基于云模型的模糊综合评价方法及应用

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1、第26卷第6期模糊系统与数学Vol.26,No.62012年12月FuzzySystemsandMathematicsDec.,2012文章编号:1001-7402(2012)06-0115-09基于云模型的模糊综合评价方法及应用11223沈进昌,杜树新,罗礻韦,罗季阳,杨倩,陈志锋(1.浙江大学工业控制技术国家重点实验室,工业控制研究所,浙江杭州310027;2.中国检验检疫科学研究院食品风险管理与应用研究所,北京100029)3.国家质量监督检验检疫总局,北京100088)摘要:阐述了利用正态云模型代替

2、模糊隶属函数进行模糊综合评价的方法。运用云模型的逆向云发生器、云运算原理,结合云模型的模糊性、随机性、统计性性质对一个评价系统进行综合评价。最后使用食品安全监管检测数据分析比对了基于云模型的模糊综合评价方法与常规模糊综合评价方法,算例表明云模型的模糊评价方法具有模糊隶属函数方法所不具备的优势。关键词:云模型;模糊综合评价;逆向云发生器;云运算中图分类号:O159文献标识码:A1引言模糊综合评价方法是众多综合评价方法中的一种,其基本思想是利用模糊线性变换原理和最大隶属度原则,考虑与被评价事物相关的各个因素,对

3、其做出合理的综合评价。它以隶属函数为桥梁,将不确定性在形式上转化为确定性,即将模糊性加以量化,从而可以利用传统的数学方法进行分析和处理。但隶属函数的桥梁作用在文献[1]中被提出质疑,其利用精确的函数曲线代替模糊的概念对模糊理论的发展产生了瓶颈。由此,中国工程院院士李德毅教授于1995年在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念,并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。本文以云模型替代隶属函数对基于云模型的模糊综合评价进行了研究。文章在阐述了模糊综合评价的一般方法及云理论的基础上,提出了基于云模型的综合评价方

4、法,并对食品安全检测数据进行了基于云模型的综合评价。2模糊综合评价及云模型简介2.1模糊综合评价模糊综合评价的常规方法为:①对于每个评价单元确定评语集V=(v1,v2,…,vp),即将评语集划分为p个等级;②确定因素集C=(c1,c2,…,cq),表示有q个评价因素;r11r12…r1pr21r22…r2p③利用专家打分等形式产生模糊综合评价矩阵R=;…………rq1rq2…rqp收稿日期:2011-03-28;修订日期:2011-07-17基金项目:国家质检总局科技计划项目(2010IK155)作者简介:沈

5、进昌(1986-),男,江苏兴化人,浙江大学控制科学与工程学系研究生,研究方向:模式识别与智能系统理论及应用;杜树新(1967-),男,浙江东阳人,浙江大学控制科学与工程学系副教授,研究方向:模式识别与智能系统理论及应用;罗礻韦(1974-),女,内蒙古包头人,中国检验检疫科学研究院食品风险管理与应用研究所副所长;罗季阳(1977-),男,陕西西安人,中国检验检疫科学研究院食品风险管理与应用研究所博士;杨倩(1978-),女,天津人,中国检验检疫科学研究院食品风险管理与应用研究所;陈志锋(1975-),男,

6、湖南益阳人,国家质量监督检验检疫总局。116模糊系统与数学2012年④确定每个因素的权重系数A=(a1,a2,…,aq);r11r12…r1pr21r22…r2p⑤利用模糊合成算子计算综合评价结果B=AR=(a1,a2,…,aq)=(b1,b2,…………rq1rq2…rqp…,bp),根据最大隶属度原则,选择模糊综合评价集B=(b1,b2,…,bp)中最大值bi所对应(v1,v2,…,vp)的vi作为最终的评价结果。由前面的表述可以发现,常规的模糊综合评价是一种由模糊到精确的转换过程,其评价结果是对n个评价

7、单元的固定的评价结果,模糊性得不到很好的体现。在实际评价中,从评价论域的选择到权重系数的计算,以及综合评价矩阵的产生都存在模糊以及不确定性,而且具有一定的随机性,像模糊评价方法所得到的一个简单的评价结果无法反映这些问题。以学生考试成绩为例,A考生59分,B考生60分,则A考生不及格,B考生及格,这种及格与否的判断难免存在偶然、随机等因素;又若A、B某次考试成绩相同,则这一次的单一成绩无法说明两者的异同,也不能反映两者成绩稳定性等一些主观因素。本文以云模型来替代隶属函数从而弥补常规模糊评价模型的不足。2.2云

8、模型(1)云的定义设X是一个普通的集合,X={x}称为论域,T是与X相联系的语言值。关于论域X中的模糊集合A是指对任意元素x均存在一个有稳定倾向的随机数_A(x),称为x对A的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的,则x可以看作是基础变量;如果论域中的元素不是简单有序的,而根据某个法则f可将X映射到另一个有序的论域X′上,X′中的一个且只有一个x′与x对应,则X′为基础变量,隶属度在X′上的分布称为(隶属)云。通过

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