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文檔簡介
1、評價已經(jīng)深入到人們生活的各個方面，因此對評價方法的研究顯得至關(guān)重要。我們認為評價是人的一種智能活動，由于被評對象往往受各種不確定性因素的影響，而模糊性又是其中最為主要的。因此將模糊數(shù)學這種人工智能的工具應(yīng)用于評價就顯得非常自然和必要。
本文一方面將模糊數(shù)學應(yīng)用于一種常用的評價方法——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），提出了一類DEA模型（BCC模型）的一般形式，解決了以往DEA模型只能面向輸入或面向輸出這一局限性，建立了一種能夠測算決策
2、單元同時面向輸入和輸出時的相對有效性的DEA模型。并且選擇不同的隸屬函數(shù)可使模型具有不同的側(cè)重點，使模型能更好地反映評價的實際。
另一方面對傳統(tǒng)的模糊綜合評價模型進行改進，提出兩種改進模型。一是改進了模糊矩陣合成算子，該算子具有非線性形式，它既能保留所有的評價信息，又可以彌補線性加權(quán)平均型算子存在的不足。二是將ULSI神經(jīng)元模型融入到模糊綜合評價中，提出基于ULSI神經(jīng)元的模糊綜合評價模型，該模型解決了在模糊綜合評價中模糊矩陣
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