一種基于模糊邏輯處理的評估算法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于模糊邏輯處理的評估算法，用于對被評估對象的進行綜合評估計算，包括如下步驟：a.生成評估因素集；b.針對所述評估因素集末端的各個基礎評估因素確定評估函數(shù)；c.針對各被評估對象，確定所述評估因素集中基礎評估因素的實際值；d.基于所述評估因素集以及所述每個基礎評估因素的實際值生成基礎隸屬度矩陣；e.基于所述基礎隸屬度矩陣計算針對所述被評估對象的評估結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，還提供一種基于模糊邏輯處理的評估處理裝置。通過本發(fā)明提供的評估算法以及評估處理裝置，可以有效地處理各種評估工作，并可以結(jié)合專家?guī)斓脑O置來提高準確度以及效率。
【專利說明】一種基于模糊邏輯處理的評估算法【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及計算機處理系統(tǒng)，尤其是用于對事件或?qū)ο筮M行評估的評估處理系統(tǒng)，具體地，涉及到評估處理系統(tǒng)中的算法以及處理裝置，尤其是基于模糊邏輯處理的評估算法以及處理裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)在的辦公、項目管理中，都離不開計算機處理系統(tǒng)。而在辦公中的評估系統(tǒng)起到了至關重要的作用，其被廣泛地應用于評估行業(yè)以及政府機關、管理機構(gòu)等。在出現(xiàn)計算機系統(tǒng)之前，通常都用人工的方式進行評估，但效率較低。為了節(jié)約人力物力及時間、減少計算失誤率，需要開發(fā)一套系統(tǒng)來完成評估工作。通過分析每個評估項目的共性和不同，來定制功能，從而代替工作人員的大部分工作任務，從而起到節(jié)約成本、提高工作效率的作用。
[0003]但現(xiàn)有技術(shù)中所采用的評估系統(tǒng)都不夠精確，而且靈活度不夠，尤其是針對不同邏輯、不同定性定量參數(shù)的評估沒有非常好的解決方案。有必要提出一種基于模糊邏輯處理的評估算法以及相應的處理裝置。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對現(xiàn)有技術(shù)中沒有非常好的基于模糊邏輯處理的評估算法，本發(fā)明的目的是提供一種適用范圍廣、基于模糊邏輯處理的評估算法以及相應的處理裝置。
[0005]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種基于模糊邏輯處理的評估算法，用于對被評估對象的進行綜合評估計算，包括如下步驟:
[0006]a.生成評估因素集；
[0007]b.針對所述評估因素集末端的各個基礎評估因素確定評估函數(shù)；
[0008]c.針對各被評估對象，確定所述評估因素集中基礎評估因素的實際值；
[0009]d.基于所述評估因素集以及所述每個基礎評估因素的實際值生成基礎隸屬度矩　陣；
[0010]e.基于所述基礎隸屬度矩陣計算針對所述被評估對象的評估結(jié)果。
[0011]優(yōu)選地,所述步驟e包括如下步驟:
[0012]el.基于所述基礎隸屬度矩陣，利用各級評估因素的權(quán)重向量，逐級向上對矩陣進行模糊運算，從而獲得一個隸屬度向量，所述隸屬度向量用于指示所述評估結(jié)果。
[0013]優(yōu)選地，所述步驟el還包括如下步驟:
[0014]ell.將所述基礎評估因素相對應的權(quán)重向量與基礎隸屬度矩陣進行模糊運算，得出上一級評估因素的隸屬度矩陣；
[0015]el2.針對所述隸屬度矩陣，逐級向上進行模糊運算，直至生成一級評估因素的隸屬度矩陣；
[0016]el3.將一級評估因素的權(quán)重向量與一級評估因素的隸屬度矩陣進行模糊運算，獲得與全部評估因素對應的隸屬度向量。
[0017]優(yōu)選地，所述步驟e還包括如下步驟:
[0018]e2.采用模糊決策算法對所述隸屬度向量進行計算，從而獲得所述評估結(jié)果。
[0019]優(yōu)選地，在所述步驟e2中，若同時存在P個被評估對象，則將針對所述隸屬度向量的所述計算過程重復P次，從而獲得綜合評估的排序結(jié)果。
[0020]優(yōu)選地，所述步驟a中的所述評估因素集為樹狀結(jié)構(gòu)的評估因素集。
[0021]優(yōu)選地,所述步驟a包括如下步驟:
[0022]al.獲取與本次評 估有關的特征信息； [0023]a2.根據(jù)所述特征信息基于專家決策系統(tǒng)生成所述評估因素集。
[0024]優(yōu)選地，所述特征信息至少包括如下信息中的任一種或任多種:評估業(yè)務；被評估對象；評估主題。
[0025]優(yōu)選地,所述步驟a2包括如下步驟:
[0026]a21.基于因素集代碼體系結(jié)構(gòu)，逐級生成各級評估因素的因素代碼及因素名稱，直至最末端的所有基礎評估因素；
[0027]a22.根據(jù)所述評估業(yè)務及評估主題的特征以及各級評估因素對所述評估主題的影響指數(shù)，確定各級評估因素的權(quán)重，形成各級評估因素的權(quán)重向量，直至最末端的基礎評估因素；
[0028]a23.基于所述因素名稱、因素代碼及權(quán)重向量確定所述各級評估因素，從而生成所述評估因素集。
[0029]優(yōu)選地，所述步驟b包括如下步驟:
[0030]bl.根據(jù)基礎評估因素的特征，確定評估規(guī)則碼；
[0031]b2.基于所述評估規(guī)則碼確定與所述基礎評估因素對應的所述評估函數(shù)。
[0032]優(yōu)選地，所述步驟bl前還包括如下步驟:將所述基礎評估因素對所述評估結(jié)果的效果劃分成η個評估等級，并將所述η個評估等級作為η個模糊集合。
[0033]優(yōu)選地，所述步驟b2之后還包括如下步驟:將各所述基礎評估因素的評估規(guī)則碼及相應參數(shù)，作為所述評估因素集的組成部分，且在對某個被評估對象進行評估計算前先確定各所述基礎評估因素所使用的評估函數(shù)的相應參數(shù)。
[0034]優(yōu)選地，所述評估函數(shù)包括如下類型函數(shù)中的任一種:直接計算數(shù)值的定量型函數(shù)；或者先確定基礎評估指標的性質(zhì)，再基于所述性質(zhì)確定一個數(shù)值的定性型函數(shù)。
[0035]優(yōu)選地,所述步驟d包括如下步驟:
[0036]dl.根據(jù)各所述基礎評估因素對應的評估函數(shù)的相應參數(shù)計算出所述η個評估等級的隸屬度值；
[0037]d2.生成m行η列的基礎隸屬度矩陣，所述m表示所述基礎評估因素的個數(shù)。
[0038]優(yōu)選地，在所述步驟dl中，進行正則化處理以獲得所述η個評估等級的隸屬度值，所述正則化處理具體包括如下步驟:
[0039]
【權(quán)利要求】
1.一種基于模糊邏輯處理的評估算法，用于對被評估對象的進行綜合評估計算，包括如下步驟: a.生成評估因素集； b.針對所述評估因素集末端的各個基礎評估因素確定評估函數(shù)； c.針對各被評估對象，確定所述評估因素集中基礎評估因素的實際值； d.基于所述評估因素集以及所述每個基礎評估因素的實際值生成基礎隸屬度矩陣； e.基于所述基礎隸屬度矩陣計算針對所述被評估對象的評估結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的評估算法，其特征在于，所述步驟e包括如下步驟: el.基于所述基礎隸屬度矩陣，利用各級評估因素的權(quán)重向量，逐級向上對矩陣進行模糊運算，從而獲得一個隸屬度向量，所述隸屬度向量用于指示所述評估結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的評估算法，其特征在于，所述步驟el還包括如下步驟: ell.將所述基礎評估因素相對應的權(quán)重向量與基礎隸屬度矩陣進行模糊運算，得出上一級評估因素的隸屬度矩陣； el2.針對所述隸屬度矩陣，逐級向上進行模糊運算，直至生成一級評估因素的隸屬度矩陣； el3.將一級評估因素的權(quán)重向量與一級評估因素的隸屬度矩陣進行模糊運算，獲得與全部評估因素對應的隸屬度向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的評估算法，其特征在于，所述步驟e還包括如下步驟: e2.采用模糊決策算法對所述隸屬度向量進行計算，從而獲得所述評估結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的評估算法，其特征在于，在所述步驟e2中，若同時存在P個被評估對象，則將針對所述隸屬度向量的所述計算過程重復P次，從而獲得綜合評估的排序結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項所述的評估算法，其特征在于，所述步驟a中的所述評估因素集為樹狀結(jié)構(gòu)的評估因素集。
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項所述的評估算法，其特征在于，所述步驟a包括如下步驟: al.獲取與本次評估有關的特征信息； a2.根據(jù)所述特征信息基于專家決策系統(tǒng)生成所述評估因素集。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的評估算法，其特征在于，所述特征信息至少包括如下信息中的任一種或任多種: -評估業(yè)務； -被評估對象； -評估主題。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的評估算法，其特征在于，所述步驟a2包括如下步驟: a21.基于因素集代碼體系結(jié)構(gòu)，逐級生成各級評估因素的因素代碼及因素名稱，直至最末端的所有基礎評估因素； a22.根據(jù)所述評估業(yè)務及評估主題的特征以及各級評估因素對所述評估主題的影響指數(shù)，確定各級評估因素的權(quán)重，形成各級評估因素的權(quán)重向量，直至最末端的基礎評估因素；a23.基于所述因素名稱、因素代碼及權(quán)重向量確定所述各級評估因素，從而生成所述評估因素集。
10.根據(jù)權(quán)利要求1至9中任一項所述的評估算法，其特征在于，所述步驟b包括如下步驟: bl.根據(jù)基礎評估因素的特征，確定評估規(guī)則碼； b2.基于所述評估規(guī)則碼確定與所述基礎評估因素對應的所述評估函數(shù)。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的評估算法，其特征在于，所述步驟bl前還包括如下步驟: -將所述基礎評估因素對所述評估結(jié)果的效果劃分成η個評估等級，并將所述η個評估等級作為η個模糊集合。
12.根據(jù)權(quán)利要求10或11所述的評估算法，其特征在于，所述步驟b2之后還包括如下步驟: -將各所述基礎評估因素的評估規(guī)則碼及相應參數(shù)，作為所述評估因素集的組成部分，且在對某個被評估對象進行評估計算前先確定各所述基礎評估因素所使用的評估函數(shù)的相應參數(shù)。
13.根據(jù)權(quán)利要求1至12中任一項所述的評估算法，其特征在于，所述評估函數(shù)包括如下類型函數(shù)中的任一種: -直接計算數(shù)值的定量型函數(shù)；或者 -先確定基礎評估指標的性質(zhì)，再基于所述性質(zhì)確定一個數(shù)值的定性型函數(shù)。
14.根據(jù)權(quán)利要求1至13中任一項所述的評估算法，其特征在于，所述步驟d包括如下步驟: dl.根據(jù)各所述基礎評估 因素對應的評估函數(shù)的相應參數(shù)計算出所述η個評估等級的隸屬度值； d2.生成m行η列的基礎隸屬度矩陣，所述m表示所述基礎評估因素的個數(shù)。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的評估算法，其特征在于，在所述步驟dl中，進行正則化處理以獲得所述η個評估等級的隸屬度值，所述正則化處理具體包括如下步驟:
16.一種基于模糊邏輯處理的評估處理裝置，用于對被評估對象的進行綜合評估計算，包括: 第一生成裝置，其用于生成評估因素集； 第一確定裝置，其用于針對所述評估因素集末端的各個基礎評估因素確定評估函數(shù)；第二確定裝置，其用于針對各被評估對象，確定所述評估因素集中基礎評估因素的實際值； 第二生成裝置，其用于基于所述評估因素集以及所述每個基礎評估因素的實際值生成基礎隸屬度矩陣；以及 第一計算裝置，其用于基于所述基礎隸屬度矩陣計算針對所述被評估對象的評估結(jié)果O
【文檔編號】G06N7/02GK103761630SQ201410058507
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2014年2月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月20日
【發(fā)明者】丁言功, 樓月盛, 張偉平 申請人:上海正信方晟資信評估有限公司