(1)可拓判断矩阵的构造。本文采用Saaty提出的互反性1-9标度法作为判断矩阵标量化准则，在这一准则下，每位专家两两比较隶属于同一层次的各个指标的相对重要性，为反映人类认识的模糊性，用具有一定弹性的区间数来进行重要性标度，假设m个专家参与决策，则每人所得的区间判断矩阵分别记为，A1，A2，…，Am，其中Ak=(aijk)nn，aijk=[aijk-，aijk+]，k=1，2，…，m，i，j=1，2，…，n。

第三步，判断矩阵的一致性。若0?燮f?燮1?燮g，表示可拓判断矩阵具有较好的一致性。若不满足则需校正判断矩阵或请专家重新判断。

第四步，求出权重向量。

Sk=(Sk1，Sk2，…，Sknl)T=(2)

Sknl表示专家k给出的l层的第n个因素对上一层因素的权重向量。

2. 模糊综合评价。下面给出二级模糊综合评价的基本步骤：

(1)划分因素集。设因素集U={u1，u2，…，un}，评价尺度集V=(v1，v2，…，vm)，根据U中各因素间的关系将U分成 k份，设第i个子集Ui={ui1，ui2，…，uin}，i=1，2，…，k。

(2)一级评价。利用一级模型对每个Ui进行综合评价，计算其综合评价向量，

Bi=Wi。Ri i=1，2，…，n(4)

式中，“。”为模糊合成运算;Wi为1ni阶权重向量; Ri为对Ui的nim阶单因素评价矩阵;Bi为Ui上的1m阶一级综合评价结果矩阵。

(3)多级综合评价。将每一个Ui作为一个元素，用Bi作为它的单因素评判，构成二级评判矩阵：

R=B1B2…Bn(5)

设关于U={u1，u2，…，un}的权重分配为W=(w1，w2，…，wn)，则可以得到U的二级评判结果为：

B=W。R=(b1，b2，…，bm)(6)

按照最大隶属度原则，用bj=max(b1，b2，…，bm)对应的等级vj可以判定评判因素的等级。

(4)计算方案的综合评价值。若取评价尺度的隶属度集为V=(好，较好，中等，较差，差)，并赋以相应的分值，如 V=(100，80，60，40，20)，各级因素的综合得分即为

M=BVT(7)

编辑老师为大家整理了基于聚类分析，希望对大家有所帮助。

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