混合评价信息的改进融合方法及应用

摘要： 文章针对综合评价领域中的混合评价信息融合问题,提出了一种新的改进方法。首先,将异类评价信息统一转化为具有代表性的梯形模糊数形式;然后,分别从数据分布均匀性与恒定性角度出发,对转化后的梯形模糊数进行预处理,构建对应的无量纲化处理方法。以此为基础,结合评价者对数据分布均匀性与恒定性的需求程度可得到更加合理的指标预处理值,从而确定最终的综合结果;最后,通过一个应用算例说明了方法的可行性与有效性。该方法减少了原始数据形式多样性及量纲差异对评价结果的影响,具有一定的实际应用价值。 （共4页）