21. 模糊综合评价（一）模糊理论简述一、模糊集与隶属度用数学的眼光看世界，现象分为确定性现象、随机现象、模糊现象（如“今天天气很热”，“小伙子很高”等）。其基本思想是，用属于程度代替属于或不属于（如某人属于高个子的程度为0.8）。经典集合语言：只有两种情况，要么x∈A 要么 x ∉ A, 用特征函数χA()→{0,1}表示：模糊集合语言：用隶属度函数μA()→[0,1]表示，它确定了X上的一个模糊集A. μA(x)越接近1, 表明x属于A的程度越大。注：一般用A(x)表示x对模糊集A的隶属度。例1考虑年龄集U=[0,100]，O=“年老”，O也是一个年龄集，u = 20 ∉

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信息系统的综合评价 综合评价的基本概念 我们所面对的信息系统是一个复杂的系统。它所追求的不仅仅是单一的经济性目标。 除了从费用、经济效益和财务方面的考虑外，它还涉及技术先进性、可靠性、适用性、 易维护性和用户界面友善性等等技术性能方面的要求，以及改善员工劳动强度和企业经 营环境，增强市场竞争力等间接效益或企业文化方面的目标。上述目标的多重性产生了 对信息系统进行多指标综合评价的必要性。 多指标综合评价的理论和方法研究是一个正在发展的领域，有关它在信息系统评价中 的应用研究则更有待人们的努力。这里所谓的信息系统多指标综合评价，是指对信息系 统所进行的一种全方位的考核或者判断，它具备以下特征： 它的评价包含了多个独立指标 这些指标分别体现着信息系统的不同方面，通常具有不同的量纲 综合评价的目的是对信息系统做出一个整体性的判断，并用一个总评价值来反映信息系 统的一般水平。 一般说来，信息系统多指标综合评价工作主要包括三方面的内容： 综合评价指标体系及其评价标准的建立，这是整个评价工作的前提 用定性或定量的方法确定各指标的具体数值，即指标评价值 各评价值的综合，包括综合算法和权重的确定、总评价

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