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模糊数学之F综合评判1.简介：要判定某项产品设计是否有价值，每个人都可从不同角度考虑：有人看是否易于投产，有人看是否有市场潜力，有人看是否有技术创新，这时就要根据这多个因素对事物作综合评价。具体过程是：将评价目标看成是由多种因素组成的模糊集合（称为因素集u），再设定这些因素所能选取的评审等级，组成评语的模糊集合（称为评判集v），分别求出各单一因素对各个评审等级的归属程度（称为模糊矩阵），然后根据各个因素在评价目标中的权重分配，通过计算（称为模糊矩阵合成），求出评价的定量解值。上述过程即为模糊综合评判。2.F综合评判步骤：主要为两大步骤：1.先按每个因素单独评判，即单因素评判。2.综合评判。具体步骤：（1）建立因素集：将影响评判对象的各种因素做成一个集合。（2）建立权重值：各因素的重要程度不一样，应赋予其相应的权重值，得权重集A。（3）确定评判集。（4）确定模糊评判矩阵R。（5）进行模糊合成AｏR。举例：以服装评判为例。因素集U={花色式样，耐穿程度，价格费用}；评价集V={很欢迎，比较欢迎，不太欢迎，不欢迎}；经若干专们人员进行单因素评价得：花色样式={0.7,0.2，0.1,0}耐穿程度={0.2,0.3,0.4,0.1}价格费用={0.3,0.4,0.2,0.1}上述三个单因素构成一个3*4的矩阵R。若某位顾客对这三个因素所给的权重为A={0.5,0.3，0.2}编程求综合评判：对应程序为：#includestdio.hvoidmain(){floatA[1][3]={0.5,0.3,0.2};//因素集AfloatB[3][4]={0.7,0.2,0.1,0,0.2,0.3,0.4,0.1,0.3,0.4,0.2,0.1};//单因素评判构成的矩阵RfloatC[1][4];printf(这位顾客对这种服装的综合评判为：);for(inti=0;i1;i++){for(intj=0;j4;j++){C[i][j]=0;for(intk=0;k3;k++){C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j];}}}for(intm=0;m1;m++){for(intn=0;n4;n++){printf(%f,C[m][n]);}printf(\n);}}运行结果如下图：由运行结果可知：这位顾客对这种服装的综合评判为：B=（0.47,0.27,0.21,0.05）即表示的评价：“很欢迎”的程度为47%，“比较欢迎”的程度为27%，“不太欢迎”的程度为21%，“不欢迎”的程度为5%.若按最大隶属度原则，可知其是受欢迎的。