1) Multi-dimensional comprehensive evaluation
多维综合评判
1.
Multi-dimensional comprehensive evaluation of the summer maize varieties of regional trial in Henan Province in 2006 were analyzed,using the mathematical model of grey correlative multi-dimensional comprehensive evaluation.
应用灰色关联多维综合评判数学模型,对2006年河南省夏玉米区域试验品种进行了多因素综合评价分析。
3) multi-step comprehensive evaluation
多步综合评判
5) elements comprehensive judgment
多因素综合评判
1.
Finally,the course of elements comprehensive judgment is illustrated by an example.
结合算例说明采用多因素综合评判的模糊数学方法对道路路段安全的等级进行划分的过程。
6) multi-target comprehensive judgment
多目标综合评判
1.
Based on the typical subsection of routes,the multi-scheme optimization and the multi-target comprehensive judgment of the Yangtze-river bulk cargo transportation mode were achieved by multi-criteria evaluation method.
采用多准则评判方法,基于典型航线分航段论证思想,对长江散货运输组织方式进行了多方案优化及多目标综合评判,获得了长江主要干散货运输组织方式及最佳运输船型。
补充资料：模糊综合评判
综合考虑事物多种因素，用模糊集理论来评定其优劣的方法。模糊综合评判广泛用于评定产品质量、环境质量、农业布局、天气预报、医疗诊断等方面。
设给定两个有限论域：U＝{u1，u2，...，un}，V＝{v1，v2，...， vm}。这里 U是综合评判的因素所组成的集合,V代表评语所组成的集合。模糊综合评判是一个模糊变换问题：
X⋅R＝Y式中"⋅ "表示合成运算，X是U上的模糊子集，评判结果 Y是V上的模糊子集，模糊关系R可看作一个模糊变换器（见图）。
若已知Y和R，求X；或已知X和Y，求R；就构成模糊综合评判的逆问题，需要求解模糊关系方程。模糊关系方程是法国学者E.桑杰斯于1976年根据医疗诊断的需要提出来的。这类问题相当于已知评判结果和模糊关系，求评判者对各种因素的权数分配问题。这种问题具有重大的实际意义，对发展专家系统起指导作用。
现举评判电视机的实例来说明模糊综合评判的方法。U＝{u1，u2，u3}，V＝{v1，v2，v3，v4}。这里u1代表图像,u2代表音响，u3代表价格；v1表示很好，v2表示较好,v3表示可以,v4表示不好。设聘请专家或顾客进行评判。例如对于图像，有50％的人认为很好，40％的人认为较好，10％的人认为可以，没有人认为不好。全部结果记作：
对于图像：Vu1＝(0.5，0.4，0.1，0)
对于音响：Vu2＝(0.4，0.3，0.2，0.1)
对于价格：Vu3＝(0，0.1，0.3，0.6)
这样就构成一个模糊矩阵：
设一类顾客在购买电视机时主要是要求图像清晰，价格便宜，音响稍差则不要紧，则此类顾客对电视机三个因素的权数分配
X ＝[0.5 0.2 0.3]对电视机的评判结果为这是根据最大最小运算得到的，还需作归一化处理。因为0.5＋0.4＋0.3＋0.3＝1.5，用1.5除各项得到 [0.330.27 0.20 0.20]。模糊综合评判的结果,认为图像、音响、价格都很好的占比重最大，达33％。
设给定两个有限论域：U＝{u1，u2，...，un}，V＝{v1，v2，...， vm}。这里 U是综合评判的因素所组成的集合,V代表评语所组成的集合。模糊综合评判是一个模糊变换问题：
X⋅R＝Y式中"⋅ "表示合成运算，X是U上的模糊子集，评判结果 Y是V上的模糊子集，模糊关系R可看作一个模糊变换器（见图）。
若已知Y和R，求X；或已知X和Y，求R；就构成模糊综合评判的逆问题，需要求解模糊关系方程。模糊关系方程是法国学者E.桑杰斯于1976年根据医疗诊断的需要提出来的。这类问题相当于已知评判结果和模糊关系，求评判者对各种因素的权数分配问题。这种问题具有重大的实际意义，对发展专家系统起指导作用。
现举评判电视机的实例来说明模糊综合评判的方法。U＝{u1，u2，u3}，V＝{v1，v2，v3，v4}。这里u1代表图像,u2代表音响，u3代表价格；v1表示很好，v2表示较好,v3表示可以,v4表示不好。设聘请专家或顾客进行评判。例如对于图像，有50％的人认为很好，40％的人认为较好，10％的人认为可以，没有人认为不好。全部结果记作：
对于图像：Vu1＝(0.5，0.4，0.1，0)
对于音响：Vu2＝(0.4，0.3，0.2，0.1)
对于价格：Vu3＝(0，0.1，0.3，0.6)
这样就构成一个模糊矩阵：
设一类顾客在购买电视机时主要是要求图像清晰，价格便宜，音响稍差则不要紧，则此类顾客对电视机三个因素的权数分配
X ＝[0.5 0.2 0.3]对电视机的评判结果为这是根据最大最小运算得到的，还需作归一化处理。因为0.5＋0.4＋0.3＋0.3＝1.5，用1.5除各项得到 [0.330.27 0.20 0.20]。模糊综合评判的结果,认为图像、音响、价格都很好的占比重最大，达33％。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条