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基于灰色关联分析的质量评价研究随着经济的发展，质量问题成为了人们越来越关注的话题。
在各行各业，质量评价是一个至关重要的环节。
如何准确地评价产品、服务的质量，成为了企业和消费者关注的核心问题。
灰色关联分析作为实用性较强的方法，被广泛地应用在相关领域，其中质量评价领域也不例外。
一、灰色关联分析的原理和特点灰色关联分析是一种检测对象之间联系和相似程度的方法。
它的基本思想是将未知的关系转化为数值，通过对数据进行处理、分析，得出每个指标之间的联系强度。
灰色关联分析的核心就是建立数学模型，定量地分析各指标之间的关系，概括出其特征和规律，从而为质量评价提供科学依据。
灰色关联分析有以下三个特点：1. 相关性。
灰色关联分析把多个指标的数据作为主体，检测它们之间的关系。
因此，这种方法能够比较全面地掌握各个因素对主体的影响。
2. 实用性强。
因为灰色关联分析不需要严格的正态分布，所以其应用范围更广泛，能够满足实际需要。
3. 结果通俗易懂。
灰色关联分析需要输出数值，可以通过结果的大小进行评价，从而容易理解和接受。
二、基于灰色关联分析的质量评价研究灰色关联分析在质量评价方面有着广泛应用。
以食品安全为例，在食品行业中，质量评价被放在了最为重要而关键的位置。
运用灰色关联分析方法可以有效分析食品的各种质量指标之间的相互关系，从而进行一步一步的推理。
对于食品安全而言，常常需要评价不同品牌的产品之间的差异，具体而言，就是需要将不同品牌的产品的质量数据转化为关联度，以便获取各个质量因素的重要程度，以及各个属性之间的联系强度。
例如，可以将食品中的营养成分、添加剂、农药残留等因素作为指标，通过灰色关联分析进行综合评价。
在这个过程中，通过对不同品牌的样品进行检测，以结果作为数据，根据得到的灰色关联度值，计算出不同因素之间的关系，以及每个因素对产品质量的影响程度，从而对不同品牌的产品进行排序和评价。
此外，灰色关联分析也可以用于医疗领域中的质量评价。
基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型第1章基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型灵活型公共交通系统是⼀个复杂的综合性系统，单⼀的常规评价⽅法不能够准确对系统进⾏全⾯评价【39】，这就要求在进⾏灵活型公共交通系统评价时，结合系统固有特点，根据各种评价⽅法的优缺点，构建适合该系统的综合评价模型。
本章以灵活型公共交通系统评价指标体系为基础，参考常规型公共交通系统评价⽅法，建⽴了基于层次分析法的灰⾊关联度综合评价模型。
1.1评价⽅法适应性分析灰⾊关联度分析法基于灰⾊系统理论，是⼀种多指标、多因素分析⽅法，通过对系统的动态发展情况进⾏定量化分析，考察系统各个要素之间的差异性和关联性，当⽐较序列与参考序列曲线相似时，认为两者有较⾼关联度，反之则认为它们之间关联度较低，从⽽给出各因素之间关系的强弱和排序【50】。
与传统的其它多因素分析法相⽐【80】【81】【82】，灰⾊关联度分析法对数据量要求较低，样本量要求较少，计算量较⼩，可以利⽤各指标相对最优值作为参考序列，为最终综合评价等级的确定提供依据，⽽不必对⼤量实践数据有过⾼要求，能够较好解决灵活型公共交通系统作为新型辅助式公系统没有⾜够的经验数据⽀撑其模型参数的问题。
此外，灵活型公共交通系统评价体系是基于乘客、公交企业、政府三⽅主体的综合评价体系，涉及因素较多，指标较为复杂，部分指标之间存在关联性和重复性，信息相对不完全，⽽灰⾊系统的差异信息原理以及解的⾮唯⼀性原理，可以很好的解决这⼀问题【79】。
综上所述，认为灰⾊关联度分析法⽐较适合于灵活型公共交通系统的综合评价。
然⽽灰⾊关联度分析法将所有指标对于总⽬标的影响因素⼤⼩视作等同，没有考虑指标权重的影响，评价值可信度较低，应当通过科学的⽅法，确定指标权重，将其与关联度系数相结合，增加评价结果的科学性和有效性【83】。
常见的权重确定⽅法包括，专家打分法、等权重法、统计试验法、熵值法等。
等权重法不能很好的体现不同指标影响程度的差异性，并且在综合评价值相差不⼤时不利于⽅案的选择【84】；专家打分法、统计试验法评价的主观性较⾼，并且不适⽤于指标较多的情况【85】；⾏和正规化法、列和求逆法等指对判断矩阵的⼀部分数据进⾏利⽤，结果可信度不⾼【86】；最⼩偏差法、对数回归法等，利⽤同⼀指标不同⽅案值，认为变化程度较⼤的指标传递更多信息，应具有较⾼权重，然⽽对于灵活型公共交通系统单⽅案综合⽔平等级评价的情况，并不适⽤。
灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用李玉辉,张建2(1.长沙理工大学,湖南长沙410076;2.济南市公路管理局,山东济南250013)摘要:基于灰色系统理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。
并通过实例对该方法进行了实证研究,表明了该方法的有效性。
关键词:灰色关联度;综合评价;指标体系中图分类号:U491文献标识码:A的标准数据列,记为X0,设第一个指标值记为X0(1),第二个指标值记为X0(2),第k 个指标值记为X0(k),因此参考数据列可以用如下公式表示X0=X0(i) i=1,2,3,,n ……………(1)比较数据列是研究的对象数据列,记为X1,X2,,,Xm,可以用如下公式表示X1=X1(i) i=1,2,3,,nX2=X2(i) i=1,2,3,,n,,Xm=Xm(i) i=1,2,3,, (2)引言系统综合评价的方法很多,如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等。
这些方法都有各自的优点,但是也存在着一定的不足。
例如模糊综合评判法是对难以精确化的复杂系统进行分析的间接评判法,这种方法的重要步骤是确定评价指标的隶属度,如果隶属函数选择的不合适,则容易引起较大的误差;层次分析法是将人们的定性思维转化为定量分析的过程,很大程度上依赖于人的经验;主成分分析法则要求有多个非线性相关的指标,指标太少的话,会在很大程度上影响评价的客观性。
笔者应用灰色系统的有关理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。
1.2 关联系数在分析参考数据列和比较数据列的关联程度时,首先分析各个指标间的关联程度,用关联系数这个概念表示,计算公式如下Gi(J)=vMin+K#vMax (3)i(J)+K#vMax其中,vi(J)=&Xi(J)-X0(J)&;vMin=MiinMJin&Xi(J)-X0(J)&:vMax=MiaxMJax&Xi(J)-X0(J)&Gi(J)为Xi对X0的k指标关联系数;K为分辨系数,一般在0与1之间,通过计算验证,笔者取为0.5,结果较为合理。
基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型研究摘要：教学质量评价是高校教育管理中的重要环节，为了更科学地评价教学质量，本文基于灰色系统理论，构建了一种高校教学质量评价模型。
在这个模型中，我们将教学质量的各个指标看作是灰色系统中的因素，通过对其进行加权处理，得到了一个较为全面的教学质量评价结果。
本文还通过实证研究，验证了该模型的有效性，并运用该模型对某高校的教学质量进行了评价，结果表明，该模型具有一定的参考价值，可为高校教学质量评价提供新的思路和方法。
一、引言高校教学质量一直是教育管理者关注的焦点，如何科学、全面地评价高校教学质量，成为了高校管理中的难题。
传统的教学质量评价方法往往局限于某些指标的评价，未能全面反映教学质量的多方面信息。
我们需要寻求一种新的评价方法，来更好地评价高校的教学质量。
灰色系统理论是20世纪80年代提出的一种新型的系统理论，它将不完备、不确定的系统问题看作是灰色系统，通过对系统的灰色信息进行分析和处理，可以得到更可靠的决策结果。
本文尝试将灰色系统理论引入到高校教学质量评价中，构建一种基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型，以期能更全面、科学地评价高校的教学质量。
二、研究方法1. 灰色系统理论灰色系统理论是对不完备、不确定系统的一种研究方法，它将不完备的信息看作是灰色信息，通过对灰色信息的分析和处理，得到对系统的更准确的认识。
灰色系统理论的主要特点是对信息的不确定性和不完备性进行了较好的处理，使得系统的分析更为全面。
三、实证研究四、结论与启示在今后的研究中，我们还将探索其他系统理论与方法的应用，如模糊系统理论、神经网络等，来构建更为全面、科学的高校教学质量评价模型，为高校教育管理带来新的思路和方法。
我们也将不断完善现有模型，为其应用提供更多的支持和保障，以期为高校教学质量的提升提供更为有效的支持和帮助。
基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型研究
首先，本文提取了5个高校教学质量评价指标，分别为教师教学水平、课程设置、教学资源、学生评价和毕业生就业情况。
这些指标反映了教育教学的质量和效果，也是评价高校教学质量的基本参照。
然后，根据灰色系统理论的思想，对这些指标进行了灰色关联分析，求出它们之间的关联度。
最后，采用灰色系统预测模型，对教学质量进行预测和评估。
具体而言，本文采用GM(1,1)模型来预测高校教学质量的发展趋势。
该模型利用灰色理论中的一次累加生成规律对数据进行分析和处理，通过灰色微分方程对信号序列进行预测。
在预测之前，需要对原始数据进行序列化和累加，使得数据趋势更加明显，然后再利用该模型进行预测和评估。
最后，通过误差分析和敏感性分析，对模型的精度和稳定性进行检验和改进。
通过这种基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型，可以更加准确地评估高校的教学质量，及时调整和改进课程设置，提高教学教研水平，为学生的学习和生活创造更好的条件。
同时，这也是一种比较科学和有效的评估方法，有利于在高校内部和社会公众中树立良好的教育教学形象和声誉。
因此，在对高校教学质量进行评价和改进时，可以考虑采用这种基于灰色系统理论的评价模型，从而更好地推动高校教育事业的可持续发展。
基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型研究摘要：随着高校教育的不断发展，对教学质量的评价越来越受到重视。
本文通过灰色系统理论，构建了一种高校教学质量评价模型，以实现对教学质量的科学评估和有效管理。
通过对模型的分析与应用，取得了一定的实际效果，证明了该模型的有效性和可行性。
1.引言高校教学质量一直以来都是教育界和社会关注的焦点，教育质量的好坏关系着一个国家、一个地区甚至一个学校的未来。
如何科学地评价高校教学质量，成为了当今教育领域亟待解决的问题。
灰色系统理论是20世纪80年代初由中国科学家建立的一种新兴的数学理论。
它以少量的信息和数据为依据，通过对不完善和不完全的信息的处理，得到系统的发展、预测和决策的结果。
灰色系统理论在灰色系统的建模、分析和控制方面具有独特的优势，对于教学质量的评价具有一定的理论优势。
本文基于灰色系统理论，将其应用于高校教学质量的评价研究中，构建一种新的高校教学质量评价模型，旨在提高对高校教学质量的科学评估和有效管理能力。
2. 灰色系统理论在高校教学质量评价中的应用2.1灰色系统理论的基本原理灰色系统理论是一种用来研究不确定的、不完全的、粗糙的系统的理论，是对灰色信息和灰色系统的研究。
灰色系统理论采用灰色数学模型对未知的、不确定的系统进行建模，并对系统的未来发展、变化趋势进行预测和控制。
在高校教学质量评价中，教学质量的因素众多，且受到了外部和内部因素的影响，表现出了一定的灰色性质。
灰色系统理论在高校教学质量评价中的应用是非常具有理论价值和实践意义的。
（1）构建灰色关联度模型通过对高校教学质量的评价指标进行分析，可以得到一些具有灰色关联性的指标。
在此基础上，我们构建了高校教学质量评价的灰色关联度模型，以检验评价指标之间的相关性和影响程度。
通过对历史的教学数据进行整理和分析，可以构建一个灰色系统预测模型，对未来的教学质量进行预测和控制。
该模型可以根据过去的数据和趋势，预测未来的教学质量是否会有所改善或恶化，为高校的教学管理提供科学的依据。
基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型研究1. 引言1.1 研究背景高等教育是国家发展的基础，高校教学质量评价一直是教育领域关注的焦点之一。
随着社会经济的快速发展和科技进步，人们对高校教学质量的要求也越来越高，如何科学、全面地评价高校教学质量成为亟待解决的问题。
传统的教学质量评价方法存在主观性强、指标单一、数据不足等问题，无法全面客观地反映高校教学质量的真实情况。
本研究旨在基于灰色系统理论构建高校教学质量评价模型，通过案例分析和模型效果评估，探讨该模型的实用性和有效性，为提升高校教学质量评价的科学性和客观性提供理论和方法支持。
该研究具有一定的理论指导和实践意义，对高校教学质量评价体系的改革和完善具有积极意义。
1.2 研究意义高等教育质量评价一直是教育界和学术界关注的焦点之一。
而高校教学质量评价作为高等教育质量评价的重要组成部分，对于提升教学质量、促进教学改革、推动高校发展具有重要意义。
当前，传统的高校教学质量评价模型存在着一些问题，比如评价指标单一、评价对象不够客观、评价结果难以量化等，难以很好地适应高等教育质量评价的需求。
开展基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型研究具有重要的意义。
灰色系统理论是一种综合不完备信息、模糊信息的系统分析方法，能够处理信息不完全、模糊不确定性等问题。
将灰色系统理论引入高校教学质量评价模型研究中，可以更好地解决目前存在的问题，提高评价结果的客观性和科学性。
本研究旨在构建基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型，探讨其在高校教学质量评价中的应用效果，为提升高等教育质量评价水平提供新的理论支持和方法借鉴。
这对于推动高校教学质量评价的科学化、规范化发展具有重要意义。
1.3 研究目的研究目的：本研究旨在基于灰色系统理论，构建一个有效的高校教学质量评价模型。
具体目的如下：通过对灰色系统理论的概述，深入探讨其在教育领域的应用潜力，为构建教学质量评价模型奠定理论基础。
借助灰色系统理论的特点，结合高校教学实践，建立一个综合考量师生双方需求和评价指标的模型，以更准确地评估教学质量。
基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型研究高校教学质量评价是高校教育质量监控的重要手段，也是对教师教学能力和教育教学效果的客观评价。
为了提高高校教学质量评价的科学性和准确性，需要引入一种有效的评价模型。
本文基于灰色系统理论，对高校教学质量评价模型进行研究。
我们需要确定高校教学质量评价的指标体系。
教学质量评价涉及到很多方面，如教师教学水平、教材选用、教学方法、教学环境等。
我们可以将这些方面的指标进行归纳和综合，构建一个全面的指标体系。
我们需要确定每个指标的权重。
不同指标对于教学质量的贡献程度是不一样的，因此需要对每个指标进行权重赋值。
可以采用层次分析法或者问卷调查等方法，确定每个指标的权重。
然后，我们需要收集相关的数据。
在高校教学质量评价中需要收集的数据包括学生的学习成绩、学生的满意度调查结果、教师的教学反馈等。
这些数据需要进行整理和分析。
接下来，我们可以利用灰色系统理论进行评价模型的构建和分析。
灰色系统理论是一种基于少量数据、缺乏信息的系统分析方法，适用于处理不确定和模糊问题。
我们可以利用灰色关联度分析方法，对高校教学质量评价指标进行分析，评估各指标之间的关联度和对教学质量的贡献程度。
我们可以利用模型得出高校教学质量评价的结果。
通过对各个指标的灰色关联度分析，可以得到不同指标之间的关系和对教学质量的贡献程度。
基于这些结果，可以对高校的教学质量进行评价，并提出相应的改进措施。
基于灰色系统理论的高校教学质量评价模型可以提高评价的科学性和准确性。
该模型可以对高校的教学质量进行全面的评价，并提供有针对性的改进建议。
收稿日期:2006 11 15基金项目:国家自然科学基金资助项目(50535010)作者简介:刘 杰(1980-),女,河南南阳人,东北大学博士研究生;闻邦椿(1930-),男,浙江温岭人,东北大学教授,博士生导师,中国科学院院士第28卷第11期2007年11月东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern U niversity(Natural Science)Vol 28,No.11Nov.2007基于灰色层次分析的产品广义质量综合评价研究刘 杰,李朝峰,孙 伟,闻邦椿(东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳 110004)摘 要:以提高产品质量为出发点,深入分析了产品质量的内涵和外延,提出了产品广义质量的概念,确立了产品广义质量目标体系,其中包含结构性能、工作性能和工艺性能在内的产品全性能和全功能指标簇;较全面地考虑了产品广义质量的层次性和复杂性 采用AHP 和灰色理论相结合对产品广义质量进行评价,兼顾产品广义质量的模糊性、复杂性和难以量化等特点 以某国产挖掘机为例,对其广义质量进行了综合评定;结果表明,广义质量及其评价体系可以为产品的设计制造、质量评价和企业定位提供科学参考及决策依据 关 键 词:产品广义质量;层次分析法;灰色系统;评价;挖掘机中图分类号:TH 11 文献标识码:A 文章编号:1005 3026(2007)11 1608 04Generalized Evaluation Based on AHP/Grey Theory for Product QualityL I U Jie,LI Chao f eng ,S UN Wei,WEN Bang chun(School of M echanical Engineering &Automatio n,N ortheastern University,Shenyang 110004,China.Correspondent:L IU Jie,E mail:starliujie@)Abstract:To improve product quality,the product quality is analy zed in depth in a broad sense involving its connotation and denotation.An idea of generalized product quality is thus presented w ith a relev ant evaluation index system suggested including all functions and comprehensively clustered performance of a product in view of its construction,operation and process technology.In this w ay the complex ity and relational hierarchy of the generalized product quality in evaluation are fully considered by introducing AH P in combination w ith g rey theory to make the fuzziness,complex ity and difficulty in quantification compatible w ith each other.Then,taking a domestic excavator as example,its g eneralized product quality is evaluated comprehensively ,and the results show that the generalized evaluation system for product quality can provide a scientific basis for decision m aking on product design/manufacture,quality evaluation and orientation of enterprise.Key words:generalized product quality;AHP (analytic hierarchy process);g rey system ;evaluation;ex cavator美国质量管理专家朱兰(J M Juran)曾经预言 21世纪是质量的世纪! 质量是企业求得生存和发展的关键,也是经济可持续发展的基础 对产品质量做全面、科学与客观的综合评价是很有意义的,也是相当困难和复杂的,无论在评价立场、评价角度、评价指标和评价方法上都还存在一定问题 国内外的许多专家在产品质量预测、产品质量提高、质量功能配置和产品性能评价等方面进行了大量的研究,并取得一定的成果 闻邦椿教授综合考虑产品质量的复杂性,提出了面向产品全功能和全性能的产品广义质量指标体系,不仅包含结构上的质量,还包含使用和制造的质量 基本可以概括目前广泛采用的Q(良好的质量)、C(合适的价格)、T(生产周期)、E(优良的工作环境)、S (良好的售后服务)[1]指标体系本文在深入分析产品广义质量的基础上,进一步研究广义质量的评定方法,结合灰色理论和层次分析法,充分借助专家经验,在定性分析的基础上定量化处理,对广义质量做科学的评估 既能保持评价的多层次性,又能利用有限的信息对实际问题做出评判1 产品广义质量的内涵产品广义质量的内涵如图1所示 主要有以下两个主要内容:一是产品的功能(包括主功能和辅助功能),二是产品的综合性能(结构性能、工作性能和工艺性能等),因此还可以说,产品的广义质量是 产品功能与性能的综合体现!,产品的广义质量与其全功能和全性能是等价的,但它不等价于产品的使用质量或狭义的产品质量Q 因为狭义的产品质量Q 不包括C,T,E,S 及产品综合性能中产品制造的部分工艺性能图1 现代机械的广义质量的内涵Fi g.1 Connotation of gener alized quali ty of modern machiner y所设计的产品是否能够满足市场需求、性能是否最佳、是否易于制造和维护、经济性是否合理、对生态环境是否造成危害、风险是否最小等,都是产品广义质量的重要内容,所以说它是一个集技术、经济、市场、环境等多方面为一体的复杂的、多层次的、且信息不够完全的综合系统 而且某些机理和工艺环节复杂,造成影响其质量的因素具有多样性、复杂性、不确定性和相互关联性的特点,因此,要对产品广义质量做出全面、科学和客观的综合评价,也将是一项相当困难和复杂的工作本文以产品广义质量为目标,建立产品广义质量评价体系如表1所示,依据广义质量的指标体系,并运用层次分析法结合灰色系统理论对产品广义质量进行综合评定表1 广义质量评价的指标层次结构Table 1 Hierarchy of generalized quality evaluation 评价目标产品广义质量第一层结构性能工作性能工艺性能第二层人机安全性工效实用性结构工艺性系统可靠性运行平稳性机器规范性工作耐久性指标优越性生产时间性材质适用性操作宜人性装卸可行性结构紧凑性设备动力性设备维修性环境无害性状态测控性状态测控性造型艺术性故障可诊性报废回收性设计经济性使用经济性制造经济性2 灰色层次评价法灰色层次评价法是灰色系统理论与层次分析法相结合的产物,对于少数据,模糊,难以量化等不确定性模型具有很好的评价效果,避免了因评1609第11期 刘 杰等:基于灰色层次分析的产品广义质量综合评价研究价者知识水平、认识能力和个人偏好等许多人为因素造成的偏差2.1 应用AH P确定评价权重美国运筹学家T.L.Saaty于20世纪70年代提出AH P决策分析,是一种定性与定量相结合的决策分析方法,主要通过引入合理的度量标度,度量各因素之间的相对重要性,构造判断矩阵,比较计算得出不同因素的权重,为最佳方案的选择提供依据[2-4]评价指标按其重要程度等级划分为最重要!、很重要!、比较重要!、稍重要!和不重要!分别对应9,7,5,3,1分 介于相邻等级之间相应评分为8,6,4,2 组织用户和专家综合判定得到判断矩阵,对判断矩阵进行一致性校验,计算其特征向量即为对应的权重,由此可得权重2.2 评价灰类的计算灰色系统理论是我国学者邓聚龙1982年创立的,以后在经济生活的各个领域得到了广泛应用 影响产品广义质量的因素是多方面的,因此应用灰色理论确定评价矩阵,能更好地提高评价结果的客观性[5-8]组织n位用户和专家对产品广义质量进行评定,评价给分范围为1~9,得到评价样本矩阵D i=d i11d i12∀d i1nd i21d i22∀d i2nd i81d i82∀d i8n(i=1,2,3)(1)应用灰色理论对样本矩阵进行计算 评价灰类分为4个等级,分别为优、良、中和差,相应的白化权数为:第一类优!,灰数1#[9,∃),白化权函数f1;第二类良!,灰数2#(0,7,10),白化权函数f2;第三类中!,灰数3#(0,5,8),白化权函数f3;第四类差!,灰数4#(0,1,5),白化权函数f4第e个评价灰类的灰色评价权r ij e=!nk=1f e(d ij k)!4e=1!nk=1f e(d ijk),(2)U ij对各灰类的灰色评价权向量r ij=(r ij1,r ij2,r ij3,r ij4),(i=1,2,3;j=1,2,∀,8) (3)由此得到U i对各评价灰类的灰色评价矩阵R i 2.3 综合评价结合层次分析得到的权重和灰色评价矩阵进行二级综合评价,初级评价结果为[9]B i=W i R i;(4)综合评价结果:B=W R最后为避免信息失真,对各灰度等级按灰水平赋值,得灰度等级值化向量C=(9,7,5,1),综合评价值:Z=B C T (5)根据综合评价值的大小,对照灰类等级,判断产品广义质量等级3 实例分析根据以上评价指标体系和评价理论,对某国产挖掘机的广义质量进行综合评定 按照前文中2.2节所述,通过两两重要性比较得到第一层的判断矩阵如表2所示 结构性能为U1,工作性能U2,工艺性能U3表2 第一层的判断矩阵Table2 First level judgment m atrixA U1U2U3U1122U21/212U31/21/21特征向量为W=0 49050 31190 1976同样可以得到第二层判断矩阵,这里不再列出,只给出各判断矩阵对应的特征向量:W1=0 33980 16620 11270 08590 09530 07130 05480 0738, W2=0 37840 14120 07200 06130 05310 07680 98830 1290, W3=0 33360 12990 09550 07010 10260 10050 10560 0622这些特征向量即为相应评估指标对于目标的合成权重 通过权重分配,可以看出,要提高产品广义质量首先要提高三大性能中结构性能的质量,其所占比重为0 4905,同时兼顾工作性能和工艺性能 就提高结构性能本身来说,首要考虑的因素为人机安全性,这也体现了以人为本!的重1610东北大学学报(自然科学版) 第28卷要思想 工作性能的提高主要在于工效是否实用 在工艺性能中,结构的工艺性所占比重最大为0 3336在以上权重分配的基础上,组织5位专家对产品广义质量按照已定标准进行打分,得到结构性能、工作性能和工艺性能的评价样本矩阵D1, D2,D3 限于篇幅,这里只列出结构性能的评价样本矩阵D1:D1=87768 67687 86788 89878 78877 56556 55565 67766由D1,D2,D3对照式(2)计算得R1,R2,R3:R1=0 46150 38460 15380 0 44740 31580 23680 0 50680 36990 12330 0 54790 41100 04110 0 43530 45880 10590 0 26810 34470 38720 0 25630 32960 41410 0 43240 24320 32430,R2=0.54790.41100.04110 0.47500.45000.07500 0.40000.46670.13330 0.40470.33330.25930 0.43530.45880.10590 0.28000.36000.36000 0.25630.32960.41410 0.40740.33330.25930,R3=0.40000.46670.13330 0.47500.45000.07500 0.43240.24320.32430 0.26810.34470.38720 0.28000.36000.36000 0.26810.34470.38720 0.28000.36000.36000 0.25630.32960.41410代入式(4)得初级评价结果B1,B2,B3,从而可得综合评价结果BB1=0.44190.36450.19340,B2=0.44800.39720.15490,B3=0.35640.39160.25200,B=0.42480.37770.19150按式(5)计算综合评价结果:Z=7 4242可见该产品的质量属于一般偏上水平,具有一定的市场竞争力,不过和优良产品相比有一定的差距,还有一定的质量提升空间4 结 论1)提出以广义质量体系为基础的产品质量评价模型,该法不仅可以对复杂机械产品进行广义质量上的综合评价,也可以对其他行业的产品进行综合评估,这也体现着现代综合设计法辨正统一的思想2)通过对实例的应用,更好地揭示了广义质量体系内涵 不但为用户提供一种选择优秀产品的方法,也为企业提高产品的综合质量与性能提供了更为科学的依据参考文献:[1]闻邦椿,周知承,韩清凯 现代机械产品设计在新产品开发中的重要作用兼论面向产品总体质量的动态优化、智能化和可视化三化综合设计法[J] 机械工程学报,2003, 39(10):43-52(W en Bang chun,Zhou Zhi cheng,Han Qing kai.Important role of products design of modern machinery i n the research and development of new products%study on the threefold synthesis method dynamic design,intelli gent des i gn and partial virtual design!face to products generalization quality [J].Chinese Jour nal of M echanic al E ngineering,2003,39(10):43-52.)[2]Lee Y,Kozar K A.Investigati ng the effect of w ebsite qualityon e business s uccess:an analytic h i erarchy process approach [J].Decision S upport Syste ms,2006,42(3):1383-1401.[3]Bertolini M,Braglia M.Application of the AHP methodologyin making a proposal for a public work contract[J].International Journal of Pr o j ect M anagement,2006,24(5): 422-430.[4]Ngai E W T.Evaluation of know ledge management tools usingAHP[J].Exper t System s w ith A pplications,2005,29(4):889-899.[5]Zha J M.Gray rel ational matrix analysis:grey judgment model[J].The Jour nal of Grey System,1995,7(4):323-330. 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