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2.2 各级权重集的建立及权系数的赋值方法


在本文中，各权重集的权系数均满足非负性及归一性约束，即：a>0并且∑a=1。
权系数的赋值方法很多，包括直接给出法（DDM）、比较矩阵法（CMM）、层次分析法（AHP）、环比评分法（CCM）、模糊区间法（FIM）、重要性排序法（IOM）、二型模糊子集法（TFM）等。赋值方法应根据评价指标的特点而定。对于各项具体指标来说，能直接确定权系数的，用DDM；能两两比较的，用CMM、APH、CCM；能给出模糊区间的，用FIM；能对其重要性排序的，用IOM；上述方法均不奏效的，可考虑用TFM[5]。
2.3 模糊评语集的确定及模糊评语的量化
总目标及各级子目标的模糊评语均设四档，分别为优、良、中、差，模糊评语集记为：

2.4 评价模型的选择和各级子目标的综评
拥有多层次指标体系的模糊综评过程是由低层向高层渐次进行的。第k级评判指标向量即为第k-1级评判指标的隶属度，如此逐级进行评价，最后得到总评结果。

式中，表示评价目标Oij对评语“Y”的隶属度，余类推。称为评价矩阵，用于表示指标论域与评语论域{Y，L，Z，C}之间的模糊关系，例如：rij1表示Oij1对于评语“Y”（优）的隶属度。“ 。”是用于对模糊集合进行合成运算的合成算子。
关于模糊集合的合成算法，现已被提出的有9种[6]；以之为基础建立的模糊综评合成运算模型，常用的有5种[5]。本文采用“乘积、有界和”模型，即M(.,)，以便尽可能地将所有评价指标的影响考虑在内，避免丢失信息。M(.,)中的广义模糊“与”运算“.”实际上就是普通的乘法运算；广义模糊“或”运算“”为“有上界1求和”运算[5]，例如：αβ=min(1,α+β)。由于本文中的各权重集均满足归一性约束，故该模型中的“”运算就成为普通的加法运算，式(6)中的右侧项就成为普通的矩阵乘法。

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关键词： 综合 评价 方法研究 模糊 多层次 产品设计 方案 继电器