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模糊数学评价.ppt

1、模糊模型及其应用模糊模型及其应用模糊集合及隶属度模糊集合及隶属度badce00.20.910.4这几个图型相对于圆的隶属度U=a,b,c,d称为论域uA(a)=1uA(b)=0.9uA(c)=0.4uA(d)=0.2称为 U在 A上的隶属函数A为圆:年老及年轻的隶属函数年老及年轻的隶属函数0 0=u=50uo(u)=1+(u-50)/5)-2 50u=200-1uy(u)=1+(u-25)/5) 2 25u=200-11 0=u=251050 100年轻 年老年 龄 年老 年 轻=25 0 126 0 0.9630 0 0.540 0 0.150 0 0.038451 0.0384 0.035

2、670 0.94 0.0122100 0.99 0.004教师讲课的综合评判教师讲课的综合评判U是评价因素集, V是评语等级U=清楚易懂,教材熟练,生动有趣,板书整齐 V=很好,较好,一般,不好 0.4 0.5 0.1 00.6 0.3 0.1 00.1 0.2 0.6 0.10.1 0.2 0.5 0.2 rij表示第 i个因素着眼,对被评教师作出第 j种评语的可能程度:r11 r12 r13 r14r21 r22 r23 r24r31 r32 r33 r34r41 r42 r43 r44 很好 较好 一般 不好清楚易懂教材熟练生动有趣板书整齐VU数据来源:可以在某一班级做问卷调查,如在清楚

3、易懂方面有 40% 的学生认为是很好, 50% 的学生认为是较好, 10% 的认为一般,没有人认为不好。其它的因素如法炮制。模糊评价矩阵 R考虑考虑l 如果 V或 U中元素的个数不同,模糊评价矩阵的结构有何变化?权数权数l 我们可以为 U中的各元素分配不同的权数,表示各元素隶属于重要的隶属度。l A=( 0.5, 0.2, 0.2, 0.1)0.4 0.5 0.1 00.6 0.3 0.1 00.1 0.2 0.6 0.10.1 0.2 0.5 0.2 B=( 0.5, 0.2, 0.2, 0.1)评价模型是: A R,表示取小取大运算B1=Maxmin0.5,0.4, min0.2,0.6,

4、 min0.2,0.1, min0.1,0.1=0.4B2=Maxmin0.5,0.5, min0.2,0.3, min0.2,0.2, min0.1,0.2=0.5B3=Maxmin0.5,0.1, min0.2,0.1, min0.2,0.6, min0.1,0.5=0.2B4=Maxmin0.5,0, min0.2,0, min0.2,0.1, min0.1,0.2=0.1很好 较好 一般 不好清楚易懂教材熟练生动有趣板书整齐很好 较好 一般 不好B=(0.4, 0.5, 0.2, 0.1)B=(0.33, 0.42, 0.17, 0.08)根据最大隶属原则,该老师讲课只能是较好。归一化后:

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