毕业论文可以用模糊评价法吗

是一种基于模糊数学的综合评价方法。模糊综合评价指标体系是进行综合评价的基础，评价指标的选取是否适宜，将直接影响综合评价的准确性。进行评价指标的构建应广泛涉猎与该评价指标系统行业资料或者相关的法律法规。通过专家经验法或者AHP层次分析法构建好权重向量。

每一种（类）丑陋的现象都会或多或少造成社会的损失。有些损失是明显的，人们不齿、唾弃；但一些损失在较长的时间段后才会出现，许多人看不到这种想象的危害，那就要揭示，这要求写作者既具有深邃的目光，透过现象看本质，又具有先知先觉的本领。（这种一味的送去，造成物质的枯竭。）虽然有人说，掘起地下的煤来，就足够全世界几百年之用。但是，几百年之后呢？几百年之后，我们当然是化为魂灵，或上天堂，或落了地狱，但我们的子孙是在的，所以还应该给他们留下一点礼品。要不然，则当佳节大典之际，他们拿不出东西来，只好磕头贺喜，讨一点残羹冷炙做奖赏。这种奖赏，不要误解为“抛来”的东西，这是“抛给”的，说得冠冕些，可以称之为“送来”，我在这里不想举出实例。要发表，找品优刊、

基于可拓理论的汽车检测设备选型评价研究 摘要】针对汽车综合性能检测设备选型问题，提出一种针对基于可拓理论的检测设备选型方案的评价方法，即 以规范性、经济性、技术性、服务性、节能环保性、人机关系等要素为检测设备选型的评价准则体系，利用专家经验建 立期望选型方案的物元模型和备选方案的物元模型，从而通过可拓关联度直接评价选型方案的优劣。试验表明，基 于可拓理论的综合性能检测设备选型方法可有效评价选型方案的优劣。 主题词：汽车检测设备选型可拓理论 1前言 汽车综合性能检测设备种类繁多，不同厂家制 造的同一种检测设备在结构、质量、测量精度、价 格、寿命、可靠性及售后服务等方面存在较大差异， 甚至在测量原理、测量方法、测量条件、操作难易程 度、智能化程度等方面也存在较大差异，致使检测 设备的选型较困难。目前，设备选型有模糊综合评 价法和灰色关联法，但在实际应用中均存在不足。 模糊评价法是定量分析方法，具有很大的主观性， 模糊信息精确化过程中会导致数据丢失信息［1，2］；灰 色评价法是解决信息缺乏评价问题的有效手段，但 在原始数据无量纲化处理时，不同的无量纲化处理 方法将直接影响参考序列与比较序列的最小值和 最大值［3，4］。另外，检测设备选型往往存在相互矛盾 和不相容情况，在一定条件下不能直接解决。针对 汽车检测设备选型多目标决策的特点，提出基于可 拓理论的检测设备选型方案评价方法，从检测需求 出发，以适用、规范、经济、技术、服务、节能环保、人 机关系为评价准则体系，以专家经验建立备选选型 方案的物元模型和期望选型方案的物元模型，引入 关联函数，通过可拓关联度直接评价选型方案的优 劣［5～7］。 2设备选型准则 汽车综合性能检测设备选型评价准则体系由7 项要素组成，分别是适用性、规范性、经济性、技术 性、服务性、节能环保及人机关系。 2．1适用性 适用性是评价检测设备与检测需求符合程度 的指标。检测车辆的数量、车型结构与技术构成、行 车条件与环境等是检测需求的组成要素，应根据检 测需求确定检测设备［8～10］。同时充分考虑各环节、各 阶段设备的合理配套，保证各设备检测容量的相互 平衡，这样才能保证整个检测流程中各环节间的合 理衔接，保证检测高效进行。 2．2规范性 规范性是评价检测设备是否符合行业标准的 指标，即设备是否为正规产品，是否有型式认定号 及计量器具生产许可证号，提供的检测方法与国家 及行业的现有规范与标准是否一致，检测参数、检 测精度是否达到有关规范与标准的要求。 2．3经济性 经济性是指设备购置费用和使用过程的总费 用，其中使用过程的总费用包括设备使用前、使用 中及报废后的费用。 投入使用前支出的费用：为了设备的运行而进 行的早期投入，如相关人员的聘请和培训，设备的 报装、标定、认证等。 运行保养费用：设备正常运转期间，除工时费、 能耗外发生的与该台设备有关的费用，如设备保养 和小修费用等。 报废剩余价值：设备报废后的残余价值。 2．4技术性 技术性是指设备以高新技术和专利技术为基 础的检测效率、可靠性、制造工艺、维修性等。 检测效率：检测效率直接影响汽车综合性能检 测线单位时间内完成的检车数量。尽管不同的检测 项目需要的检测时间主要与项目的类别有关，但同 一项目用不同型号的检测设备所花费的时间有较 大差异。 可靠性：一是指设备能够持续稳定工作，故障 率低；二是指设备的性能好、精度高，保证检测数据 准确。 制造工艺：制造工艺是保证设备使用可靠性的 重要前提，它反映和衡量了生产厂家的技术和管理 水平。 维修性：为了提高设备的利用率，要求设备的 故障能够在现场处理，这就要求设备拆装方便，零 配件供应可靠且互换性好，同时应有为特殊部位设 计的专修工具等。 2．5服务性 服务性是评价设备的供货、运输和相应售后服 务的指标。 供货或到货周期：原则上周期越短越好。 运输方式及要求：针对不同的运输方式及有无 特殊要求等，所承担的费用及运输过程中的风险也 不同。 售后服务：售后服务包括专业技术及操作培 训、零配件的供应、技术检测及设备维修保养等。 2．6节能环保 节能环保是指设备运行过程中能源消耗和环 保性指标。 能源消耗：指其一次能源或二次能源消耗。通 常是以设备单位使用时间的能源消耗量来表示，选 购的设备必须要符合国家《节约能源法》规定的各 项标准要求。 环保性：指设备运行过程中产生的噪声、振动 频率和有害物排放等控制在国家标准规定范围内。 2．7人机关系 人机关系是指设备运行中的操作安全性、操作 舒适性和配套人数等评价指标。 操作安全性：指设备安全防护装置完善程度。 操作舒适性：良好的操作条件主要指要有舒适 的乘坐空间、较好的视野和通风条件。 配套人数：反映设备的操作性和自动化程度。 3汽车检测设备选型决策模型 汽车检测设备选型是多目标、多判断的系统评 价。根据设备选型准则确定决策模型的三层递阶结 构如图1所示。第1层是目标层，选出最佳设备；第 2层是评价指标层，由设备选型准则的7个原则组 成；第3层是同种类检测设备的不同型号的n台预 选设备组成的方案层。 值，这三者称为物元的三要素。 物元把事物、特征和量值放在一个统一体中考 虑，即在处理问题时既要考虑量，又要考虑质。同 时，物元中的事物有内部结构，物元三要素的变化 和事物内部结构的变化使物元产生变化，从而使物 元成为描述事物可变性的基本工具。 一个事物可以有多个特征，设R＝（N，c，v）是一 个多维物元，C＝［c1，c2，…，cn］是特征向量，V＝［v1，v2， …，vn］是特征向量C的量值，则多维物元定义为： 5实例 某企业选用制动试验台，备选方案根据不同的 型号来编号，分别记作F1、F2、F3、F4、F5。根据设备选 型评价指标确定适用性、规范性、经济性、技术性、 服务性、节能环保、人机关系为特征集，特征量值如 表1所列。 大小顺序确定选型方案优劣的排序。 假设特征值权重ωj＝＜60，100＞＝1／7（j＝1，2，…， 7），由式（8）得关联度评价结果为λ1＝0．315 1，λ2＝ 2．531 6，λ3＝－0．376 1，λ4＝－0．157 8。这时方案的最 优顺序为：方案2、方案1、方案4、方案3，即方案2 为最佳方案。 在相同的权重前提下，根据表1中的特征量值 分别应用模糊综合评价法和灰色关联法对方案进 行最优排序。模糊综合评价法的最优顺序为方案2、 方案3、方案1、方案4，灰色关联法的最优顺序为方 案2、方案1、方案4、方案3，即所得最佳决策结果 与可拓评价一致，但方案的优劣顺序不完全相同。 6结束语 根据企业设备选型原则，结合汽车综合性能检 测项目要求和生产厂家情况，建立了检测设备选型 评价准则体系模型。利用可拓理论能够解决不相容 矛盾的特点，提出了基于可拓理论的设备选型评价 方法。实例证明,借助可拓理论来评价汽车检测设备 选型方案的优劣是有效的，为方案决策提供了符合 实际的方法和依据。 参考文献 1梁保松,曹殿立．模糊数学及其应用．北京：科学出版社, 2007． 2任军,李建．模糊综合评判在公路客运线路规划评价中的 应用．长安大学学报（自然科学版）,2006,26（4）：83～86． 3屈福政,费烨．复杂机械方案多属性灰色模糊优选模型及 应用．大连理工大学学报,2005,45（2）：201～205． 4宋涛．灰色理论在方案优化选择中的应用．山东建筑工程 学院学报,2006,21（3）：262～266． 5蔡文．可拓集合和不相容问题．科学探索报,1983（1）：83～97． 6谢云臣,赵英才．发动机连杆工艺设备选型的可拓评价研 究．汽车技术,2007（4）：37～40． 7陈广宇．可拓评价方法在技术创新项目评价中的应用研究． 工业技术经济,2004,23（5）：65～71． 8徐双应．汽车综合性能检测设备选型准则与模型．长安大 学学报（自然科学版）,2004（5）：81～83． 9 GB／T 17993—1999,汽车综合性能检测站通用技术条件． 10 GB 18565—2001,营运车辆综合性能要求和检验方法． 11蔡文．可拓学概述．系统工程理论与实践,1998．18（1）：76～ 84． 12谢永臣．设备可拓更新理论及方法研究：［博士论文］．长 春：吉林大学,2006．

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。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。

层次分析法优缺点（一）优点1. 系统性的分析方法层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响，而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果，而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，非常清晰、明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。2. 简洁实用的决策方法这种方法既不单纯追求高深数学，又不片面地注重行为、逻辑、推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们的思维过程数学化、系统化，便于人们接受，且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题，通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后，最后进行简单的数学运算。即使是具有中等文化程度的人也可了解层次分析的基本原理和掌握它的基本步骤，计算也经常简便，并且所得结果简单明确，容易为决策者了解和掌握。3. 所需定量数据信息较少层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法，层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑，只保留人脑对要素的印象，化为简单的权重进行计算。这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。[1] （二）缺点1. 不能为决策提供新方案层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。这个作用正好说明了层次分析法只能从原有方案中进行选取，而不能为决策者提供解决问题的新方案。这样，我们在应用层次分析法的时候，可能就会有这样一个情况，就是我们自身的创造能力不够，造成了我们尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来，但其效果仍然不够企业所做出来的效果好。而对于大部分决策者来说，如果一种分析工具能替我分析出在我已知的方案里的最优者，然后指出已知方案的不足，又或者甚至再提出改进方案的话，这种分析工具才是比较完美的。但显然，层次分析法还没能做到这点。2. 定量数据较少，定性成分多，不易令人信服在如今对科学的方法的评价中，一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法，因此必然带有较多的定性色彩。这样，当一个人应用层次分析法来做决策时，其他人就会说：为什么会是这样？能不能用数学方法来解释？如果不可以的话，你凭什么认为你的这个结果是对的？你说你在这个问题上认识比较深，但我也认为我的认识也比较深，可我和你的意见是不一致的，以我的观点做出来的结果也和你的不一致，这个时候该如何解决？比如说，对于一件衣服，我认为评价的指标是舒适度、耐用度，这样的指标对于女士们来说，估计是比较难接受的，因为女士们对衣服的评价一般是美观度是最主要的，对耐用度的要求比较低，甚至可以忽略不计，因为一件便宜又好看的衣服，我就穿一次也值了，根本不考虑它是否耐穿我就买了。这样，对于一个我原本分析的‘购买衣服时的选择方法’的题目，充其量也就只是‘男士购买衣服的选择方法’了。也就是说，定性成分较多的时候，可能这个研究最后能解决的问题就比较少了。对于上述这样一个问题，其实也是有办法解决的。如果说我的评价指标太少了，把美观度加进去，就能解决比较多问题了。指标还不够？我再加嘛！还不够？再加！还不够？！不会吧？你分析一个问题的时候考虑那么多指标，不觉得辛苦吗？大家都知道，对于一个问题，指标太多了，大家反而会更难确定方案了。这就引出了层次分析法的第三个不足之处。3. 指标过多时数据统计量大，且权重难以确定当我们希望能解决较普遍的问题时，指标的选取数量很可能也就随之增加。这就像系统结构理论里，我们要分析一般系统的结构，要搞清楚关系环，就要分析到基层次，而要分析到基层次上的相互关系时，我们要确定的关系就非常多了。指标的增加就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵。那么我们就需要对许多的指标进行两两比较的工作。由于一般情况下我们对层次分析法的两两比较是用1至9来说明其相对重要性，如果有越来越多的指标，我们对每两个指标之间的重要程度的判断可能就出现困难了，甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响，使一致性检验不能通过，也就是说，由于客观事物的复杂性或对事物认识的片面性，通过所构造的判断矩阵求出的特征向量（权值）不一定是合理的。不能通过，就需要调整，在指标数量多的时候这是个很痛苦的过程，因为根据人的思维定势，你觉得这个指标应该是比那个重要，那么就比较难调整过来，同时，也不容易发现指标的相对重要性的取值里到底是哪个有问题，哪个没问题。这就可能花了很多时间，仍然是不能通过一致性检验，而更糟糕的是根本不知道哪里出现了问题。也就是说，层次分析法里面没有办法指出我们的判断矩阵里哪个元素出了问题。4. 特征值和特征向量的精确求法比较复杂在求判断矩阵的特征值和特征向量时，所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。在二阶、三阶的时候，我们还比较容易处理，但随着指标的增加，阶数也随之增加，在计算上也变得越来越困难。不过幸运的是这个缺点比较好解决，我们有三种比较常用的近似计算方法。第一种就是和法，第二种是幂法，还有一种常用方法是根法。模糊综合评价法优缺点1、模糊综合评价法的优点模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，能对蕴藏信息呈现模糊性的资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价；评价结果是一个矢量，而不是一个点值，包含的信息比较丰富，既可以比较准确的刻画被评价对象，又可以进一步加工，得到参考信息。2、模糊综合评价法的缺点计算复杂，对指标权重矢量的确定主观性较强；当指标集U较大，即指标集个数凡较大时，在权矢量和为1的条件约束下，相对隶属度权系数往往偏小，权矢量与模糊矩阵R不匹配，结果会出现超模糊现象，分辨率很差，无法区分谁的隶属度更高，甚至造成评判失败，此时可用分层模糊评估法加以改进

模糊综合评价过程本身并不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题。因而在运用此方法前指标的预选处理特别重要，唯有如此才能将相关程度较大的指标删去，以保证评价结果的准确性。其次，由于指标的权重大多是人为确定的，包含了较大的主观随意性。

模糊层次分析法是将模糊分析法和层次分析法结合起来的一种方法。 而层次分析法只有层次分析法一种方法。 一般用层次分析法做两件事，一是将目标按层次细分为许多不同的指标或方面；二是在确定权重时使用。 但是大部分人只将确定权重那部分称作层次分析法。 模糊数学评价是由美国控制论专家查德于1965年提出的，它引入模糊数学中的“隶属度”，用隶属函数对具有模糊性的指标进行处理。 模糊数学评价用隶属函数描述方案的得分来量化指标实测值，可以较好地解决综合评价中的模糊性（如因素类属之间的不清晰性 、 专家认识评价上的模糊性等），可最大限度地减少人为因素，因此该数学工具非常适合用于对环境投资项目绩效的审计。 模糊数学评价的具体过程主要包括确定因素集、评价指标的无量纲化处理、给定各指标层权重、建立评价等级集、确定隶属关系，建立模糊评价矩阵、进行模糊矩阵的运算，得到模糊综合评价结果六个方面。 简要地说，就是把评价语好中差之类的变成数字分数，然后用矩阵向量乘来乘去的，最后得到评价结果的综合方法。也就是说，模糊评价法是一种对方案进行综合判断筛选的方法，层次分析法负责指标细分和权重设计方面。 要是再不明白只能多去看看论文了。。。