模糊综合评估（通用12篇）
模糊综合评估 篇1
随着我国社会和经济的快速发展,各类大型超市也越来越多,大大促进了商品的流通,但由于商场内商品集中,购物消费者较多,安全问题日益突出。为了提高我国各大购物超市的安全管理水平,笔者对超市火灾事故的主要因素进行分析,并基于模糊综合评价法,建立了大型购物超市火灾风险模糊综合评估系统。
1大型购物超市模糊综合评估过程
1.1 构建火灾风险评估指标体系
根据危险源辨识理论,引起大型购物超市火灾事故的主要因素有员工的不安全行为、设备设施不安全状态、安全管理不到位、应急措施不能发挥作用等。构建大型购物超市火灾风险评估指标体系U主要分为3个层次:目标层、中间层和指标层,见表1。
1.2 确定评估等级标准
根据对大型购物超市风险状况的评估,确定5个评估等级:安全、较安全、一般、较危险、危险,构成评价集V=﹛V1,V2,V3,V4,V5﹜。为了对评价结果进行量化,使评价结果一目了然,确定各评价等级的得分范围,并取其中间值作为该评价级别的量化分值,见表2所示。
1.3 确定模糊关系矩阵
在对具体的大型购物超市的火灾风险进行评价时,请若干位专家对该超市的火灾状况进行现场检查、分析,按给定的5个评价等级进行投票,从而建立评价指标Ui的评价矩阵Ri。例如,10位专家对指标U11进行投票,认为安全的1票,较安全的4票,一般的3票,较危险的2票,危险的0票,则r11=0.1,r12=0.4,r13=0.3,r14=0.2,r15=0。笔者将10位专家对某大型购物超市的火灾风险状况评定结果进行汇总,并建立评价矩阵,结果见式(1)～式(4)。
1.4 计算评估指标权重
各评价因素的权重确定是风险评价体系最为关键的环节之一,考虑到评价指标权重确定的科学性、客观性、针对性和可操作性,采用专家调查法来确定指标的权重。具体步骤为:
(1)设计确定各因素权重的专家调查表。把各因素指标的重要性分为5个评价等级:Ⅰ很重要、Ⅱ重要、Ⅲ一般、Ⅳ不重要、Ⅴ很不重要。
(2)请有经验的专家填写调查表,5个评价等级对应的分值为(9,7,5,3,1)。
(3)统计出i因素评价的分值mi,以及i因素所在指标集合中所有指标分值的总和m,见表4。
(4)计算各因素在该指标集合中的权重Ai。其中,Ai=mi/m,见表4。
1.5 确定评估结果向量
(1)一级模糊评价。
见式(5)～式(8)。
undefined
(2)二级模糊评价。
见式(9)。
undefined
1.6 确定最终评估等级
最终评估等级C=(9 7 5 3 1)×BT =6.27,与表2对比可知,该购物超市火灾安全等级为2级,较安全。
2大型购物超市火灾风险模糊综合评估系统
为了便于系统地、准确地、快速地进行评估,在上述评价方法的基础上利用Excel软件编制了大型购物超市火灾风险模糊综合评估系统,该综合评估系统主要分两个模块:输入初始值模块和结算结果模块,见图1所示。Excel软件具有强大的数据计算、分析功能,其中内置的很多函数几乎可以满足现实中90%以上的数据分析需要。另外,Excel软件应用广泛,操作简单,目前几乎所有电脑都装有Excel软件,而且绝大多数人都能轻而易举地操作它。故笔者基于Excel软件编制了大型购物超市火灾风险模糊综合评估系统,该系统不仅计算精确,操作简便,而且适用人群广泛。
用户只需在“输入初始值模块”的“专家投票确定模糊关系矩阵”列中将专家投票数量分别填入“安全”、“较安全”、“一般”、“较危险”和“危险”5列中,就可以在“计算结果”模块中自动得出超市火灾风险评估等级。
3结语
由于大型超市人员密集、环境复杂,一旦发生火灾事故将威胁人民群众的生命安全和国家财产安全,同时还会造成不良的社会影响。大型超市火灾风险影响因素难以量化,且各个因素之间不是相互独立的,具有模糊性,因此在大型超市风险评价中,选择模糊综合评价方法分析超市火灾安全的影响因素,制定完善的大型超市火灾风险评价指标体系,建立相应的模糊综合评价的模型,可以快速准确地确定火灾风险因素,为大型购物超市的安全运营提供有益的参考。
摘要：根据大型购物超市火灾事故的特点,基于模糊综合评价法,提出完整的模糊综合评估模型。根据导致火灾事故的主要因素,从安全管理状况、员工素质、设备设施安全运行和事故应急管理4个方面建立大型购物超市火灾风险定量评估指标体系。利用Excel软件建立大型购物超市火灾风险模糊综合评估系统。
关键词：大型购物超市,火灾风险,模糊综合评估
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模糊综合评估 篇2
模糊数学就是利用用数学方法来处理模糊性现象的一门学科，模糊性主要指的是事物的不确定性，这种模糊性从根本上来说是由于客观事物在差异之间存在着不确定性，
模糊数学是一门新兴的数学学科，理论体系非常严格，在具体的事务分析中常常用模糊数学的方法来解决许多不确定的问题。
模糊综合评估 篇3
关键词：模糊综合评判审计风险模型层次分析法
一研究背景
审计风险是指审计师对含有重要错误的财务报表表示不恰当审计意见的风险，是指在完成审计工作并发表无保留意见审计报告后，审计人员所愿意承担的一种主观确定的财务报告未公允反映的风险。审计风险越低，审计人员要求的财务报表没有重要错误的保证度越高，且风险值可以取0到1之间的任何值。在审计工作中，审计人员不可能做到百分之百的准确率。
审计风险模型为DAR=IR×CR×DR，DAR代表审计风险，IR代表固有风险，CR代表控制风险，DR代表检查风险，由于固有风险是經济业务处理中本身固有的风险，控制风险是内部控制结构未能及时预防或发现经济业务中的某些重要错误或不法行为的风险，这两种风险都不是审计人员所能控制的，因此，本公式可变换为DR=DAR/（IR×CR），也就是说，审计人员可以通过本公式计算出能接受的检查误差，在其指导下确定审计工作的工作量大小。美国注册会计师协会给出了一个普遍使用的数值5%。为了计算出DR，本文将运用模糊综合评判法来确定IR和CR。
二评价固有风险
参考文献：
模糊综合评估 篇4
卫生装备效能评估是以卫生装备或卫生装备组成的系统作为评估客体,测估其卫勤保障综合效能的过程,通过评估衡量其达到主体需求的程度,即利用科学可靠的评估方法对卫生装备的卫勤保障能力进行评价[1]。
效能评估方法有很多种,按评估的主客观程度可分为主观评估法、客观评估法和综合评估法。其中,主观评估法主要包括层次分析法、德尔菲法、SEA法、专家调查法和直接给出法等;客观评估法主要包括主成分分析法、回归分析法、因子分析法和理想点法等;综合评估主要包括ADC法、模糊综合评判法、灰色评估法以及神经网络评估法等[2,3]。上述的评估方法各有其优缺点。
从目前收集文献看,ADC法和层次分析法已分别用于评估卫生装备的综合保障效能[4,5],但都存在着评估主观性较强,评价指标不能完全反映卫生装备实际效能等不足。同时,虽然卫生装备的各项战技指标是确定值,但对其效能的分析,缺乏全面准确的认识[6,7]。卫生装备的各项指标与卫生装备效能之间存在的模糊关系恰恰是模糊综合评估法所解决的问题。模糊评估法是应用模糊关系合成的原理,从多个因素对被评判事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法。该方法充分考虑了因素的模糊性特点,以及在评估中人为因素造成的主观性,不但采用了定性评估,而且进行了定量评估,突出了各自的优点,弥补了各自的不足,使评估具有了较高的可信度[8,9]。因此,论文采用模糊综合评估法来评估卫生装备的效能。
2 单件卫生装备效能评估研究
2.1 评估指标体系的建立
基于效能的卫生装备发展决策支持系统的效能评估涉及到许多学科,技术复杂,系统性、综合性强。在不同的战略环境中,卫生装备所完成的任务需求不同,因此效能指标也不相同。
此外,单件卫生装备和卫生装备系统的效能目标呈现出层次性,各层次也应采用不同的效能指标来衡量目标的实现程度,从而呈现出效能指标的层次结构性。
依据影响卫生装备保障效能的因素,构建适用于所有卫生装备效能评估的指标体系。其结构如图1所示。
2.2 效能评估指标权重研究
卫生装备评估中不确定属性较多,属性权重的确定一直是一个难题,通常采用的定性方法较个人决定有很大的进步,在权重确定上有一定的科学性。但是随着装备的发展,其种类越来越多,各指标包含的信息量的差别越来越大,在权重中应将装备的客观信息考虑进去,而且各指标之间必然要有相互影响,在权重中也要体现这一点。本研究采用德尔菲法确定各级指标权重,见表1。
2.3 模糊综合评估矩阵研究
2.3.1 确定因素集U
依据建立的卫生装备效能评估指标体系,可确定评估因素集:
U={u1(作业能力),u2(机动性),u3(可运输性),u4(可靠性),u5(维修性),u6(保障性),u7(环境适应性),u8(安全防护性),u9(标准化水平),u10(信息化水平)}。
2.3.2 确定评估集V
对卫生装备效能进行评价,评价等级分为5级:
V={V1(优),V2(良),V3(一般),V4(较差),V5(差)}
2.3.3 隶属函数的确定
卫生装备效能指标大体分为定性评估指标和定量评估指标2类。对于定性评估指标,采用专家评判法确定其各等级隶属度。定量评估指标分为越大越优型指标和越小越优型指标。对于越大越优指标,采用升半梯形分布函数和线性三角形函数[10],其特征如图2所示。
对于越小越优指标,采用降半梯形分布函数和线性三角型函数,其特征如图3所示。
各定量评估指标对应评估集V的分级值见表1。
表1中给出分级值的指标,可依据装备客观性能指标确定其模糊隶属度。未给出分级值的指标为主观指标,需依据专家调查或其他定性方法确定其模糊隶属度。
2.3.4 模糊综合评估模型研究
模糊评估模型[11]:
A◦R=B=(b1,b2,…,bm)
式中:
依据各二级评估指标与评估集V间模糊关系建立二级评估矩阵Rk″。
二级评估指标权重向量Ak″=(a1,a2…,an),依据评估模型,得二级模糊评估结果Bk″,
Bk″是各一级指标与评估集V间模糊关系。
一级评估指标权重向量A′=(a1,a2…,an),将二级模糊评估结果Bk″,即各一级指标与评估集V间模糊关系作为评估矩阵,依据评估模型得:
式中:bi为卫生装备对应评价集V={V1(优),V2(良),V3(一般),V4(较差),V5(差)}的隶属度。
因此,可依据最大隶属度判定卫生装备效能评估等级水平。
3 卫生装备效能评估实例分析
历次战争卫勤保障经验证明,提高战伤救治机构机动性对提高战伤救治效率具有重要意义。卫生技术车辆具有野战条件下实施医疗救治和遂行保障能力,有良好的环境适应性和工作可靠性,即可独立使用,又可组配成不同规模的机动医疗系统[1]。各国十分重视其研制与开发,强调高效的卫勤保障手段,提高机动保障能力,尽量靠近前沿阵地。因此,论文选取卫生技术车辆进行卫生装备效能的实例评估分析。
在不同的卫勤保障环境中,不同卫生装备所完成的任务需求不同,因此效能指标也不相同。依据装甲救护车的卫勤保障特点,选取已建指标体系中适应的二级指标组成装甲救护车评估指标体系。对未涉及评估指标,为避免因指标数量影响装备效能评估结果,设其对于评价集V的隶属度相等,即其隶属度向量为(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2)。
通过资料的收集,选取我军与外军6种典型装甲救护车的技术参数进行整理,依据建立的评估指标体系,确定评估指标及其隶属度函数,进行模糊综合评判。装甲救护车的主要技术参数[1]见表2。
依据装甲救护车技术参数,对照评估指标体系,确定评估指标隶属度向量,建立各级评估矩阵,带入模糊综合评估模型:
得我军与外军6种典型装甲救护车模糊综合评估结果隶属度向量B′。
依据最大隶属度关系,判定我军与外军6种典型装甲救护车保障效能等级水平见表3。
美军与英军装甲救护车可运输性、安全防护性和信息化水平等能力指标优越,效能评估等级为“优”。德军与法军装甲救护车具有较好的作业能力、越野能力和环境适应性,评估等级为“较好”。俄军与我军装甲救护车除个别能力指标较好外,大部分能力指标与其他国家装甲救护车有明显差距,因此效能评估等级为“一般”。评估结果与6种典型装甲救护车实际效能水平相对比,符合实际水平。评估方法具有一定准确性和可行性。
4 结论
本文首先分析效能评估各种方法及其优缺点,依据卫生装备的各项指标与卫生装备效能之间存在的模糊关系,确定采用模糊综合评估法来评估卫生装备的效能。以“十五”卫生装备和“十一五”卫生装备为依据,分析影响卫生装备保障效能的因素,建立评估指标体系,并依据德尔菲法确定指标权重值。然后依据模糊综合评估步骤确定因素集U、评估集V、指标隶属函数和评估模型。最后,选取我军与美军的典型的装甲救护车进行实例验证,评估结果与装备实际效能相符。
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模糊综合评估 篇5
基于模糊语言评估的多属性决策方法
研究了属性权重确知、属性值以模糊语言形式给出的`多属性决策问题,定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式.利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结.基于区间数之间两两比较的可能度公式,构造可能度矩阵,并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量,进而对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.数值结果表明:该方法可行且有效.
作 者：徐泽水 达庆利 作者单位：东南大学经济管理学院,南京,210096刊 名：东南大学学报(自然科学版) ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：32(4)分类号：C934关键词：模糊语言评估 区间数 集结
模糊综合评估 篇6
摘要：国家明文规定房屋征收项目实施前必须开展社会稳定风险评估。鉴于风险本身具有的“模糊性”，以深圳某房屋征收项目为例，基于模糊数学构建了社会稳定风险模糊评估模型并对该项目实施了风险模糊评估。该项目的社会稳定风险综合评估结果为“较低风险”，原则上建议通过该项目的房屋征收决定，同时，建议围绕该项目的单项风险提示加强风险防范。
关键词：房屋征收，社会稳定风险，评估指标，模糊综合评判
中图分类号：F061.6文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2016）08-0057-64收稿日期：2016-07-15
1 案例介绍
该项目位于深圳市XX区XX片区XX社区，因XX对外交通建设的需要，根据《关于研究XX项目建设涉及有关问题的会议纪要》（深府办〔XX〕XX号），需对XX路及XX衔接进行规划建设，规划建设用地主要涉及XX花园XX栋住宅楼的房屋征收工作，该栋住宅楼建成于1995年1月，共8层，分为一单元、二单元、三单元，均为混合结构，房屋征收建筑面积为3888.32平方米。根据XX区土地整备中心负责实施的权属调查工作，经核实，该项目征收的XX花园XX栋房屋均为合法产权，共有房屋48套，被征收人（权利人）共32家（不含重复的），包括一家单位和若干个人。
该项目涉及到的主要政府机构及其职责分工如下：（1）区人民政府，为该项目的实施主体，主导该项目的推进工作，并设立领导小组负责该项目重大事宜决策及协调组织区职能部门开展整备工作。（2）区土地整备中心，负责土地整备任务的征收、补偿、土地整备资金拨付工作的统筹协调；同深圳市规划国土委、深圳市土地整备局等单位的总协调；负责统筹组织选取土地整备项目的督导、评估单位；负责编制土地整备实施方案；会同各街道办签订各类补偿协议，送审及土地整备工作建档，办理土地整备入库手续。（3）街道办事处，负责本辖区内土地整备项目涉及的房屋征收补偿工作的具体实施，包括评估测绘的跟踪协调，房屋征收补偿方案制定及论证，征收范围内土地及建、构筑物权属调查确权、公示公告，收地补偿，组织谈判，签订补偿协议，负责向权利人支付房屋、停产停业等补偿资金，送审及征收建档，建设过程中宣传和维护社会稳定等工作；及时协调处理土地整备项目施工引发的各类纠纷，以及因施工造成受损房屋的修缮问题；并负责制定社会稳定风险评估及应急预案，做好启动应急准备。（4）区城管局，协助做好土地整备项目中政府投资的绿化迁移工作，及协助办理林木砍伐、迁移手续。（5）区规划土地监察局，负责土地整备项目中不完全产权建筑物的核查工作。（6）区审计局，负责辖区土地整备项目补偿资金审计工作。（7）区维稳办、区信访局（应急办）、区民宗局，负责项目中涉及民族纠纷、群体上访事件协调工作。
目前，XX区人民政府已启动房屋征收决定工作程序，相关政府部门已就房屋征收工作做了意向调整详细论证，初步制订了房屋征收预算方案及房屋征收补偿安置方案，正在上报审批。该项目严格执行永久性建筑物、其他附着物等和其他征收补偿、补助、补贴及奖励标准，根据《国有土地上房屋征收与补偿办法》（国务院令〔2011〕590号）、《深圳市房屋征收与补偿实施办法（试行）》（深圳市人民政府令第248号）等有关规定，在编制补偿方案时，本着有利于保护群众切身利益的角度，从市场出发，一切补偿以不低于市场价格为标准。具体在房屋补偿上，该项目对房屋主体实行货币补偿和产权调换两种方式，其他项目及补助费用给予货币补偿，征收补偿资金由区财政局负责统一管理，区重建局配合区财政局监管征收补偿资金的使用，并接受区审计部门的审计，确保专款专用。
2 风险模糊评估模型构建
基于模糊数学中的模糊综合评判原理，结合房屋征收项目社会稳定风险的特性，构建风险模糊评估模型。该模型的基本原理是利用房屋征收项目社会稳定风险指标的权重系数向量A和各风险指标的评价决策矩阵R，根据合成运算法则得到模糊综合评价向量B，通过选定评判原则利用模糊综合评价向量B的信息确定风险所隶属的等级及相应的评估结果，如下式所示。
针对房屋征收项目，为防止具有“一票否决”性质的风险因素进入模糊综合评判程序，在模型设计时一开始就增加了模型前置条件，例如对合法性进行审查，如果项目本身不合法，社会稳定风险评估必然通不过；符合模型前置条件后，通过模糊综合评判程序除了输出一个模糊综合评价结果外，还将输出在单要素评价中出现中等及中等以上风险情形的所有单个风险因素，以便分析得出科学准确的结论。模型框架如图1所示，具体包括“模型前置条件->模型输入变量->模型运算过程->模型输出结果->模型分析结论”等内容。
2.1 模型前置条件
社会稳定风险评估重点围绕拟建项目建设实施的合法性、合理性、可行性、可控性进行评估论证。将合法性作为房屋征收项目社会稳定风险评估的前置条件，如果项目不合法，社会稳定风险评估是“一票否决”。
2.2 模型输入变量
根据模糊综合评判的基本原理，模型输入变量主要包括“确定指标集->确定评价集->确定指标集的权重向量->确定单因素评价矩阵”等内容。
2.3 模型运算过程
根据模糊综合评判的基本原理，选用合适的模糊合成算子进行合成运算，常用的模糊合成算子有、、、四种，算法和侧重点有所不同。
2.4 模型输出结果
通过模型运算最后输出社会稳定风险的模糊综合评价向量，此外，为更好分析影响较大的单项风险，模型还将输出在单要素评价中出现中等及中等以上风险情形的所有单个风险因素。
2.5 模型分析结论
基于模糊综合评价向量，通过选定合适的评判原则，确定房屋征收项目社会稳定风险的综合风险等级，并结合在单要素评价中出现中等及中等以上风险情形的所有单个风险因素情况，为政府决策和防范风险提供建议和参考。
3 风险模糊评估的实施
根据图1的模型，对该项目实施社会稳定风险模糊评估，包括“模型前置条件->模型输入变量->模型运算过程->模型输出结果->模型分析结论”等过程。
3.1 模型前置条件
该项目是为了XX口岸对外交通建设的需要，是为公共利益而实施的征收项目，已纳入《深圳市2014年度土地整备计划》，符合国家法律及地方政府的相关规定。该项目的房屋征收程序正在按照《国有土地上房屋征收与补偿条例》（国务院令590号）及《深圳市房屋征收与补偿实施办法（试行）》（深圳市人民政府令第248号）等法律法规的规定，按部就班依法进行。目前，XX区人民政府已启动房屋征收决定工作程序，发改、规划国土部门已完成本项目的有关手续，补偿方案已基本完成，正在上报审批，社会稳定风险评估工作正在开展。
综上所述，该项目通过合法性审查，满足模型的前置条件，可以进入模型继续风险评估。
3.2 模型输入变量
3.2.1 确定指标集
从共生视角看，房屋征收社会稳定风险之所以会发生，是因为没有处理好各利益主体之间的关系、未能实现利益主体共生发展。影响城市房屋征收社会稳定的风险不外乎来自三个方面，即共生单元风险、共生模式风险、共生环境风险。而每个大的方面，又包含很多细小方面的风险因素。通过对城市房屋征收中的共生要素及风险因素分析，构建房屋征收社会稳定风险评估指标体系，如表1所示。
3.2.2 确定评价集
对风险进行等级划分，常见的有三分法（低风险、中等风险、高风险）和五分法（低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险），本研究为细致起见将风险划分为低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险五个等级。
3.2.3 确定指标集的权重向量
本案例根据专家经验和民意调研结果，利用层次分析法来确定各级评价要素指标的权重系数子集，结果如表2所示。
3.2.4 确定单因素评价矩阵
本案例邀请了20位业内专家参与单要素评价，基于项目概况及相关访谈、问卷调查情况，对单要素指标（即风险评价指标体系中的三级指标）进行评价。然后，汇总各专家的单要素评价情况，计算出各要素的隶属度情况。以“U111补偿安置方案制定风险”指标为例，9位专家认为“低风险”，7位专家认为“较低风险”，3位专家认为“中等风险”，0位专家认为“较高风险”，0位专家认为“高风险”，则对U111的评价为（9/20，7/20，3/20，0/20，0/20），化为小数则为（0.45，0.35，0.15，0，0）。如此类推，各因素的评价矩阵如表3所示。
3.3 模型运算过程
根据各单要素的权重系数向量和评价决策矩阵，采用综合程度强、能充分利用信息的算子进行合成运算。由于本案例采用了三级指标体系，合成运算将由第三级指标开始逐级进行运算，具体的运算过程如图2所示。
3.4 模型输出结果
通过图2所示的模型运算过程，最后得出该项目社会稳定风险的模糊综合评价向量：
此外，为了重点了解该项目的单个风险，本案例还输出在单要素评价中出现中等及中等以上风险情形的所有因素，如表4所示。
3.5 模型分析结论
由于该项目社会稳定风险的模糊综合评价向量为[0.413 0.511 0.074 0.002 0.000]，按照最大隶属原则：
M所对应的元素为综合评价结果，即“较低风险”。
由于该项目社会稳定风险的综合评估结果为“较低风险”，原则上建议通过该项目的房屋征收决定。
此外，针对该项目的单项风险提示，建议从如下方面加强风险防范：（1）加强风险预警，做好房屋征收现场维稳工作，建立风险预警制度，对房屋征收过程中发生的不稳定因素进行每日排查。（2）继续加强房屋征收政策的宣传，营造良好的社会舆论氛围，可通过电视、广播、报纸、悬挂相应的宣传横幅等多重渠道，对涉及征收拆迁的居民和工人负责人、员工进行宣传，并安排工作人员现场解答各种疑难问题。（3）创新思路，讲求科学的房屋征收方法，以人为本，促进和谐拆迁。例如在房屋征收过程中，充分调动社区街道办的积极性，通过社区股份公司的劝解，让被征收人从公共利益出发，配合项目的征收工作，还要按规定做好公开、公示工作，保证被征收对象的知情权。（4）加强对资金使用的监管，预防腐败的发生。各街道办作为补偿资金的收支单位，每笔资金的使用均要有记录，使用有理有据，区重建局应加强资金使用的监督工作，区审计部门应该加强对补偿资金的审计工作，防止因资金使用不当而影响被征收人的切身利益，进而发生“衍生性”社会不稳定现象。（5）制定应急预案，明确职责分工，做好应急处置。该项目涉及多方利益，关系复杂，若处理不当，或许会引发上访和群体性事件，为确保项目实施期间的社会稳定和项目的顺利进行，建议针对突发的群众事件制定相关应急工作预案。
4 结论与展望
通过“模型前置条件->模型输入变量->模型运算过程->模型输出结果->模型分析结论”等过程，该项目社会稳定风险的综合评估结果为“较低风险”，原则上建议通过该项目的房屋征收决定，而针对该项目的单项风险提示，则建议从若干方面加强风险防范。本文为科学评估房屋征收社会稳定风险提供了一个探索性的案例借鉴，未来研究可从如下方面进行展开：一是优化风险模糊评估模型，对风险指标及权重、模糊合成算子等进行深入研究，更好解决风险评估中的模糊性或不确定性问题；二是加强风险模糊评估应用，利用更多房屋征收项目进行案例分析和归纳总结，检验提升模型的准确性和有效性，为科学评估房屋征收社会稳定风险提供坚实的技术支持。
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作者简介：
唐琳，深圳市房地产评估发展中心副主任，高级经济师，研究方向为房地产评估。
模糊综合评估 篇7
1 模糊综合评价法
模糊综合评价法是20世纪60年代美国科学家扎德创立的, 是针对现实中大量的经济现象的模糊性而为之设计的一种评判模型评价方法, 在应用企业实践中得到了有关专家的不断改进。该方法既有严格的定量规划, 也有对难以定量分析的模糊现象进行主观上的定性描述, 把定性描述和定量分析紧密地结合起来, 其基本原理是先按每个一级指标单独评判, 再按所有一级指标综合评判, 基本步骤和方法如下。
1.1 确定评价指标集
评价指标集是以影响评价对象的各种指标为元素所组成的一个普通集合, 在评价企业绩效有效性时, 此集合中的元素为第一层因素, 可用公式表示, 即:, 其中各元素代表各个一级评价指标, 而xi通常又可以是由若干二级指标构成的集合, 即: (pi是xi对应的二级指标的个数) 。这些指标通常具有不同程度的模糊性。应该注意的是, 评价指标可以是模糊的, 但指标之间的关系必须是确定的[2]。
1.2 确定评语集
评语集是评价对象可能隶属的各种评判结果的集合。通常用Y表示即:, 其中各元素代表各种可能的总评判结果或评价等级。评价等级由专家讨论来评定, 通常可分为优、良、中、差, 或非常满意、满意、基本满意、不满意, 或大、中、小, 或严重、一般、轻微等。
1.3 确定权重集
权重集是由各个评价指标的权重值组成的集合, 权重反映了各指标对评价对象的重要程度。一级评价指标集的权重集用A表示, 是1×m矩阵;xi对应的二级评价指标集的权重集用Ai表示, 是1×pi矩阵。
1.4 对整个模型进行模糊分析结果
一般可以用最大隶属度法、加权平均法或模糊分布法来处理评价指标, 以便确定评价对象的结果。
2 运用博弈论对评价指标集元素做出最佳选择
2.1 博弈论
博弈论是研究在策略环境中如何进行策略性决策和采取策略性行动的科学。属应用数学的一个分支, 博弈论已经成为经济学的标准分析工具之一。目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学中博弈论主要研究公式化了的激励结构间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。这里的环境是指每个人进行的决策和采取的行动都会对其他人产生影响, 每个人要根据其他人的可能反应来决定自己的决策和行动。同样运用于物流企业的各因素的确定通过寻找纳什均衡从而使自己利益最大化。
2.2 纳什均衡的精炼:逆向归纳法进行简单选择
我们使用所谓的“逆向归纳法”。第一步, 先从博弈的最后阶段的每一个决策点开始, 确定相对应参与人此时所选的策略, 并把参与人所放弃的其他策略删除, 从而得到原博弈的一个简化博弈;第二步, 对简化博弈重复步骤第一的程序, 最后得到原博弈的一个最简单博弈。这个最简单博弈, 就是博弈的解。例如:我们用逆向归纳法来解图1、2的情侣博弈, 假如我们知道, 在这个博弈中, 有两个纳什均衡, 即 (足球, 足球) 和 (芭蕾, 芭蕾) , 那么, 在这个纳什均衡中哪一个更加可能成为博弈的最终结果?首先来看最后阶段即女方的决策。如果男方选择足球, 则女方当然选择足球, 选择足球的支付为1, 大于选择芭蕾的支付0。于是我们可以将图中最后阶段的四条线段中的第二以及他们后面的终点和支付组合全部删除, 为了方便起见删除的部分我们把实线换成虚线, (参见下图1、2) ;另一方面, 如果男方选择芭蕾, 则女方当然选择芭蕾的支付为2, 大于选择足球的支付-1, 我们又可以将图中最后阶段的四条线段的第三条删除[3], 通过对比选择最值得用来评估的因素。
3 企业物流系统评价指标体系的确定
本文依据目前企业物流管理现状和企业经营策略, 按以上设计原则, 依照现代物流运作管理的思想, 确定一套适合该企业物流系统绩效的评价指标体系。从以上博弈论的纳什均衡的精炼发现当男子选足球时, 女方也应该选足球, 推挤到物流企业得知企业物流的因素也是一个整体配套的, 各因素相互联系和制约将物流系统内相互制约, 我们可以通过复杂因素间的关系精简出最重要因素并区分它们各自对企业绩效评价结果影响构架一个新的评价指标体系[4]。见表1。
4 物流系统模糊综合评判建模与评判
4.1 建立评价因素集
4.2 确定绩效评价因子的权重
权重是主要反映企业物流各个因素对绩效评估重要程度, 反映在因素集U上的模糊子集A且对企业物流绩效各评价指标权重确定的大小, 通过权值因子判断方法来进行。是一种可以定性绩效评价定量化权重的一种确定方法, 具体实行过程和步骤如下:组成评价调查组主要从某企业中抽取相关部门人员共10人来研究, 制订适合该企业评价指标因子判断表。如表2所示。
调查组完成权值因子判断表的填写。分值的具体获取方式如下:每列因子与行因子相互对比得出, 本次研究主要采用5分制的方式, 对特别重要的指标打5分, 较重要的因子为3分, 两个指标都同样重要的打2分, 不太重要的打1分, 非常不重要的打0分。然后对各组员所填权值因子值判断表收集进行统计。指标评价体系可以有无数个U1, U2, U3…Un, 本文仅对五个重要指标进行评估。
(1) 计算每一行的平均值。
(2) 求出评价指标平均分值。
(3) 对评价指标权值计算。
经过统计计算后结果为:
建立评价集, 综合考虑评价指标体系中定性定量因素的性质, 建立评价集V= (优, 良, 中, 差) , 确定相应的分值集为 (1, 020, 019, 016) 评价时, 对于定性因素考虑时, 严格按照评价集的评语进行评价;但对于定量因素, 为保证得到数据的精准性, 可以首先调研出其实际数值, 然后按照相应分值集转换成隶属度向量矩阵。找出评判矩阵又叫隶属度向量矩阵, 它是对评价项目集内评价项目评定的一种模糊映射, 方法如下:
该模糊综合评判公式可以表示为B=A.R, 在企业物流绩效评价过程中, 评价的企业物流指标体系有可能是两级或多级, 因此首先进行一级综合评判, 构建形成一级指标评价矩阵Ri, 表示为:
其中, Ri中的各隶属度满足值为:
4.3 模糊综合评判
上述一级指标评价矩阵R, 仅仅反映了各一级指标对评价对象的影响, 而模糊综合评价所要反映的是所有因素对评价对象的综合影响。通过上一级结果再进行下一级的综合评判, 各层级相互联系整体, 可得该企业物流系统的综合得分c=B·v=0.7736。对以上物流绩效的整体性评价结果进行分析, 该企业内部物流绩效整体运作处于中上水平, 物流系统的改进有较大的空间, 寻找出瓶颈的原因、提升企业的综合水平是关键。
摘要：本文从物流绩效管理的角度出发, 根据某企业物流管理现状, 采用经济学博弈论判断表法统计各指标的权重, 选择适合其物流系统的评价指标体系, 并应用模糊综合评判法对该企业的物流系统进行了整体评估。最后, 对物流系统整体评价结果进行了分析, 找出了该企业物流系统中的瓶颈, 以期为进行物流系统优化提供科学依据。
关键词：物流系统,模糊综合评判,权值因子,博弈论
参考文献
[1]李昕, 祖峰.平衡计分卡与物流企业绩效评价体系设计[J].商业时代, 2007.
[2]李士勇.工程模糊数学及应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社, 2004.
模糊综合评估 篇8
1 文献综述
徐君在煤炭生产管理等相关理论的基础上, 设计出了煤炭安全生产评价指标体系, 并且通过模糊数学的相关工具方法对该评价指标体系进行了验证。鲁金华等根据主成分分析法, 通过对煤炭安全生产中对安全性的评价相关数据的处理, 最终建立了煤炭安全生产的数学评价模型, 从而将煤炭安全生产管理的定性研究转化为定量研究。
徐泽水、岳振军认为模糊综合评价是一种年轻但发展较快的模糊数学方法。对模糊现象的综合评价, 主要是利用模糊数学的理论与方法进行的。在模糊综合评价中, 为了客观地反映各因素的重要程度, 需要对各因素的相对重要性进行估计, 本文采用层次分析法来确定权重。
针对该问题, 本文通过模糊综合评价的方法建立模型, 并使用层次分析法确定权重。为实现对煤炭生产安全程度的有效评估, 本文采用调查问卷的方式获取数据, 建立模糊关系矩阵, 并通过Matlab软件对所得数据进行处理分析。
2 煤炭生产安全评价模型的构建
2.1 煤炭生产安全评价指标体系
确定评价指标体系是建立模糊综合评价模型的首要问题。结合所查阅的各方面资料, 本文作出了校园移动通信运营商顾客满意度的评估指标体系层次结构模型 (见图1) 。
2.2 煤炭生产安全评价模型的建立
模糊综合评价的数学模型的一般建立步骤为:
(1) 确定评价指标因素论域。
根据评价指标, 煤炭生产安全评价模型指标因素论域为:
其中, C1, C2, C3, C4分别为员工素质、生产环节、管理水平和技术装备评价指标因素集。
(2) 确定评价因素权重集。
本文通过使用层次分析法得出各个因素的权重集。针对煤炭生产安全评价的具体情况, 结合上文所建立的因素指标, 目标层为煤炭生产安全水平。准则层分别为:员工素质、生产环节、管理水平和技术装备。
(3) 确定评价等级档次集。
根据实际情况, 校园移动通信运营商的优劣等级的集合可以划分为:
V={非常满意;较满意;满意;较不满意;不满意}。
(4) 建立模糊关系矩阵。
本文通过使用问卷调查的方法获得所需要的数据, 通过对有效的问卷进行整理总结, 并按照各因素相应等级进行统计, 得到评判统计表。由评判统计表, 可得模糊关系矩阵B以及各评价因素的模糊关系子矩阵。
(5) 综合评判结论。
根据所确定的模糊关系矩阵B及相应的权重值W, 可求出最后的绩效考核综合评价值K:
利用综合评价结果有2种方法对各个参评对象进行比较、排序:一、最大隶属度法;二、加权平均法。本文采用加权平均法对煤炭生产安全水平进行评价。
2.3 权重的确定
本文使用层次分析法来确定各指标的权重。
(1) 构造判断矩阵并赋值。
判断矩阵表示在层次结构模型中, 从第二层开始, 针对上一层某一元素言, 本层次有关元素之间相对重要性的比较。一般主要使用T.L.Satty提出的“1~9比率标度法”表来确定相对重要性, 从而进行定量评价, 1~9标度所代表的含义如表1所示。
假设有n个指标, 利用“1~9比率标度法”对各个指标的相对重要性进行判断比较, 构成了如下的判断矩阵:
该判断矩阵有如下的性质:
经过咨询对煤炭生产安全管理的专业人员进行调查, 得出了如下的判断矩阵:
(2) 计算指标权重及一致性检验。
本文通过使用Matlab 7.0软件计算上文所得到的判断矩阵各因素, 针对其准则的相对权重, 可以求得上述各判断矩阵的最大特征值λmax以及特征向量W。为检验判断矩阵的合理性, 还需进行一致性检验。CI为矩阵的一致性指标, 可通过下式求得:
RI为随机一致性指标, 可通过查表得出, 表2为随机一致性指标表。
一般使用计算一致性比例 (CR) 来检验判断矩阵的一致性:
当CR≤0.1时, 则判断矩阵的一致性是可以接受的;当CR>0.1时, 则应该对该判断矩阵适当的修正, 直至符合一致性要求时才可以使用。
3 Matlab计算判断矩阵
对上文所得的判断矩阵按照层次分析法的算法进行分析, 并使用Matlab7.0分别对以上判断矩阵的最大特征值和特征向量进行计算 (见表3) 。
4 实证分析
本文的数据通过问卷调查的方法对某煤炭企业的员工依照调查取得。共发出问卷600份, 回收问卷564份, 其中有效问卷525份, 无效问卷39份。得到的子因素集的模糊关系矩阵如下:
利用算子将权重W与所得模糊关系矩阵合成, 得到模糊综合评价结果向量B。所得向量K表示被评价的事物从整体看对各个等级模糊子集的隶属程度。用Matlab7.0软件利用算子M (• , ×) 进行计算, 得出的模糊综合隶属度值矩阵为:
由加权平均法, 对各评语等级进行赋值, 将非常满意、满意、较满意、满意、较不满意、不满意分别赋值为90, 80, 70, 60, 50, 计算可得, 加权算术平均数即该企业煤矿生产安全水平的得分为75.8070, 可见其位于较满意和满意之间。
5 结语
本文在对煤矿生产安全管理相关理论研究的基础上, 使用模糊综合评价方法, 并使用层次分析法确定各个指标因素的权重, 构建了煤矿生产安全水平评估体模型。并由调查问卷的方式采集数据, 使用Matlab软件对实例进行分析, 对模型进行了进一步的解释和验证, 以期为煤矿企业的安全生产提供一定的参考价值。
参考文献
[1]曾毅, 李月军.政策执行过程中的否决点问题—以煤炭安全生产管理为例[J].中国行政管理, 2013 (2) :95-99.
模糊综合评估 篇9
1 综合评估指标体系
从根本上分析了影响电能计量装置工作质量的因素,分别从技术、管理等方面入手,选取不同的工作指标构建综合化评估体系,以提升电能计量装置的运行效率。
1.1 技术层面
从技术层面分析问题,不仅能明确电能计量装置的工作性能,还能让相关工作人员总结经验,从根本上反映出电能计量装置的实际运行状态。在性能方面,可以将设备分为电能计量装置、电能表、电流互感器等。不同部件的运行情况和电网的运行状态不同,所以,要分别分析它们。在设备正常运行的情况下,主要的评价指标包括电能表计量性能,电能表元器件性能和输出、控制等诸多内容。CT与PT二次回路周期检验实测值也是可以反馈运行质量的,而主要评价方向是负荷性质和频率波动等。这样做,不仅节省了不必要的电压指标内容,还加大了剩磁高压漏电流对其的影响。在可靠性方面,主要工作是分析电能计量装置的历史运行情况,并根据其实际运行状态来反馈历史错误,明确变化趋势。可靠性指标包括家族缺陷事故记录和历史误差2项,所有的指标都下属了电能表和CT等,要对这些环节进行科学的评估。不同部件对计量装置造成的影响是也不同的,所以,可以设立一些具有差异性的权重系数来完成工作,反映出历史误差造成的影响。家族缺陷事故记录主要考虑的是同一品牌,同一型号、批次计量装置在不同计量点的历史数据。这个指标反映了产品本身的质量和厂家的生产水平。也许会因为元器件的选择或厂家生产能力等多种原因使得同一品牌、同一型号的电能计量装置存在同样的技术缺陷。
1.2 管理层面
从管理的角度来说,主要工作是明确电能计量装置中各部件的配置及其实际工作情况等,进而对装置进行全面性评估。在工作过程中,工况环境比较倾向于对外界环境影响的评估,明确突发性电网环境可能会对电能计量装置运行状态造成的影响。在部件配置方面,可以将电能表分为二次回路和具体的子指标。电能表评价内容包括错误接线、封闭性问题和表性选择等。同时,在工作推进的过程中,还增加了二次绕组专用指标和二路回路的评价内容。对于次截面面积及其封闭性,工况环境会对电能计量装置的整体质量造成一定的影响,影响设备安装、线路工程等方面的指标。
1.3 重要性层面
在分析工作的重要性时,主要方向是分析电能计量装置计量对象的重要性。在实际运行过程中,电能计量装置需要以计量和对象来划分,实现不同形式的管理。对计量对象的关注程度不同,则对计量装置实际配置的要求也存在一定的差异。因为电能计量装置的种类比较多,所以,需要采取设置重要性指标的形式明确计量点的运行状态和计量点的运行顺序。比如,2套位于A点和B点的计量装置,在评估其状态时,可以从技术层面和管理层面获取到相同的结果。但是,因为A点类别要明显超过B点,所以,从根本上反映出了在相同条件下,A点的重要性远超过B点。因此,需要关注A点计量装置的运行情况,设定重要性指标,使其参与到评估过程中,影响估值,进而提升综合评估质量。
2 综合评价
从当前的工作情况看,影响电能计量装置日常运行质量的因素比较多,并且不同影响因素之间的界限也不够明确,部分指标比较模糊,还存在不确定性。这些问题在环境温湿度和外界电磁场干扰等方面的表现尤为突出。针对这些问题,可以采用模糊数学法进行分析。模糊综合评价法的基本工作目标是将模糊教学作为基础,综合模糊变换工作原理和相应的隶属度原则来考虑被评价对象的属性等,明确等级和类别评定方式。如果要采取层次分析法分析问题,可以对比不同的工作方式,明确不同要素的影响因素及其重要程度。从层次分析的角度来看,模糊综合评估首先要通过AHP来明确权重矢量,之后通过专家决策明确模糊评价矩阵的情况,再全面预算评价,提升模糊综合评价工作的质量。
2.1 层次分析法的应用
层次分析法是近年来比较常见的一种定量、定性相互结合的工作模式,是一种多准则决策评价方法。该工作方法的基本工作原理是,利用逻辑关系处理被评价系统,将评价指标作为有序层次结构来看待。文中提到的综合评估指标体系的工作原理就是按照该方式构建出的一种工作模式。在相同层间,不同指标对应的指标影响权重也是不同的。这也从根本上反馈出了不同指标可能对上次指标产生的影响权重也是不同的,存在指标大小不一的情况。
2.2 模糊综合评价法的应用
在实际使用过程中,模糊综合评价法会受到许多因素的影响,并且其工作原理也是对影响因素进行综合评价。在实际评价过程中,该评价方法隶属度概念具有一定的针对性,通过高精度的数学语言来描述定性和各种不确定性因素,以解决指标量纲方面存在的问题。通过m=4级法,从正常、注意、异常、严重这4个状态分析问题。在正常状态下,不仅可以表示出电能计量装置不同运行状态下的限制,还可以让装置继续呈现出正常的运行状态。同时,工作人员还要注意电能计量装置单项方面的问题。如果实际检验结果证明装置没有超出标准的限制,则依然可以继续运行,但是,要加大监视力度。如果经过检验发现异常状态已经超过装置的承受范围或者接近标准限值,则必须对其进行监视,适时排查。如果情况比较严重,则代表了装置自身存在一些问题,要进行必要的检验。除此之外,还要明确综合评价模糊的矩阵问题。对隶属函数来说,可以统计实验数据,采取人工处理等方式评价不同指标,进而提升评价质量。
2.3 周期检验
当前电能计量工作装置检测内容中包括国家出台的法律法规等。随着科学技术的不断发展,各单位的产品质量有了明显的提升,电能计量装置的稳定性也有所改善,准确性也比前些年要好。所以,按照之前的方法进行周期性检验可能会引发资源浪费等问题,并且现场施工作业的风险也相对较高。针对这种情况,工作人员可以在电能计量装置运行状态评估工作的基础上延期检验或者提前检验电能计量装置,减少周期检验需要付出的人力和物力等,减少资源的浪费,提高安全防护等级。同时,这样做还可以提升装置运行的安全性,进一步提高技术管理水平。
3 结束语
经济的发展离不开电力资源的支持,而电能计量装置作为提升电力企业工作效率的基本工作装置,在电力企业发展的过程中发挥着至关重要的作用。本文先综合评估了指标体系,然后分别从技术层面、管理层面、重要性层面进行分析,全面论证了综合评估工作方式。之后分别从层次分析法的应用、周期检验和模糊综合评价法的应用3个角度阐述了详细的检验策略,希望可以为后续的研究奠定基础,以提高电能计量装置的工作质量。
参考文献
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[5]陈鹏.浅析电能计量装置误差原因及控制方法[J].中国新技术新产品,2013(02):121-122.
模糊综合评估 篇10
高校是人才的摇篮，教学质量是评估高校质量的最重要的因素之一。通过教学质量评测，可以帮助学校领导及时全面的掌握全校教师教学业务状况，帮助教师有针对性的改进工作方法、提高教学质量。促进老师的教与学生的学。如何科学地、全面、客观公正地评估教师的师德水平和业务素质，是一项理论上和实践上都十分重要的工作，近年来受到广大学者的关注。在本文中我们提出并实现了基于模糊综合评价的教学质量评估系统。该系统利用模糊综合评价思想，能从多种教学因素、多位学生对教师的评价及教师之间的相互评价中能得到该老师的综合评价及综合评价排名。
1 模糊综合评价原理
定义1[4]集合X的一个模糊子集A軒，A軒={(μA軒(x),x|x∈X)，其中μA軒(x)是一个在区间[0,1]上确定的数，称为点x对A軒的隶属度。
定义2[5]映射f:U→F(V)是从U到V的模糊映射。
定义3[5]设R∈F(U,V),任意u∈U对应V上的一个模糊集合，称为R在U处的截影,记为R|u,它的隶属函数为R|u=R(u,v)。
定理1[5]：任给R∈F(U,V),都唯一确定了一个从U到V的模糊映射，记为fR:U→F(V)，对任意u∈U都有fR:U→R|u
可见，U×V上的任意模糊关系与模糊映射之间有一一对应关系。模糊关系(矩阵)与模糊映射可等同使用。
定理2[5]：任给R∈F(U,V),都唯一确定了一个从U到V的模糊变换，记为TR:F(U)→F(V)，对任意A∈U有TR(A)=A莓R
这里“莓”表示模糊运算符。对此运算符的定义不同，则对应不同的模糊综合评判模型。现有模糊综合评判模型包括：等，在本文中我们采用M(·,茌)。
定义4：给定模糊集(a1,a2,…,am),(0≤ai≤1,i=1,2,…,m)及模糊综合评判矩阵
模糊集B为模糊综合评价，则。
2 基于模糊综合评价的高校教学质量评估系统模型
本文提出了一个基于模糊综合评价的高校教学质量评估系统FSES，其由用户界面、建立评价矩阵D模块、模糊综合评价矩阵R、模糊综合评价、模糊综合评价分数及排序模块组成(图1)。在用户界面FSES中，有三类用户：学生用户只具有打分权限，对各项指标打分采用通用百分制形式;教师用户具有浏览学生反馈信息与查看排行榜权限;质量评估小组用户除上述所有权限还具有设定评价等级及各指标权系数权限。当质量评估小组用户设定了评价等级及各指标权系数权限后，学生就可以对各评价指标进行打分，系统将所有的打分存入数据库并根据评价等级各指标进行统计处理，形成评价矩阵模块。然后由评价矩阵模块生成模糊综合评判矩阵，并根据指标权系数进行模糊综合评价，最后再生成模糊综合评价分数，再对分数集进行排序处理生成排行榜。
3 基于模糊综合评价的高校教学质量评估系统实现
3.1 确定评价因素及权重
在分析了教学质量评估所涉及的因素后，确立了以教学态度，教学目的，教学内容，教学方法，教学语言，教学教态，教学效果，教学管理这8个评定因素的评价指标体系。因素集={u1教学态度，u2教学目的，u3教学内容，u4教学方法，u5教学语言，u6教学教态，u7教学效果，u8教学管理};通过学生、教师和专家问卷和座谈，确定各因素权重如图2所示。记为A=(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8)=(0.15,0.1,0.1,0.25,0.15,0.05,0.1,0.1)。
3.2 确定评价等级
评价等级可由教学质量专家组根据学校情况讨论并执行，设教师评价等级E={e1,e2，…，em}={优秀，良好，合格，基本合格，不合格}，若设定评价等级分数分别为E={0.9,0.7,0.5,0.3,0.1}。则学生对老师的每项百分制评分，将按如下原则进行处理：设学生打分x，则优秀：x≥90;良好70≤x<90;合格50≤x<70;基本合格30≤x<50;不合格10≤x<30，无效x<10。
3.3 生成评价矩阵
根据学生的打分情况及评价等级的确定情况建立评价矩阵。假设对某教师教学质量进行评价的学生人数为7人，参评人员根据教学质量评估综合评判表中各项以5级评价等级对其进行评估，收回评估表对结果进行统计，得到学生对某教师教学质量评价矩阵如图3所示。
对应评价矩阵。
3.4 生成模糊综合评价矩阵
对评价矩阵D采用规一化处理生成模糊综合评价矩阵R，其中R=(rij)，,dij是矩阵D中的元素。对上述评价矩阵D,采用归一化处理后即得模糊矩阵R。
3.5 生成模糊综合评价矩阵
采用定义4对模糊综合评判矩阵进行加权，得出模糊综合评价结果B,
由评价结果可知，对此教师教学质量评价为“优秀”的比例为10%，“良好”的比例为44.4%，“合格”的比例为36.4%，“基本合格”比例为9.1%，“不合格”比例为0。由最大隶属度原则，对该教师的评价等级为“合格”。
3.6 排行榜
对每个教师采用定理2进行计算得到对应排行榜分，其中莓取M(·,+)模型。即
所以N=0.1×0.9+0.444×0.7+0.364×0.5+0.091×0.3+0.0×0.1=0.61。
每位老师将得到排行榜分，将其进行排序后，即可得对应名次。
4 实验结果及展望
在本系统中，我们实现了学生基本情况管理模块，教师基本情况管理模块，并可录入听课记录。我们的重点是多名学生在对多名老师进行评价后，怎样客观公正地得到一个综合评价。其中，图4是对教师的听课记录的录入，图5是学生对老师的评价，图6是排行榜。
本文中提出了一种提出并实现了基于模糊综合评价的教学质量评估系统。该系统利用模糊综合评价思想，能从多种教学因素、多位学生对教师的评价对该教师并能确定该老师教学质量名次。该方法客观，公正，适应高校的教学质量评估，极大节约高校教学质量评估成本，提高评估质量。
参考文献
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[5]杨纶标.模糊数学原理及应用[M].广州:华南理工大学出版社,2005.
模糊综合评估 篇11
摘 要 国有企业不良资产问题一直是国内研究焦点，但对国有企业不良资产风险来源的研究大多是定性分析。本文主要探讨对其进行综合定量性分析的方法。通过模糊影响图风险综合评估模型，对现阶段国有企业不良资产风险源对国有企业资产质量的影响进行定量化研究。
关键词 不良资产 模糊影响图 风险评估
国有企业不良资产风险源既有外部环境因素也有企业内部因素，既涉及定性因素又涉及定量因素，这些因素繁多且各种因素之间又相互影响。解决这种复杂情况，关键在于选择一种既能清晰描述各种因素的综合作用，又能定量分析各种因素对最终目标值的综合影响程度的方法来认识国有企业不良资产风险源，从而有助于国有企业不良资产的处置。模糊影响图具有处理复杂关系和不确定问题的能力，并且其建模和分析过程与风险分析过程具有较好的一致性，因而本文选择了模糊影响图研究国有企业不良资产风险源。
一、模糊影响图的构造
根据双向构造影响图的思想，构造国有企业不良资产模糊影响图的步骤：（1）确定价值结点；（2）构造模糊影响图的关系层；（3）构造模糊影响图的函数层及数值层；（4）模糊影响图的评价；（5）国有企业不良资产的风险估算。
二、确定价值结点
由模糊影响图理论可知价值结点代表我们分析的目标，确定价值结点就是确定分析目标，分析目标要看分析对象的时点而定。
三、构造模糊影响图的关系层
构造模糊影响图的关系层是构造模糊影响图的核心，这关系到各种原因通过何种形式形成国有企业不良资产的，这需要很高的技巧和细致的分析。
首先，价值结点分析。以不良资产预计损失额为目标结点，又根据不良资产的分类把目标结点从会计学角度进一步分解为不良流动资产、不良固定资产、不良长期投资、不良无形资产和不良递延及其他资产五个结点。再对这些结点进一步分解为直接前序结点，例如不良流动资产又可分为不良应收款项，不良存货，不良短期投资等直接前序价值结点。根据需要还可继续进行分解。
其次，构造局部影响图。目标定向构造影响图方法有利于多学科专家进行交流，因而可将图中的边界结点按专业分类，一个学科的专家负责该领域内的图的构造。本文把国有企业不良资产风险源划分为三个最重要的五个方面，即产权关系和投资体制、监督管理、处置渠道、内部控制和公司治理，其中后两者为内部风险源，也是最核心的因素。
再者，变量因素的合并和核定。当整个影响图的关系层构造完成以后，有可能存在一个问题就是图中存在相同的结点，尤其在不同的局部，因此在把局部影响图合并为总影响图时，一定要仔细检查，合并相同结点。
最后，综合考慮国有企业不良资产风险源，核实有无漏掉重要的影响因素，如有发现，要分析判断与图中其他重要变量的关系，将其正确地连接起来，得到一个完整的影响图模型，并给予编号。如图1所示：
四、构造模糊影响图的函数层及数值层
首先，定义模糊影响图中的两类模糊集。
频率模糊集的定义。我们可以把频率范围从0到1分成10等份，（0，0.1，0.2，…，1.0），然后根据决策者的偏好，依据专家咨询，确定频率模糊集及隶属度。例如，高（H）= {0.7/0.5，0.8/0.7，0.9/0.9，1.0/1.0}；中（M）={0.3/0.2，0.4/0.8，0.5/1.0，0.6//0.8，0.7/0.2}；低（L）={0/1.0，0.1/0.9，0.2/0.7，0.3/0.5}。
状态模糊集的定义。根据已确定的价值结点的状态空间，即不良资产的变化幅度，我们采用变量增减百分比来描述变量的不确定性，首先将变化范围设定为0％-50％之间，将变化范围划分为几等份（-50%，-40%，…，0，…，40%，50%），然后根据决策者的偏好，依据专家咨询，定义状态可能性的语言性质，即状态模糊集及隶属度。
比如：提高很多（HI）={20％/0.2，30％/0.6，40％／0.9，50％/1.0}；
提高较多（MI）={10％/0.3，20％/0.7，30％/1.0，40％/0.6}；
提高很少（LI）={0％/1.0，10％/0.8，20％/0.4）；
无明显变化（NO）={0％/1.0）。
还有一些变量需要其他的语言描述，例如某一事件是否发生——“是，否”，投资体制的——“优，中，劣”。这种情况下，变量的状态模糊集及隶属度。如下：优（G）={优/1.0，中/0，劣/0}；中（M）={优/0，中/1.0，劣/0}；劣（B）={优/0，中/0，劣/1.0}。
其次，定义模糊影响图的数值层。对于独立结点，需估计其各种可能状态模糊集及对应的频率模糊集。对于非独立结点和价值结点，只需要知道状态空间并估计模糊集即可。为建模的简便及模型的可求解性，应尽量建立同种类型的状态模糊集，在不良资产风险源影响图模型中基本采用“提高很多”、“提高较多”、“提高较少”、“无明显变化”、“降低较少”、“降低较多”、“降低很多”这样的语言词汇。
再次，模糊影响图的函数层。确定模糊影响图的函数层就是确定变量间的模糊关系，即只需要以语言值估计结点间的成对关系。对于变量间的关系，有专家语言描述结点间的成对模糊关系。例如，结点4“投资体制”与结点23 “不良资产”的模糊关系：IF 结点4“优”，THEN结点23提高很多；IF 结点4“中”，THEN结点23提高较少；IF 结点4“差”，THEN结点23降低较多。
五、国有企业不良资产风险模糊影响图评价
通过采用模糊影响图方法进行计算，得价值节点不良资产的频率矩阵，例如：
从上面价值结点的频率矩阵中选取一行，使本行与其所对应的频率的乘积的和在所有行中最大。根据公式 = / ，得到价值结点变动即国有企业不良资产的概率值，如表2所示。
通过上表可以分析得出，国有企业不良资产减少概率较高，超过了10%。而国有企业不良资产增加的概率比较稳定，都在6%以上。
六、结束语
模糊影响图方法将模糊变换与影响图理论相结合，既能克服传统风险分析方法上的缺陷，又能克服影响图结构中概率获取上的困难，是一种有较大应用前景的决策和风险评价方法。
参考文献：
[1]李国良.国有企业不良资产管理与处置问题研究.经济科学出版社.2008.
[2]徐国君.浅谈国有企业不良资产成因及应对策略.企业与经济管理.2007.
模糊综合评估 篇12
发生在高层教学楼内的火灾具有烟囱效应显著、人员集中且疏散困难、火灾扑救难度大的特点。然而, 我国消防监督部门在高层教学楼的防火监督检查中, 对教学楼安全状况的评价缺乏客观的技术手段。例如, 如何运用建筑防火规范、防火分区如何划分和认定、人员密度如何确定等问题, 常常成为消防监督管理人员的难题。因此, 研究消防安全评估技术, 将有助于重大火灾隐患的确定和消除。
而火灾危险性本身就是一个模糊概念, 即危险程度本身不存在确定的数量界限。与此同时, 教学楼的火灾危险性涉及多个影响因素, 且许多影响因素难以量化, 因而具有一定的模糊性。这样, 模糊理论的应用就为教学楼火灾风险评估结果的客观、公正提供了一种可能。
1 高层教学楼火灾危险性评估因素体系的确定
火灾危险性指火灾发生的可能性与暴露于火灾或燃烧产物中而产生的预期灾害程度的总体反映。对于教学楼来说, 结合高层建筑防火设计规范、建筑防火对策、防火措施和专家意见, 以及大量火灾安全的调查、分析和总结, 确定主要评价指标如下:
(1) 主动防火方面。分为火灾探测系统、自动喷淋系统、火灾报警系统、火警广播系统、防排烟系统和消火栓系统等。
(2) 被动防火方面。分为阻燃、防火结构、建筑结构、火灾荷载状态、安全疏散设施等。
(3) 管理及其他。分为建筑内部人员状况、管理水平和建筑占用模式等。建筑内部人员状况分为人员密度、年龄状况和防火训练情况;管理水平分为消防管理规定、专职值班和业余消防组织。
从所选定的评价指标可知, 高层教学楼火灾风险评价集是一个多因素、多层次的评价体系, 见表1所示。
3 综合评判数学模型
3.1 判断矩阵的建立
模糊综合评价的准确性取决于目标权重分配的准确性, 层次分析法 (FAHP) 把定性方法与定量方法有机地结合起来, 把多目标、多准则决策问题化为多层次单目标的两两对比, 是一种应用非常广泛的确定因素权重的方法。因此, 笔者在计算教学楼火灾危险性评估的各因素权重集时, 采用FAHP方法对元素进行两两比较, 采用表2所示的标度方法。如元素ai和aj相比较, 记比较的结果为bij, 表示元素ai和元素aj相对上一层元素T进行比较时, ai和aj具有模糊关系“……比……重要的多”的隶属度。根据上述标度方法和专家判断的结果可建立模糊判断矩阵B= (bij) n×n, 矩阵B表示针对上一层元素, 本层次与之有关元素之间相对重要性的比较。根据《高层民用建筑设计防火规范》以及消防专家的指导来确定模糊判断矩阵B。
3.2 各评判因素权重的确定
元素权重的确定有如下两种方法:
(1) 通过检验和调整等手段使模糊判断矩阵成为模糊一致判断矩阵, 然后利用式 (1) 求权重。
bij=0.5+a (Wi-Wj) (i, j=1, 2, 3, …, n) (1)
式中:0
(2) 通过求下述方程组的解得到权重向量。 通过求解式 (2) , 得到权重向量W=[W1, W2, W3, …, Wn], 它仍然是一个包含未知数a的表达式, 最后还须通过专家论证取值获得最终的权重向量。本文的评估因素权重集求法都采用第二种方法。
undefined
3.3 教学楼火灾危险性评估因素权重集的计算
表3是专家对火灾安全管理因素构成评估因素权重集评价结果, 利用FAHP方法第二种算法, 求得权重。
利用第二种方法, 解得其向量集为:
undefined
取a=2, 则得B3-E, 即火灾安全管理 (B3) 中各因素 (E31, E32, E33) 的最终权重集为:
WB3-E={0.42, 0.32, 0.26}
同理, 可求得其他影响因素WB1-C, WB2-D, WU-B的权重集。
3.4 教学楼火灾危险性评价等级的确定
3.4.1 建立评语集
在教学楼火灾风险的综合评价中, 将评语集分为5个等级如表4所示。
模糊综合评判的目的就是在综合考虑所有因素的基础上, 从评语集中选出一个最佳的评判结果, 即评判结果是从评语集中得出的一种最合乎现场实际的“火灾风险状况”。
3.4.2 多级模糊综合评判
模糊综合评判模型采用模糊分析算子M (·♁) 。对于一级模糊综合评判, 设模糊评判矩阵用R表示, 权重向量用A表示, 则综合评判结果B为:
undefined
式中:bj=min[1, undefinedairij]。
多级综合评判从最低一级开始, 逐级计算, 每级利用公式得出上一级的评判矩阵, 最终计算最上一级, 即火灾危险性的评判等级向量。
主动防火的综合评价结果:
W1=A1·R1= (Wij-1) 1×5
被动防火的综合评价结果:
W2=A2·R2= (Wij-2) 1×5
管理及其他综合评价结果:
W3=A3·R3= (Wij-3) 1×5
故对应的火灾危险性的综合评价为:
A·[W1, W2, W3]-1
计算W的综合评价值 (W*) :
W*=W·CT=W·[90, 80, 60, 40, 20]-1
其中:CT由各个评价等级对应的分数值确定 (见表4) , 一般取各个分数段的中间值。
4 实例分析
某教学楼东西长147.3 m, 南北长79.9 m, 建筑面积为16 566.45 m2。该教学楼采用不对称布局方式, 东侧为阶梯教室, 中部为地下1层、地上9层的小型教室, 西侧为大教室, 教学楼最多可同时容纳6 500名学生。该教学楼消防设施配备齐全, 拥有现代高层建筑应具备的消防系统。根据上述方法进行评价, 评价等级分为5个等级, 即评价集={很安全, 较安全, 一般安全, 不安全, 很不安全}。由消防、安全、建筑专家组成的火灾安全小组根据评价集, 对表1中的每一因素进行评分。
应用多因素多级模糊综合评价方法, 对高层教学楼火灾风险进行评价, 可得出各级因素的评价结果:
C= (0.242, 0.331, 0.220, 0.142, 0.065)
B1= (0.359, 0.268, 0.200, 0.124, 0.049)
D= (0.314, 0.151, 0.218, 0.302, 0.015)
B2= (0.463, 0.249, 0.167, 0.085, 0.036)
E= (0.116, 0.412, 0.264, 0.192, 0.016)
B3= (0.281, 0.321, 0.187, 0.199, 0.012)
通过二级模糊综合评价得到的某高层教学楼的总模糊综合评价向量为:
undefined
权重向量A= (0.4, 0.4, 0.2) , 则总因素的模糊综合评价结果为:
B=A·U= (0.385, 0.271, 0.184, 0.123, 0.036)
取等级参数向量R= (90 80 60 40 20) T, 经等级参数评判计算, 得P=B·R= (0.385, 0.271, 0.184, 0.123, 0.036) · (90 80 60 40 20) T=74.971。该高层教学楼的安全等级为Ⅱ级, 即该高层教学楼较安全。
5 结 论
根据模糊数学原理和层次分析法, 提出了高层教学楼火灾安全的模糊综合评价模型。同时, 结合此模型给出了某高层教学楼的火灾分析评估实例。等级参数评判法充分利用了模糊总评价结果带来的信息, 其评判结果比较符合实际, 可作为高层教学楼之间进行比较的重要判据, 为建筑消防监督检查的客观、公正、规范提供了较好的依据。
参考文献
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