綜合評價原理與應用

第1章評價概論
1.1評價和評價系統(tǒng)
1.2評價對象的屬性集
1.3評價方法
1.屬性值的規(guī)范化
2.權重向量的賦值
1.4評價發(fā)展簡史
1.5關于評價方法論的幾點思考
1.從評價系統(tǒng)的視角探討評價方法論
2.從評價方法的視角探討評價方法論
3.從價值函數(shù)的視角探討評價方法論
習題
參考文獻
第2章幾種簡易的評價方法
2.1綜合指數(shù)法
2.2功效評分法
1.功效系數(shù)及其評分方法
2.功效權數(shù)的確定
2.3TOPSIS法
2.4最優(yōu)權法
1.最優(yōu)權法原理
2.最優(yōu)權法算法
2.5結論
1.四種評價方法的共同特點
2.無量綱化規(guī)則
3.確定指標權數(shù)的方法
4.評價方法的內(nèi)涵
習題
參考文獻
第3章層次分析法
3.1層次分析法梗概
1.構建層次結構模型
2.建立判斷矩陣群
3.計算權重向量
3.2單人單準則下權重向量的算法
1.特征向量法(EVM)
2.對數(shù)最小二乘法(LLSM)
3.最小二乘法(LSM)
4.最小偏差法(LDM)
3.3多人單準則下權重向量的算法
1.拓廣優(yōu)化算法
2.判斷矩陣綜合法
3.權重向量綜合法
3.4合成權重向量的算法
3.5判斷矩陣的一致性檢驗
1.單個判斷矩陣的一致性檢驗
2.判斷矩陣的分層整體一致性檢驗
3.6層次分析法的操作過程
1.層次結構模型的設計
2.專家咨詢工作
3.權重向量的計算與判斷矩陣的一致性檢驗
4.應用實例
3.7結論
1.層次分析法的基本特征
2.芻議咨詢工作中專家的行為規(guī)范
3.關于AHP中權重向量算法的等價和相似
習題
參考文獻
第4章主成分分析法
4.1主成分分析法原理
1.主成分分析法原理
2.主成分向量的有關性質(zhì)
4.2主成分分析法算法
4.3多屬性價值函數(shù)
1.優(yōu)先序和次序關系
2.價值函數(shù)的存在性
3.價值函數(shù)的可分解性
4.4主成分價值函數(shù)模型
1.單向主成分向量空間的性質(zhì)
2.單向主成分向量空間中價值函數(shù)的存在性
3.單向主成分向量空間中價值函數(shù)的可分解性
4.主成分價值函數(shù)模型
4.5結論
1.主成分分析法的基本特征
2.關于主成分價值函數(shù)模型
3.關于單向主成分向量空間中的偏好結構
4.關于正交陣的存在性
習題
參考文獻
第5章數(shù)據(jù)包絡分析法
5.1多指標評價的DEA模型--C2R模型
5.2DEA有效性的判定及DMU在相對有效平面上的投影
1.DEA有效性的判定
2.DMU在相對有效平面上的投影
5.3生產(chǎn)可能集
5.4技術有效與規(guī)模有效
5.5C2GS2模型及其他DEA模型
1.C2GS2模型
2.FG模型
3.ST模型
4.錐比率的C2WH模型
5.帶AHP約束錐的DEA模型
5.6DEA有效性和Pareto解
1.DEA有效性與Pareto解的等價性
2.弱DEA有效性與弱Pareto解的關系
5.7DEA法的應用
1.利用DEA法進行效率評價的主要作用
2.應用DEA法的一般步驟
3.企業(yè)科技活動的效率評價
5.8結論
1.幾個重要DEA模型的適用場合
2.DEA法的應用領域
3.DEA法的一些新發(fā)展
習題
參考文獻
第6章模糊綜合評價法
6.1模糊數(shù)學的基礎知識
1.模糊集合概述
2.隸屬函數(shù)與隸屬度
3.模糊集合的表示
4.模糊集合的運算
5.模糊集的截集
6.確定隸屬函數(shù)的方法
6.2模糊數(shù)學的基本定理
1.分解定理
2.表現(xiàn)定理
3.擴展原理
6.3模糊關系與模糊聚類
1.經(jīng)典關系
2.模糊關系
3.模糊聚類
6.4模糊模式識別與評價
1.模糊模式識別概論
2.貼近度
3.模糊模式識別的數(shù)學模型
4.模糊模式識別與評價
6.5模糊綜合評價的數(shù)學模型
1.模糊綜合評價問題
2.模糊綜合評價的基本原理
3.模糊綜合評價的基本步驟
4.模糊綜合評價模型分析
5.模糊綜合評價模型的算子分析
6.6企業(yè)評價中的模糊綜合評價法
1.對象集.因素集和評語集
2.確定因素集的權重分配向量
3.建立綜合評價矩陣R
4.計算每個對象的綜合評價結果
5.向量B的歸一化處理
6.模糊綜合評價的結果分析
6.7對模糊綜合評價數(shù)學模型的進一步討論
1.多級模糊綜合評價數(shù)學模型
2.區(qū)間數(shù)模糊綜合評價數(shù)學模型
3.模糊層次綜合評價數(shù)學模型
4.模糊綜合評價方法展望
習題
參考文獻
第7章評價方案優(yōu)化系統(tǒng)
7.1兼容度和差異度的概念
7.2兼容度極大化模型
7.3兼容度.差異度極大極小化模型
1.問題的提出
2.數(shù)學模型
3.算法
7.4評價方案擇優(yōu)算法
7.5評價方案優(yōu)化系統(tǒng)
7.6結論
1.關于兼容度和差異度
2.關于兼容度極大化模型和兼容度.差異度極大極小化模型
3.關于評價方案擇優(yōu)算法
4.關于評價方案優(yōu)化系統(tǒng)
習題
參考文獻
第8章聚類分析法
8.1樣品和變量相似性的度量
1.兩種聚類分析問題
2.樣品(個體)間的相似度
3.變量(指標)間的相似度
8.2系統(tǒng)聚類法
1.類與類間的距離
2.系統(tǒng)聚類法的操作過程
3.最短距離法
4.最長距離法
5.重心距離法
6.類平均距離法
7.離差平方和距離法
8.3有序樣品的聚類
1.有序樣品的聚類問題
2.有序樣品聚類的基本思想
3.有序樣品最優(yōu)分割的Fisher算法與步驟
4.有序樣品最優(yōu)分割實例
8.4結論
1.聚類分析的基本思想和數(shù)學工具
2.關于系統(tǒng)聚類法的遞推公式
3.其他聚類分析法簡介
4.聚類分析有待進一步研究的課題
習題
參考文獻
第9章綜合評價系統(tǒng)軟件設計
9.1概述
9.2評價系統(tǒng)設計目標及設計實現(xiàn)方法
9.3IEDSS中兩級模型的可重用結構及其工作流程
1.模型對象的可重用結構
2.IEDSS中第一級模型的可重用結構及其工作流程
3.IEDSS中第二級模型的可重用結構及其工作流程
9.4IEDSS中兩級模型庫的管理
1.數(shù)據(jù)庫與方法庫的管理
2.模型庫動態(tài)管理系統(tǒng)的實現(xiàn)
9.5基于IIEDSS知識的關系化表示與管理
1.知識庫系統(tǒng)的結構
2.知識的關系化表示
3.建立知識庫實例
4.知識庫系統(tǒng)的管理
9.6綜合評價系統(tǒng)軟件設計實例
習題
參考文獻
第10章綜合評價在國民經(jīng)濟中的應用
10.1選擇新產(chǎn)品開發(fā)方案的層次分析法
1.引言
2.指標體系層次結構模型的設計
3.層次分析法的操作過程
4.點評
10.2系統(tǒng)評價的賦權新方法--PCA-LINMAP耦合模型
1.引言
2.PCA-LINMAP耦合賦權模型
3.計算示例
4.點評
10.3數(shù)據(jù)包絡分析在電力工業(yè)中的應用
1.引言
2.縱向比較分析
3.橫向比較分析
4.結論及政策性建議
5.點評
10.4學生綜合素質(zhì)的模糊綜合評價
1.引言
2.模糊綜合評價數(shù)學模型
3.利用模糊評價數(shù)學模型評定學生素質(zhì)等級
4.點評
10.5上海工業(yè)經(jīng)濟集約化特征聚類分析
1.引言
2.工業(yè)企業(yè)集約化程度評價指標體系
3.工業(yè)企業(yè)分行業(yè)集約化類別特征的聚類分析
4.工業(yè)企業(yè)分行業(yè)集約化聚類的特征
5.聚類結果分析
6.點評
10.6FuzzyAHP方法及應用
1.引言
2.三角模糊數(shù)及其性質(zhì)
3.FuzzyAHP方法
4.案例
5.點評
10.7基于三層BP網(wǎng)絡的評價方法及應用
1.引言
2.多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡與誤差逆?zhèn)鞑W習算法
3.應用實例
4.點評
10.8屬性數(shù)學及其在質(zhì)量評價中的應用
1.引言
2.屬性數(shù)學基本知識
3.屬性綜合評價系統(tǒng)
4.質(zhì)量評價的屬性數(shù)學模型
5.結論
參考文獻
名詞索引