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第1章 评价概论1

1.1 评价和评价系统1

1.2 评价对象的属性集3

1.3 评价方法4

1．属性值的规范化4

2．权重向量的赋值5

1.4 评价发展简史5

1.5 关于评价方法论的几点思考7

1．从评价系统的视角探讨评价方法论7

2．从评价方法的视角探讨评价方法论7

3．从价值函数的视角探讨评价方法论8

习题8

参考文献8

2.1 综合指数法10

第2章 几种简易的评价方法10

2.2 功效评分法12

1．功效系数及其评分方法12

2．功效权数的确定13

2.3 TOPSIS法14

2.4 最优权法16

1．最优权法原理16

2．最优权法算法18

2.5 结论19

1．四种评价方法的共同特点19

2．无量纲化规则19

3．确定指标权数的方法20

4．评价方法的内涵20

习题20

参考文献22

3.1 层次分析法梗概23

1．构建层次结构模型23

第3章 层次分析法23

2．建立判断矩阵群24

3．计算权重向量25

3.2 单人单准则下权重向量的算法26

1．特征向量法（EVM）27

2．对数最小二乘法（LLSM）27

3．最小二乘法（LSM）28

4．最小偏差法（LDM）29

3.3 多人单准则下权重向量的算法31

1．拓广优化算法32

2．判断矩阵综合法34

3．权重向量综合法34

3.4 合成权重向量的算法35

3.5 判断矩阵的一致性检验36

1．单个判断矩阵的一致性检验36

2．判断矩阵的分层整体一致性检验38

2．专家咨询工作39

3.6 层次分析法的操作过程39

1．层次结构模型的设计39

3．权重向量的计算与判断矩阵的一致性检验40

4．应用实例40

3.7 结论43

1．层次分析法的基本特征43

2．刍议咨询工作中专家的行为规范44

3．关于AHP中权重向量算法的等价和相似44

习题44

参考文献45

第4章 主成分分析法46

4.1 主成分分析法原理46

1．主成分分析法原理46

2．主成分向量的有关性质50

4.2 主成分分析法算法51

1．优先序和次序关系54

4.3 多属性价值函数54

2．价值函数的存在性55

3．价值函数的可分解性56

4.4 主成分价值函数模型57

1．单向主成分向量空间的性质57

2．单向主成分向量空间中价值函数的存在性57

3．单向主成分向量空间中价值函数的可分解性59

4．主成分价值函数模型59

4.5 结论60

1．主成分分析法的基本特征60

2．关于主成分价值函数模型60

3．关于单向主成分向量空间中的偏好结构61

4．关于正交阵的存在性61

习题61

参考文献62

5.1 多指标评价的DEA模型——C2R模型63

第5章 数据包络分析法63

5.2 DEA有效性的判定及DMU在相对有效平面上的投影67

1．DEA有效性的判定67

2．DMU在相对有效平面上的投影69

5.3 生产可能集72

5.4 技术有效与规模有效74

5.5 C2GS2模型及其他DEA模型77

1．C2GS2模型77

2．FG模型80

3．ST模型81

4．锥比率的C2WH模型83

5．带AHP约束锥的DEA模型83

5.6 DEA有效性和Pareto解84

1．DEA有效性与Pareto解的等价性84

2．应用DEA法的一般步骤88

1．利用DEA法进行效率评价的主要作用88

5.7 DEA法的应用88

2．弱DEA有效性与弱Pareto解的关系88

3．企业科技活动的效率评价89

5.8 结论90

1．几个重要DEA模型的适用场合90

2．DEA法的应用领域90

3．DEA法的一些新发展91

习题91

参考文献92

第6章 模糊综合评价法94

6.1 模糊数学的基础知识94

1．模糊集合概述94

2．隶属函数与隶属度94

3．模糊集合的表示96

4．模糊集合的运算96

5．模糊集的截集98

6．确定隶属函数的方法99

6.2 模糊数学的基本定理104

1．分解定理104

2．表现定理105

3．扩展原理106

6.3 模糊关系与模糊聚类108

1．经典关系108

2．模糊关系109

3．模糊聚类111

6.4 模糊模式识别与评价114

1．模糊模式识别概论114

2．贴近度114

3．模糊模式识别的数学模型118

4．模糊模式识别与评价119

1．模糊综合评价问题120

6.5 模糊综合评价的数学模型120

2．模糊综合评价的基本原理121

3．模糊综合评价的基本步骤122

4．模糊综合评价模型分析122

5．模糊综合评价模型的算子分析124

6.6 企业评价中的模糊综合评价法124

1．对象集、因素集和评语集124

2．确定因素集的权重分配向量125

3．建立综合评价矩阵R125

4．计算每个对象的综合评价结果128

5．向量B的归一化处理128

6．模糊综合评价的结果分析128

6.7 对模糊综合评价数学模型的进一步讨论129

1．多级模糊综合评价数学模型129

2．区间数模糊综合评价数学模型129

4．模糊综合评价方法展望132

3．模糊层次综合评价数学模型132

习题133

参考文献134

第7章 评价方案优化系统136

7.1 兼容度和差异度的概念136

7.2 兼容度极大化模型137

1．问题的提出139

2．数学模型139

7.3 兼容度、差异度极大极小化模型139

3．算法141

7.4 评价方案择优算法141

7.5 评价方案优化系统144

7.6 结论145

1．关于兼容度和差异度145

2．关于兼容度极大化模型和兼容度、差异度极大极小化模型145

3．关于评价方案择优算法145

参考文献146

4．关于评价方案优化系统146

习题146

第8章 聚类分析法147

8.1 样品和变量相似性的度量147

1．两种聚类分析问题147

2．样品（个体）间的相似度148

3．变量（指标）间的相似度149

8.2 系统聚类法149

1．类与类间的距离149

2．系统聚类法的操作过程150

3．最短距离法151

4．最长距离法153

5．重心距离法153

6．类平均距离法155

7．离差平方和距离法155

2．有序样品聚类的基本思想157

8.3 有序样品的聚类157

1．有序样品的聚类问题157

3．有序样品最优分割的Fisher算法与步骤158

4．有序样品最优分割实例159

8.4 结论162

1．聚类分析的基本思想和数学工具162

2．关于系统聚类法的递推公式162

3．其他聚类分析法简介162

4．聚类分析有待进一步研究的课题163

习题163

参考文献164

第9章 综合评价系统软件设计165

9.1 概述165

9.2 评价系统设计目标及设计实现方法165

1．模型对象的可重用结构166

9.3 IEDSS中两级模型的可重用结构及其上作流程166

2．IEDSS中第一级模型的可重用结构及其工作流程167

3．1EDSS中第二级模型的可重用结构及其工作流程170

9.4 IEDSS中两级模型库的管理172

1．数据库与方法库的管理172

2．模型库动态管理系统的实现173

9.5 基于IIEDSS知识的关系化表示与管理173

1．知识库系统的结构173

2．知识的关系化表示174

3．建立知识库实例174

4．知识库系统的管理174

9.6 综合评价系统软件设计实例175

习题182

参考文献182

1．引言184

2．指标体系层次结构模型的设计184

10.1 选择新产品开发方案的层次分析法184

第10章 综合评价在国民经济中的应用184

3．层次分析法的操作过程186

4．点评187

10.2 系统评价的赋权新方法——PCA-LINMAP耦合模型187

1．引言187

2．PCA-LINMAP耦合赋权模型187

3．计算示例190

4．点评191

10.3 数据包络分析在电力工业中的应用191

1．引言191

2．纵向比较分析192

3．横向比较分析193

1．引言194

10.4 学生综合素质的模糊综合评价194

5．点评194

4．结论及政策性建议194

2．模糊综合评价数学模型195

3．利用模糊评价数学模型评定学生素质等级197

4．点评199

10.5 上海工业经济集约化特征聚类分析199

1．引言199

2．工业企业集约化程度评价指标体系199

3．工业企业分行业集约化类别特征的聚类分析201

4．工业企业分行业集约化聚类的特征202

5．聚类结果分析203

6．点评203

10.6 FuzzyAHP方法及应用204

1．引言204

2．三角模糊数及其性质204

3．FuzzyAHP方法205

4．案例207

5．点评208

10.7 基于三层BP网络的评价方法及应用209

1．引言209

2．多层人工神经网络与误差逆传播学习算法210

3．应用实例213

4．点评215

10.8 属性数学及其在质量评价中的应用215

1．引言215

2．属性数学基本知识216

3．属性综合评价系统218

4．质量评价的属性数学模型220

5．结论224

参考文献224

名词索引226