绝对化，迟早会在实践中暴露其错误而得到纠正。 15.1.2精确数学的局限性 人脑的思维活动一般说来具有两方面的特征： （1）直觉性跟严格性的有机结合，可以进行整体性和平行性的思考，例如联想过程，这些是具有模糊性的； （2）逻辑推理过程，它具有逻辑和顺序的特点，因而又是形式化的。 关于形式化思维，可以用数理逻辑的方法把它数学化，这样就能把它变成一系列的数学符号，可以用计算机去解。最突出的成果就是1976年美国人阿贝尔和哈肯利用电子计算机解决有名的数学难题——四色问题，这一难题的解决使不少人惊叹：这简直是电脑对人脑的嘲弄！ 真是这样吗？ 从另一个角度来看，譬如，看电视的时候，要把图像调得“更清楚一些”，或者，说一个人比另一个人更好看一些或更丑一些，这对于人来说是件容易的事，但是对于电脑来说，却是个大难题。从这个角度来说，电脑的“智力”还不如一个小孩子。 为什么会出现这样的情况呢？ 因为用传统数学的方法处理模糊食物，首先要求将对象简化，舍弃对象固有的模糊性，在本来没有明确界限的对象之间认为地挂定界限，变模糊数量关系为清晰数量关系。例：西
模糊综合评价 模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。其基本步骤可以归纳为： ①首先确定评价对象的因素论域 可以设N 个评价指标，12(,, ...)n X X X X =； ②确定评语等级论域 设12n =(W ,W , ...W )A ，每一个等级可对应一个模糊子集，即等级集合。 ③建立模糊关系矩阵 在构造了等级模糊子集后，要逐个对被评事物从每个因素(=1,2,,n)i X i ……上 进行量化，即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度i X （R ），进而 得到模糊关系矩阵11112122122212nm ......=..................m m n n n nm X r r r X r r r X r r r ??????????????????????????（R ）（R ）R=（R ），其中，第i 行第j 列元素，表示某个被评事物i X 从因素来看对j W 等级模糊子集的隶属度。 ④确定评价因素的权向量 在模糊综合评价中，确定评价因素的权向量：12(,, ...)n U u u u =。一般采用层 次分析法确定评价指标间的相对重要性次序。从而确定权系数，并且在合成之前归一化。 ⑤合成模糊综合评价结果向量 利用合适的算子将U 与各被评事物的R 进行合成，得到各被评事物的模糊综合评价结果向量B 即：
111212122 2121212nm ......(,, ...)(,, ...)...............m m n m n n nm r r r r r r U R u u u b b b B r r r ??????===?????? 其中，i b 表示被评事物从整体上看对j W 等级模糊子集的隶属程度。 ⑥对模糊综合评价结果向量进行分析 实际中最常用的方法是最大隶属度原则，但在某些情况下使用会有些很勉强，损失信息很多，甚至得出不合理的评价结果。提出使用加权平均求隶属等级的方法，对于多个被评事物并可以依据其等级位置进行排序。
用模糊数学综合评价法对水质进行评价 付智娟 （中山市环境保护科学研究所，中山 542803） 摘 要：综合评价法作为模糊数学的一种具体应用方法，在很多领域中得到了广泛的运用。由于综 合评价法的数学模型简单、容易掌握，更适合于对多因素、多层次的复杂问题的评价。将其应用于对水质的评价能更客观、科学地反映水质情况。 关键词：模糊数学 ；综合评价法；水质评价法 Abstract:As the praxis of fuzzy mathematics,comprehensive evaluation is prevalent used in many fields ,Because it is a simple mathematical model and easy to use,comprehensive evaalution has advantage to solve the complex problem that have more different https://www.doczj.com/doc/fa2106854.html,ing it to evaluate the quality of water can get an objective and scientific result. Key words: fuzzy mathematics; comprehensive evaluation; evaluate the quality of water 模糊数学理论是近年来发展起来的科学，水质的好坏具有模糊的概念，因此也可以用它来评价水质，对水质进行综合评价，打破以往仅用一个确定性的指标来评价水质的方法，并可以弥补其中的不足，更客观、科学地对水质进行评价。现引用对某水质进行评价的例子来说明模糊数学综合评价在水质评价中的运用。 1. 基本概念 1. 1隶属度 以往的水质分级中多用一个简单的数学指标为界限，造成界限两边分为截然不同的等级.例如参数DO ， I 级水的指标为7mg/L,则7.1mg/L 为I 级水，但DO 若为6.9mg/L 就的定为II 级水。事实上，由于水质的污染程度属于模糊概念,所以这里用隶属概念来描述模糊的水质分级界限。所谓隶属度系指某事物所属某种标准的程度：如:DO=7.1mg/L 时,隶属I 级水的程度为100%;6.9mg/L 时,隶属I 级水的程度达95%。 隶属度可用隶属函数表示。为方便起见，取线性函数： 10X X X X --或 11X X X X --，（X 0 用模糊数学班上的学生进行评估 姓名：李万杰 学号：201107010113 2014年6月27日 模糊数学综合评判法，作为一种模糊数学方法，被用于各个领域，取得了很好的效果。本文将用这种方法分析班上的学生以成绩分类。这种方法能有效处理学生平时成绩中的一些模糊性，同时，也使考核的成绩更加合理与公正。 一、模糊数学的基本概念 长期以来，人们对干客观事物的认识习惯于追求其精确性或清晰性。但人脑作为认识和改造客观世界的主体，对自然现象的反映往往都是模糊的。模糊集合是对这些模糊现象或模糊概念的刻画。利用模糊数学理论，建立模型，根据模糊数学最大隶属度原则，使学生以成绩分类更加合理化。综合评判就是对受到多个因素制约的事物或对象作出一个总的评价，这是在日常生活和科研工作中经常遇到的问题，由于从多方面对大学生综合素质进行评价难免带有模糊性和主观性，采用模糊数学的方法进行综合评价将使结果尽量客观从而取得更好的实际效果。 二、评定学生平时成绩的依据 通过长期的教学实践，对学生平时成绩的评定主要依据四个方面：(1)出勤情况，以学生到课情况作为平时成绩给定的依据，这一评价制度的具体要求是通过上课点名的办法来找出缺课的学生。(2)课堂表现，包括课堂笔记记录情况、回答问题的积极主动性、课堂纪律等。根据“上课提问情况”来评定平时成绩是教师经常使用的方法。这种方式也存在不足：假设每一个学生在教师提问 后都举手抢答，教师应该将首答权交给谁呢?这一模式的公正程度取决于教师有没有足够的时间允许学生都回答课堂上的提问。(3)作业情况，检查平时作业是教师经常使用的考核学生平时学习情况的重要方法。然而实践表明，这个方法也存在不足。由于教师无法了解学生的平时作业究竟是不是自己独立完成的，在假定“学生都能按时完成作业”的前提下，教师只能根据作业的工整情况或对错状况来判定学生的平时成绩。教师经常遇到的问题是：有时抄袭作业的学生，作业的卷面反而要比自己独立完成的学生要工整些；或者由于参考了一些同学的作业，其正确率反而比独立完成的同学高一些。(4)平时测验情况。对上述四个方面综合考虑，把学生平时成绩评定分为四级：优、良、中、差。在上述评定学生平时成绩的主要依据的因素中，多数因素很难区分出较严格的数值界限，而且有一定的相关性和很大的“模糊性”。对这些具有“模糊性”的因素进行综合评定，并以此来确定学生平时成绩是很困难的。采用模糊综合评判法来考核学生的平时成绩，在促进学生学习积极性方面，效果是明显的，同时也使考核的成绩更加合理、公正。 三、模糊数学综合评判法 所谓评判，就是按给定的条件对事物的优劣、好坏进行评比、判别；综合的意思就是指评判条件包含多个因素或多个指标。因此，综合评判就是要对受多个因素影响的事物作出全面评价。综合评判的方法有许多种，常用的有两种： (一)评总分法。即根据评判对象列出评价项目，对每个项目定出评价的等级，并用分数表示，以决定方案的优劣。 (二)加权评分法。这种方法主要考虑诸因素(或诸指标)在评价中所处的地位或所起的作用不尽相同，因此不能一律平等地对待诸因素(或诸指标)。于是，就引进了权重的概念，它体现了诸因素(或诸指标)在评价中的不同地位或不同作 收稿日期:2003-11-10 作者简介:许康(1969-),男(汉族),江苏宜兴人,讲师,博士研究生,从事油气储运与热能工程方面的教学与科研工作。 文章编号:1000-5870(2004)04-0102-03 预测模型可靠性的模糊数学评价方法 许 康,张劲军,陈 俊,李鸿英 (石油大学石油天然气工程学院,北京102249) 摘要:预测模型的可靠程度是通过预测结果中分布规律的可信度体现出来的。针对常见的预测模型可靠性评价中存在的问题,将预测模型预测结果的可信概率定义为预测模型的可靠度,提出了一种评价预测模型的新方法。在新方法中,运用模糊数学理论对预测结果的可信程度进行了评价,建立了预测结果可信度与预测结果相对误差绝对值之间的隶属函数关系,并将模糊数学与可靠性理论相结合,给出了求解预测模型可靠度的计算公式。以含蜡原油粘温关系模型为例,对新方法的评价过程进行了验证。结果表明,对同一种油样采用不同的隶属函数,或对不同油样采用同一个隶属函数,所得预测模型的可靠度均不相同,这说明该方法具有通用性。关键词:含蜡原油;粘温关系;预测模型;可靠度;评价方法;模糊数学;隶属函数中图分类号:O 159 文献标识码:A A new assessment method for reliability of prediction model with fuzzy mathematics XU Kang,ZHANG Jin -jun,CH EN Jun,LI Hong -ying (College of Petr oleum Engineer ing in the University of Petroleum ,China,Beij ing 102249,China) Abstract :T he distribution of the authentic forecast results can embo dy the fiduciar y level o f the prediction model.T he probability o f the authentic for ecast results obtained by t he prediction model w as defined as the fiduciary lev el o f prediction model.A new method for assessment of t he fiduciary level of prediction model was proposed.In or der to assess the fiduciary lev el of the for ecast results,a membership function for describing the relationship betw een the fiduciary lev el and absolute value of relative err or of fo recast results was established on the theory of fuzzy mathematics.By using the fuzzy mat hemat ics and reliabilit y theory ,the formula to calculate the fiduciary level of the pr edict ion model w as provided.A prediction model for waxy o il viscosity was taken as an ex ample to prove the applicability of the assessment method.T he r esults show that the fiduciary levels of prediction model are different fo r the same o il sample with the different membership function or for the different oil sample with the same membership function. Key w ords :w ax y oil;viscosity -temperature r elationship;prediction model;reliabilit y;assessment method;fuzzy mathe -matics;membership function 我国生产的原油80%以上属于含蜡原油,其组成复杂,粘度及粘温关系的变化规律往往不能用纯液体的粘度模型进行描述。原油粘度及粘温关系 直接影响其管道输送的摩阻,是管输工艺设计及运行管理所需的重要基础数据。国内外研究者提出了若干含蜡油粘度模型,这些模型都是基于实验数据统计分析得出的经验模型,对于预测模型预测结果的可靠程度,常见的方法是用大量的预测结果与实测值之间的(绝对或相对)误差的平均值和其中最大 值来说明。但是预测结果是否 准确可信 是一个很模糊的概念,预测结果的 准确可信 与 不可信 之间没有一个明显的界限,对预测结果可信程度的评 价用常规的数学方法不能解决,需要引入模糊数学的理论。对于使用预测模型进行预测时获得可信的预测结果的概率(可靠度),用常用的预测模型的评价方法是无法得出的。因此,笔者根据模糊数学和可靠性理论提出一种评价预测模型可靠性的新方法,介绍新方法的评价过程。 2004年 第28卷 石油大学学报(自然科学版) Vol.28 No.4 第4期 Journal of the U niversity of Petroleum,China Aug.2004 ８ 《商场现代化》２００６年７月（中旬刊）总第４７３期 ２０世纪８０年代初，汪培庄提出了对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价模型，此模型以它简单实用的特点迅速波及到国民经济和工农业生产的方方面面，广大实际工作者运用此模型取得了一个又一个的成果。本文简单介绍模糊综合评价法的数学模型方法。 一、构造评价指标体系 模糊综合评价的第一步就是根据具体情况建立评价指标体系的层次结构图，如图所示： 二、确定评价指标体系的权重 确定各指标的权重是模糊综合评价法的步骤之一。本文根据绿色供应链评价体系的层次结构特点，采用层次分析法确定其权重。尽管层次分析法中也选用了专家调查法，具有一定的主观性，但是由于本文在使用该方法的过程中，对多位专家的调查进行了数学处理，并对处理后的结果进行了一致性检验，笔者认为，运用层次分析法能够从很大程度上消除主观因素带来的影响，使权重的确定更加具有客观性，也更加符合实际情况。 在此设各级指标的权重都用百分数表示，且第一级指标各指标的权重为Ｗｉ，ｉ＝１，２，…，ｎ，ｎ为一级指标个数。一级指标权重向量为： Ｗ＝（Ｗ１，…，Ｗｉ，…Ｗｎ） 各一级指标所包含的二级指标权重向量为： Ｗ＝（Ｗｉ１，…，Ｗｉｓ，…Ｗｉｍ），ｍ为各一级指标所包含的二级指标个数，ｓ＝１，２，…，ｍ。 各二级指标所包含的三级指标权重向量为： Ｗｉｓ＝（Ｗｉｓ１，…Ｗｉｓ２，…Ｗｉｍｑ），ｑ为各二级指标所包含的三级指标个数。三、确定评价指标体系的权重建立模糊综合评价因素集将因素集Ｘ作一种划分，即把Ｘ分为ｎ个因素子集Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ，并且必须满足： 同时，对于任意的ｉ≠ｊ，ｉ，ｊ＝１，２，…，均有 即对因素Ｘ的划分既要把因素集的诸评价指标分完，而任一个评 价指标又应只在一个子因素集Ｘｉ中。 再以Ｘｉ表示的第ｉ个子因素指标集又有ｋｉ个评价指标即：Ｘｉ＝｛Ｘｉ１，Ｘｉ２，…，ＸｉＫｉ｝，ｉ＝１，２，…，ｎ 这样，由于每个Ｘｉ含有Ｋｉ个评价指标，于是总因素指标集Ｘ其有 个评价指标。 四、 进行单因素评价，建立模糊关系矩阵Ｒ 在上一步构造了模糊子集后，需要对评价目标从每个因素集Ｘｉ上进行量化，即确定从单因素来看评价目标对各模糊子集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵： 其中ｓｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ）表示第ｉ个方案，而矩阵Ｒ中第ｈ行第ｊ列元素ｒｈｊ表示指标Ｘｉｈ在方案ｓｊ下的隶属度。对于隶属度的确定可分为两种 情况：定量指标和定性指标。 （１）定量指标隶属度的确定 对于成本型评价因素可以用下式计算： 对于效益型评价因素可以用下式计算：对于区间型评价因素可以用下式计算：上面三个式子中：ｆ（ｘ）为特征值，ｓｕｐ（ｆ），ｉｎｆ（ｆ）分别为对应于同一个指标的所有特征值的上下界，即是同一指标特征值的最大值和最小 模糊综合评价法的数学建模方法简介 任丽华 东营职业学院 ［摘 要］ 本文一种数学模型方法构造了一种对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价法，主要从构造评价指标体系，确定评价指标体系的权重，确定评价指标体系的权重，建立模糊综合评价因素集，进行单因素评价、建立模糊关系矩阵Ｒ，计算模糊评价结果向量Ｂ等五个方面介绍这种评价方法。 ［关键词］ 绿色供应链绩效评价 模糊综合评价法 数学模型方法 流通论坛 第八章 模糊数学方法建模 1965年,美国自动控制学家首先提出了用“模糊集合”描述模糊事物的数学模型。它的理论和方法从上个世纪七十年代开始受到重视并得到迅速发展，特别是愈来愈广泛地应用于解决生产实际问题。模糊数学的理论和方法解决了许多经典数学和统计数学难以解决的问题，这里，我们通过几个例子介绍模糊综合评判、模糊模式识别、模糊聚类、模糊控制等最常用方法的应用。而相应的理论和算法这里不作详细介绍，请参阅有关的书籍。 §1 模糊综合评判及其应用 一、模糊综合评判 在我们的日常生活和工作中，无论是产品质量的评级，科技成果的鉴定，还是干部、学生的评优等等，都属于评判的范畴。如果考虑的因素只有一个，评判就很简单，只要给对象一个评价分数，按分数的高低，就可将评判的对象排出优劣的次序。但是一个事物往往具有多种属性，评价事物必须同时考虑各种因素，这就是综合评判问题。所谓综合评判，就是对受到多种因素制约的事物或对象，作出一个总的评价。 综合评判最简单的方法有两种方式： 一种是总分法，设评判对象有m 个因素，我们对每一个因素给出一个评分i s ，计算出评判对象取得的分数总和 ∑== m i i s S 1 按S 的大小给评判对象排出名次。例如体育比赛中五项全能的评判，就是采用这种方法。 另一种是采用加权的方法，根据不同因素的重要程度，赋以一定的权重，令i a 表示对第i 个因素的权重，并规定 ∑==m i i a 1 1，于是用 ∑== m i i i s a S 1 按S 的大小给评判对象排出名次。 以上两种方法所得结果都用一个总分值表示，在处理简单问题时容易做到，而多数情况下评判是难以用一个简单的数值表示的，这时就应该采用模糊综合评判。 由于在很多问题上，我们对事物的评价常常带有模糊性，因此，应用模糊数学的方法进行综合评判将会取得更好的实际效果。 模糊综合评判的数学模型可分为一级模型和多级模型两类，这里仅介绍一级模型。 应用一级模型进行综合评判，一般可归纳为以下几个步骤： （1）建立评判对象的因素集},,,{21n u u u U =。因素就是对象的各种属性或性能，在不同场合， 文献综述 电气工程及自动化 模糊综合评价法的应用研究 摘要：综合评判是对多种属性的事物，或者说其总体优劣受多种因素影响的事物，做出一个能合理地综合这些属性或因素的总体评判。例如，教学质量的评估就是一个多因素、多指标的复杂的评估过程，不能单纯地用好与坏来区分。而模糊逻辑是通过使用模糊集合来工作的，是一种精确解决不精确不完全信息的方法，其最大特点就是用它可以比较自然地处理人类思维的主动性和模糊性。因此对这些诸多因素进行综合，才能做出合理的评价，在多数情况下，评判涉及模糊因素，用模糊数学的方法进行评判是一条可行的也是一条较好的途径。 关键词：：层次分析；模糊综合评判 1模糊综合评价法的原理和思想 在客观世界中存在着许多不确定性，这种不确定性表现在两个方面；一是随机性-时间是否发生的不确定行；二是模糊性-事物本身状态的不确定行。 在客观世界中，存在着大量的模糊概念和模糊现象。一个概念和与其对立的概念无法划出一条明确的分界，他们是随着量变逐渐过渡到质变的。例如“年轻”和“年老”、“高与矮”、“胖与廋”、“美与丑”等没有确切界限的一些对立概念都是所谓的模糊概念。凡涉及模糊概念的现象被称为模糊现象。现实生活中的绝大多数现象，存在着中介状态，并非非此即彼，表现出亦此亦彼，存在着许多，甚至无穷多的中间状态。 总之，模糊性是时间本身状态的不确定性，或者说是指某些事物或者概念的边界不清楚，这种边界不清楚，不是由人的主观认识达不到客观实际所造成的，而是事物的一种客观属性，是事物的差异之间存在着中间过渡过程的结果。 模糊数学就是试图利用数学工具解决模糊现象一门学科。1965年，美国加州大学的控制论专家扎德发表了一篇题为《模糊集合》的重要论文，第一次成功运用精确的数学方法描述了模糊概念，从而宣告了模糊数学的诞生。从此，模糊数学现象进入了人类科学的研究领域。 模糊数学是产生把数学的应用范围，从精确现象扩大到模糊现象的领域，去处理复杂的系统问题。模糊数学绝不是把已经很清楚的数学变得模模糊糊，而是用精确的数学方法来处理过去无法用数学描述的模糊事物。从某种意义上来说，模糊数学是架在形式化思想和复杂系统之间的一座桥梁，通过它可以把多年积累起来的形式化思想，也就是精确数学的一系列 第四讲 模糊数学模型（Fuzzy ） 过份的精确反而模糊；适当的模糊反而精确。 起源：1965年 L.A.Zadeh 在杂志“ Information and Control ”上发表著名论文，首先提出模糊集合的概念，标志着模糊理论的产生。 一、模糊综合评判法 （一）模糊集合： 1、X 上的模糊集合A ，由()A U x 表示的隶属函数的集合。 ()A U x 表示X 隶属集合A 的程度，()A U x 越接近1 ，表示X 属于A 的程度越大。 当()A U x =1时，X 肯定属于A ； 当()A U x =0时，X 肯定不属于A ； 2、若X 为离散空间，则X 可以表示为：{}12,, ,n X x x x =,则模糊集合A 可以表示为： {}1122(,()),(,()),,(,())A A n A n A x U x x U x x U x =。 {}:1,2, ,9Eg X =,A=“大体上与5接近的数”， 模糊集合A 可以表示为A ={（1，0），（2，0），（3，0.4），（4，0.8）,(5,1),(6,0.8),(7,0.4),(8,0),(9,0)}。 3、若X 为连续空间，则X 可以表示为：{},,X x x R R =∈为某连续区域，模糊集合 {}(,()),A A x U x x R =∈。 Eg:若建立年轻人的隶属函数，可以根据统计资料，作出年轻人的隶属函数的大致曲线，发现与柯西分布接近。 21 ()()1 1()11 (30)0.3 1 3.51(3025)10 A A x a U x P x x a x a U βαβα≤?? ==?>?+-?===+-1 取a=25,=2,＝ 10 不合理 模糊数学方法的数学模型和主观性较强的多属性评价模型 对于非标准化的电子作品难以用精确的百分制来进行评定的问题，可以引入模糊数学方法的数学模型与多属性评价模型进行评价 1．模糊数学方法的数学模型 评价学生成绩的因素可划分为若干类（如课堂平时成绩、电子作品集、其中成绩和期末考试），每类又有相应的评价权重（如课堂平时成绩占30%、电子作品集占20%、期中成绩占20%和期 末考试占30%）和评价等级（如课堂平时成绩—优秀、电子作品集—良好、其中成绩—中、期末考试—良好），称为一级评价因素；而每一类一级评价因素（如电子作品集）又可包含若干二级评价因素（如电子作品集好坏的评价标准）和每个评价标准的权重，依次类推。下面的模型只考虑具有二级评价因素的问题如何用模糊数学的方法来做出科学的评价。 假设考虑学生的成绩的因素中，一级评价因素有n 类，记为U ={u 1,u 2,u 3,…,u n }，其权重为),,,(21n w w w W =，其评价等级对应的成绩为=D ),,,(21n d d d ，则该学生的成绩为： CJ==D W T )(2121n n d d d w w w ?????? ? ?? 下面求=D ),,,(21n d d d 。假设某个评价因素u i 有m 个二级评价指标，记为 V i ={v i 1,v i 2,v i 3,…,v im }，权重分别为Q i ={q i 1,q i 2,q i 3,…,q im }，有t 种评价等级，记为P ={p 1,p 2,p 3,…,p t }，与各等级对应的分数是F ={f 1,f 2,f 3,…,f t }，有k 个评委对每个指标的各个等级的投票人数为矩阵W m *t ： W m *t =?? ?? ? ? ? ??32 1 2222111211m m m t t w w w w w w w w w 其中， m i k w t j ij ,,2,1,1 ==∑= 则D i ),,2,1(n i =为各矩阵的乘积： Q 1*m *W m *t * F t *1 = ()??? ? ? ? ? ????????? ??t mt m m t t im i i f f f w w w w w w w w w q q q 212 1 22221 112112 1 多级评价等级可以多次使用此法求得。 模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model) 什么是模糊综合评价模型？ 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是我们先对单个因素进行评价，然后对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 模糊综合评价模型类别 模糊评价基本模型 设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级集 。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到评判矩阵： (1) 其中，rij表示ui关于vj的隶属程度。(U,V,R) 则构成了一个模糊综合评判模型。确定各因素重要性指标（也称权数）后，记为 ,满足，合成得 (2) 经归一化后，得 ,于是可确定对象P的评判等级。 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。 在(U,V,R)模型中，R中的元素rij 是由评判者“打分”确定的。例如 k 个评判者，要求每个评判者uj 对照作一次判断，统计 得分和归一化后产生 , 且 , 组成 R0 。其中既代表 uj 关于vj 的“隶属程度”，也反映了评判uj 为 vj 的集中程度。数值为1 ,说明 uj 为 vj 是可信的，数值为零为忽略。因此，反映这种集中程度的量称为“置信度”。对于权系数的确定也存在一个信度问题。 在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后，作关于权系数的等级划分，由此决定其结果的信度。当取N个等级时，其量化后对应于[0，l]区间上N次平分。例如，N取5，则依次得到[0，0.2]，[0.2，0.4]，[0.2，0.6]，[0.6，0.8]，[0.8，l]。对某j个指标，取遍k个专家对该指标评估所得的权重，得。作和式 (3) 其中dij 表示数组中属于 的个数，a0 = 0,bN = 1。 模糊综合评价法 一、基本思想和原理 在客观世界中，存在着大量的模糊概念和模糊现象，模糊数学就是试图用数学工具解决模糊事物方面的问题。 模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供一些评价的方法，具体说，模糊综合评价就是以数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属度等级状况进行综合性评价的一种方法。 模糊综合评价的原理 首先确定被评价对象的因素（指标）集合评（等级）集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的全向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果。 其特点在于评判逐对象进行，对被评价对象有唯一的评价值，不受被评价对象所处对象集合的影响。综合评价的目的是从对象集中选出优胜对象，所以还需要将所有对象的综合评价结果进行排序。 二、模糊综合评价法的模型和步骤 1.确定评价对象的因素论域 U={u1,u2,u3···m} 也就是说有m个评价指标，标明我们对被评价对象从哪些方面来进行评判描述。 2.确定评语等级论域 评语集是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的集合，用V表示： V={v1,v2,v3···n} 实际上就是对被评价对象变化区间的一个划分，其中v1代表第i个评价结果，n为总的评价结果数。 具体等级可以依据评价内容适当的语言进行描述，比如评价产品的竞争力可用V=（好、较好、一般、较差、差）等。 3.进行但因素评价，建立模糊关系矩阵R 单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对评价集合V的隶属程度，称为单因素模糊评价，在构造了等级模糊子集后，就要逐个对被评价对象从每个因素ui（i=1,2,···m）上进行量化，也就是确定从单因素来看被评价对象各等级模糊子集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵： R= 模糊数学模型实例 模糊数学模型 背景: 模糊数学自1965年创始以来，发展非常迅速，其应用的涉及面极为广泛，几乎遍及理工农医及社会科学的各个领域，并已经取得较丰富的成果，显示出巨大的发展潜力。 同概率论的应用一样，模糊数学的应用越加广泛深入，有实际应用价值的成果越加丰富，对现代科学技术和国民经济发展的意义就越大，就会使模糊数学的基础越加牢固，模糊数学的生命之花也就开得越加绚丽多彩。 1、课堂教学的评价模型 对教师的课堂教学进行评价，是教室评价的一个方面。由于课堂教学优良的度量是模糊的，因此很难明确的界定。 教师的课堂教学是一种复杂的智力活动与劳动，不仅涉及到所授课程的知识，而且旁及教育学、心理学、语言学等。跟教师的工作热情，工作态度和业务水平有相当的关系。因此我们考虑在抓住课堂教学的主要因素和讲授的基本要求后，设计评定量表，采用先定性，后定量的二次量化的方法进行模糊评价。 一、课堂教学的主要因素和基本要求 课堂教学的主要因素和基本要求构成的集合U， 评语构成的集合V。 U={u0,u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8,u9} V={v1,v2,v3,v4,v5} 其中: u0,仪态端庄亲切:衣着整洁，须发及时修剃，既不紧张也不狂妄，对学生既亲切又能大胆管理。 u1,讲话清晰:音量适中，学生既能听到讲解内容，又不觉得声音过大或过小，口齿清楚，快慢得当，语言通俗易懂。 u2,板书工整:字迹工整好认，板书设计合理，不背对学生，边写边讲，板书能标明内容的条理、头绪和现在的进度。 u3,条理清楚好记:叙述内容眉目清楚，层次分明，脉络清晰，有点有线，笔记好记。 u4,讲度掌握适中:既不拖堂，也不空余太多时间，做到快慢适中，轻重适度。 u5,内容正确无误:力求讲解正确无误，不能出现知识性错误。 u6,讲授内容熟练:熟悉所讲的内容，致使课堂讲授连贯、深刻。 u7,注意前后呼应:一堂课要有引入、小结，同时还应该交代本课内容在整个知识中的地位、作用，引导学生融会贯通所学知识。 u8,主次有所区分:对重要的、关键的内容能加以强调。 u9,举例说明问题:所举例子至少符合下面标准之一，是学生熟悉的事物;对准了学生的难点或问题的要害;所要说明的问题具有典型性或说服力;形象、生动、具体及富有趣味性。 v1,很好 v2,好 v3,较好 v4,差 v5,很差 表一:课堂教学定性表 评语集合 V1很好 V2好 v3较好 v4差 v5很差教学基本要求 u0仪态端庄亲切 目录 摘要 (Ⅰ) Abstract (Ⅱ) 第1章绪论 (1) 第2章模糊数学的基本概念及模糊综合评价方法 (2) 2.1模糊数学的基本概念 (2) 2.1.1模糊集与隶属函数 (2) 2.1.2模糊聚类分析 (4) 2.2 模糊综合评价 (5) 2.2.1 理论介绍 (5) 2.2.2 案例分析 (7) 第3章模糊综合评价在实际问题中的应用 (8) 3.1三好学生模糊综合评选 (8) 3.2合理的分配住房 (13) 3.3模糊综合评价在人事考核中的应用 (23) 结论 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32) 附录1 (34) 附录2 (38) 摘要 模糊综合评价法是数学模型案例研究中的重要方法之一，它在我们日常学习和生活的各个方面有着广泛的应用。 在介绍模糊数学基本概念的基础上，研究了模糊综合评价理论及相关的实例；针对实际问题建立的三个数学模型案例，采用了模糊综合评价方法对模型进行分析求解，所探讨的案例涉及到生产、生活以及学习等方面，具有一定的代表性，同时能够较深刻的反映模糊综合评价方法的具体应用情况；以结论的形式说明了采用该方法能较好地解决模糊的、难以量化的问题，且适合各种非确定性问题的解决。 关键词：模糊综合评价；数学模型；非确定性；应用 Abstract Fuzzy comprehensive evaluation method is one of the important ways in studying mathematical model , it has a wide range of applications in all aspects of our daily learning and life. On the basis of the introduces for the basic concept of fuzzy mathematics, fuzzy comprehensive evaluation theory and related examples are researched; in view of the three mathematical model cases based on actual problems, we use the fuzzy comprehensive evaluation method to model analysis and solution, these cases refer to production, life and learning, etc, not only has a certain representative, but has a deep reflect on the the specific application of fuzzy comprehensive evaluation method; in the form of the conclusion we specify that the method can well solve the problems vague and hard to measure, and suitable for all kinds of uncertainty to the solution of the problem. Key words:fuzzy comprehensive evaluation；mathematical model；uncertainty；application用模糊数学对学生成绩进行评估
预测模型可靠性的模糊数学评价方法
模糊综合评价法的数学建模方法简介_任丽华
数学建模案例分析---模糊数学方法建模1模糊综合评判及其应用
模糊综合评价法的应用研究【文献综述】(01)
模糊数学模型
模糊数学模型和评价模型
模糊综合评价模型之欧阳音创编
模糊综合评价法
模糊数学模型实例
模糊综合评价方法
相关主题
文本预览