發(fā)布時(shí)間：2022-04-08 03:43:17
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇模糊數(shù)學(xué)論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
摘要：音樂在人們的日常生活中有著舉足輕重的地位，檢索音樂的方式有音樂名稱、作曲家、演唱家和歌詞檢索等。然而通過檢索音樂情感的方式對音樂進(jìn)行檢索也是一個(gè)有效的途徑。音樂是情感的載體，如何對音樂情感進(jìn)行量化是音樂情感檢索的技術(shù)關(guān)鍵所在。本文對音樂情感的特征進(jìn)行闡述，通過模糊數(shù)學(xué)的概念對音樂情感進(jìn)行量化，提出一種基于模糊數(shù)學(xué)的音樂情感檢索方式，促進(jìn)人們檢索到所需要的音樂資源。
關(guān)鍵詞：模糊數(shù)學(xué)；音樂情感；檢索
隨著社會(huì)的進(jìn)步和人們生活水平的提高，人們除了追求物質(zhì)方面的需求之外，還有精神方面的需求，如對音樂的欣賞，音樂資源也逐漸融入到人們的日常生活中。目前網(wǎng)絡(luò)音樂資源具有種類繁雜和數(shù)量龐大的特點(diǎn)，這就給音樂資源的查找和檢索帶來一定的障礙，亦對音樂的交流造成一定的困難。基于此，人們對音樂檢索提出一種新的方式，即結(jié)合現(xiàn)有音樂名稱檢索、作曲家檢索和歌詞檢索等文本檢索對音樂資源進(jìn)行音樂情感的檢索。但是音樂情感具有比較模糊的特征，不同于文本信息可以用文字進(jìn)行準(zhǔn)確描述。音樂情感是音樂的表現(xiàn)形式之一，如何對音樂情感進(jìn)行量化并用文字進(jìn)行準(zhǔn)確描述成為音樂情感檢索的關(guān)鍵問題。運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的思路可以針對音樂情感的模糊特征進(jìn)行量化，進(jìn)而找出基于模糊數(shù)學(xué)的音樂情感檢索方式。
一、模糊數(shù)學(xué)概述
模糊數(shù)學(xué)產(chǎn)生于本世紀(jì)六十年代，旨在對現(xiàn)實(shí)生活中客觀存在一些模糊性的物質(zhì)和現(xiàn)象用數(shù)學(xué)的理念進(jìn)行探索和分析，模糊數(shù)學(xué)并不是對數(shù)學(xué)的精準(zhǔn)性和嚴(yán)密性進(jìn)行全盤否定，反而是運(yùn)用數(shù)學(xué)中精準(zhǔn)性和嚴(yán)密性的理念對模糊性的事物和現(xiàn)象進(jìn)行量化，模糊性數(shù)學(xué)發(fā)展主要體現(xiàn)在應(yīng)用方面。所謂“模糊性”是指客觀事物和現(xiàn)象中的不確定性。如欣賞一首音樂作品后，對音樂進(jìn)行評價(jià)，說這首音樂作品“動(dòng)聽”，這就是一個(gè)模糊性的描述，人們對“動(dòng)聽”的概念沒有明確的定義，亦很難界定“動(dòng)聽”與“不動(dòng)聽”的界線，也許這首音樂作品相對于前一首音樂作品比較“動(dòng)聽”，但是相對于另一首音樂作品，這首音樂作品就“不動(dòng)聽”，人們對“動(dòng)聽”的程度沒有明確的定義，亦即對這種模糊性的事物和現(xiàn)象進(jìn)行量化。為了從根本上解決這個(gè)問題，使客觀存在的模糊性事物和現(xiàn)象能運(yùn)用數(shù)學(xué)的理念進(jìn)行量化，從而對模糊性的事物和現(xiàn)象進(jìn)行研究和探索，產(chǎn)生了模糊數(shù)學(xué)的概念[1]。
二、音樂情感的特征
音樂本身涵蓋音符、音調(diào)、曲譜、歌詞等內(nèi)容，而從人們的視角進(jìn)行出發(fā)，音樂還應(yīng)包含音樂情感，音樂情感是音樂的內(nèi)涵，音樂是音樂情感的載體，缺少音樂情感的音樂徒具形骸，不能稱之為完整的音樂。從人們的視覺出發(fā)，音樂情感是客觀存在的，如自然環(huán)境發(fā)出的聲音就不含有情感。音樂的情感是創(chuàng)作者將自身的情感和生活感悟賦予音樂，通過音樂的形式向人們展現(xiàn)，是創(chuàng)作者主觀意識(shí)的體現(xiàn)。縱然創(chuàng)作者賦予音樂的音樂情感是一定的，但對于欣賞音樂作品的人們來說，每個(gè)人都有對音樂作品以及所蘊(yùn)含的音樂情感的認(rèn)識(shí)和感悟，與創(chuàng)作者的音樂情感也不盡相同。可以說音樂的情感既是明確的，又是模糊的，如何能在音樂作品中準(zhǔn)確描述音樂的情感，仍須我們在實(shí)踐中不斷探索和分析。只有這樣，才能使我們更加準(zhǔn)確的對音樂情感進(jìn)行描述。由于創(chuàng)作者主觀情感的表達(dá)與欣賞音樂聽眾的音樂情感認(rèn)可度不一致，聽眾利用自身的情感疊加到創(chuàng)作者的音樂情感，使音樂展現(xiàn)出不一樣的音樂情感[2]。因此，將聽眾的音樂情感和創(chuàng)作者的音樂情感進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)的關(guān)鍵就在于對音樂情感的特征進(jìn)行分析，繼而對運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的理念對音樂情感進(jìn)行分類。
三、基于模糊數(shù)學(xué)模型對音樂情感進(jìn)行分類和量化
目前，大部分的音樂檢索是利用音樂名稱、作曲家、演唱家和歌詞檢索等方式對音樂作品進(jìn)行檢索。然而，這種檢索分類方式找到的音樂作品，僅僅是大量的音樂所表現(xiàn)出的性能相似的物理特性，忽視了音樂本身所蘊(yùn)含的具有豐富內(nèi)涵的音樂情感。如何利用音樂情感進(jìn)行音樂作品的檢索，關(guān)鍵在于要找到情感進(jìn)行分類和進(jìn)行量化。首先要建立音樂情感模型，其次構(gòu)建情感詞匯典，最后利用歌詞的文本內(nèi)容對音樂情感進(jìn)行分類。
（一）建立音樂情感模型和構(gòu)建音樂情感詞匯典
從某種角度來看，不同類型的音樂作品具有不同的音樂情感，如“歡快”、“悲傷”和“莊重”等。本文基于數(shù)學(xué)模型的理念將歌詞的文本內(nèi)容作為音樂情感分類的載體。因此，建立一個(gè)音樂情感的模型作為分類的標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)是非常有必要的。本文的音樂情感模型見表1。
（二）對音樂情感進(jìn)行分類和量化
誠然每個(gè)人對音樂情感的認(rèn)可程度不盡相同，如創(chuàng)作者賦予音樂的音樂情感是自身的情感和對生活的感悟，欣賞音樂作品的聽眾對音樂作品亦有自身的主觀認(rèn)識(shí)，由于每個(gè)人對音樂情感的認(rèn)可程度不一致，本文均以音樂作品創(chuàng)作者的音樂情感為標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)音樂情感的模型對音樂情感的類別進(jìn)行具體描述，分為情感詞匯1、情感詞匯2、情感詞匯3、情感詞匯4、情感詞匯5、情感詞匯6，每一列的情感詞匯包含8個(gè)詞，總計(jì)共56個(gè)詞，這56個(gè)情感詞匯都是經(jīng)過提煉的音樂情感和各個(gè)特征，由56個(gè)詞匯組成音樂情感詞匯詞典[3]。其中從音樂網(wǎng)站下載流行歌曲的LRC歌詞組成了歌詞庫，作為音樂情感詞匯的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和基本信息。根據(jù)對歌詞文本內(nèi)容與56個(gè)音樂情感詞匯進(jìn)行比對，找出與56個(gè)音樂情感詞匯相似度較高的一個(gè)詞匯，這樣就能對音樂情感的類別進(jìn)行初步分類。本文就利用歌詞庫的其中一首歌曲的LRC歌曲《大中國》為例，具體的歌詞見圖1。對該歌詞的文本內(nèi)容進(jìn)行分類，繼而對該音樂作品的音樂情感進(jìn)行分類。根據(jù)《大中國》的歌詞文本內(nèi)容與音樂情感的詞匯進(jìn)行比對，得出此首音樂作品的音樂情感與音樂情感詞匯的“熱情”和“神圣”相似度較高，因此《大中國》的音樂情感類型即為“熱情”和“神圣”。基于模糊數(shù)學(xué)的理念對音樂情感的進(jìn)行量化，即是根據(jù)音樂作品歌詞文本內(nèi)容與既定的音樂情感詞匯進(jìn)行比對，由于音樂情感詞匯也已對情感的程度進(jìn)行了初步定義，因此將音樂作品的歌詞文本內(nèi)容與音樂情感詞匯進(jìn)行相似度的比對時(shí)，就對音樂作品的音樂情感進(jìn)行了量化。對音樂作品和音樂資源所蘊(yùn)含的音樂情感進(jìn)行量化后，就可以利用音樂情感的方式對音樂資源進(jìn)行查找和檢索。
四、結(jié)語
由于音樂資源的種類繁雜和數(shù)量龐大，使得檢索相應(yīng)的音樂資源時(shí)產(chǎn)生一定的困難和障礙。為了從數(shù)量龐大的音樂作品庫中檢索出所需要的音樂作品，可以利用模糊數(shù)學(xué)的原理對音樂作品的音樂情感進(jìn)行量化，通過建立音樂作品的音樂情感詞匯詞典，將音樂作品的歌詞文本內(nèi)容與音樂作品的音樂情感詞匯進(jìn)行相似度的比對，從而實(shí)現(xiàn)了音樂作品的音樂情感的分類和量化，亦使人們能快速檢索出所需要的音樂資源。
作者：鄭艷君 單位：河南理工大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院
1模糊數(shù)學(xué)在中醫(yī)學(xué)中的具體運(yùn)用
1.1模糊數(shù)學(xué)在中醫(yī)診斷中的應(yīng)用。在中醫(yī)學(xué)界，脈診和舌診是中醫(yī)四診的重要內(nèi)容，為了能夠使舌診和脈診更加的適應(yīng)現(xiàn)現(xiàn)代化中醫(yī)學(xué)的發(fā)展，相關(guān)學(xué)者就將模糊數(shù)學(xué)的方法運(yùn)用到舌診和脈診上，余興龍等[3]在中醫(yī)舌診方面運(yùn)用了模糊聚類分析的方法，將舌診的內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)的分析和自動(dòng)識(shí)別首先是建立了中醫(yī)舌診的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，然后將現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)和臨床的辨舌經(jīng)驗(yàn)結(jié)合起來，近一些相似的象素運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的相關(guān)理論進(jìn)行聚類分析，然后再根據(jù)模糊數(shù)學(xué)中的相關(guān)理論的研究來確定舌象的定義域。臨床研究出了四種舌象，即紫紅舌、暗紫舌、淡紅舌以及暗紅舌，總共研究了三百六十六例，最終得出計(jì)算機(jī)的自動(dòng)識(shí)別結(jié)果和通過肉眼觀察的結(jié)果符合率達(dá)到了百分之八十以上。脈診對于中醫(yī)的診斷系統(tǒng)來說，是不可缺少的一部分，中醫(yī)通常會(huì)利用個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)，通過指感來進(jìn)一步的判斷人體的脈象，在此過程中由于專家經(jīng)驗(yàn)占了很大的成分，因此存在著許多模糊的概念。將模糊數(shù)學(xué)運(yùn)用到中醫(yī)的脈診方面，借助于壓力感受器所構(gòu)建的脈象圖可以更加客觀具體的分析人體的脈象，此外再利用模糊數(shù)學(xué)中的一些方法使脈象的分析更加的自動(dòng)化。[4]由此可知，將模糊數(shù)學(xué)運(yùn)用到中醫(yī)診斷中，可以使醫(yī)生能夠全面的認(rèn)識(shí)并診斷病癥，進(jìn)而進(jìn)行正確合理的治療。
1.2模糊數(shù)學(xué)在中醫(yī)藥學(xué)中的應(yīng)用。在中醫(yī)的理論中存在著許多模糊性的概念，相同的藥物在不同的時(shí)間采摘下來，并運(yùn)用不同的方法進(jìn)行炮制，它們所體現(xiàn)的主治功能也是完全不一樣的，這之間所發(fā)生的變化具有一定的動(dòng)態(tài)性且較為復(fù)雜，其類屬模糊。在中醫(yī)藥學(xué)中運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的理論可以通過模糊數(shù)學(xué)的將中藥的性能和功效量化，這樣一來在選擇藥物的時(shí)候就能夠更加的準(zhǔn)確和恰當(dāng)，而且對藥物的評價(jià)更加的科學(xué)性和合理性。運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)中模糊評價(jià)的方法可以將藥物中的寒熱藥性和藥性的表達(dá)方式有效合理的分析出來，這種模糊評價(jià)方法能夠綜合且有效的評價(jià)中藥的寒熱藥性。高氏等對人參的9個(gè)部位的樣品分別進(jìn)行成分的鑒別，先將薄層色譜解析成0與1表示的數(shù)量化矩陣，然后再用模糊類分析的方法分成5類，進(jìn)而準(zhǔn)確的區(qū)分出人參各部位化學(xué)成分的差異。在中藥界對于中藥質(zhì)量的評價(jià)以及鑒別是非常重要的，模糊數(shù)學(xué)方法在中醫(yī)藥中的運(yùn)用對于中藥的檢驗(yàn)來說更加的公正與科學(xué)。
1.3模糊數(shù)學(xué)在方劑學(xué)中的應(yīng)用。在中藥治療中，方劑是一種必不可少的主要形式，如今方劑學(xué)的傳統(tǒng)模式已經(jīng)隨著自身的發(fā)展發(fā)生了重大的變化，方劑學(xué)采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)對其進(jìn)行了深入的量化研究。趙氏等利用模糊聚類分析的方法對小柴胡湯的配伍進(jìn)行了詳細(xì)的分析，其中半夏與生姜具有非常高的相似度，這也就表明了兩者的功效是相同的，其中柴胡和黃岑與其他的藥劑是有很大的差異的，其中甘草、大棗和人參具有很大的相似度，這個(gè)和傳統(tǒng)的中醫(yī)理論是吻合的。[5]總之模糊聚類分析方法為評價(jià)處方組合的合理性提供了理論依據(jù)，這種方法可以實(shí)現(xiàn)人工所不能完成的工作，將模糊數(shù)學(xué)的方法融合到方劑配伍規(guī)律的量化研究中，為復(fù)方配伍研究以及開發(fā)新藥方提供了可行的新思路與技術(shù)途徑。
1.4模糊數(shù)學(xué)在中醫(yī)臨床中的應(yīng)用。目前在中醫(yī)臨床中模糊數(shù)學(xué)也有諸多的運(yùn)用，它可以有效的對中醫(yī)臨床進(jìn)行療效判斷和病癥的分類，可以用聚類分析法按照本身內(nèi)在的規(guī)律，將一組數(shù)據(jù)分為較為合理的幾類，從而使數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更加的客觀性和準(zhǔn)確性。章偉浩等[6]為了檢驗(yàn)灰色關(guān)聯(lián)分析和模糊聚類對中醫(yī)肝病診斷待正確率，采集了上海地區(qū)900例肝炎硬化的樣本，最后經(jīng)過與專家診斷的結(jié)果對比之后發(fā)現(xiàn)，兩種方法的正確率分別為69.4%和78.3%，這也就驗(yàn)證了模糊數(shù)學(xué)方法的重要性。在進(jìn)行臨床療效的評價(jià)時(shí)，如果運(yùn)用聚類分析法進(jìn)行分類，則很難得出一個(gè)較為明確的數(shù)據(jù)結(jié)果，此時(shí)應(yīng)該采用模糊數(shù)學(xué)中的綜合評價(jià)方法，這樣可以彌補(bǔ)其不足之處。進(jìn)行綜合評價(jià)方法時(shí)要建立一個(gè)綜合評價(jià)的模型，首先要確定評價(jià)對象的因素集U={x1，x2，...xn}，如二復(fù)方對冠心病療效的評價(jià)因素集可以分為：U={x1（心電圖），x2（血管擴(kuò)張），x3（冠脈血流量），x4（血流動(dòng)力學(xué)）}，然后確定評語集：V={y1，y2，y3，y4}，上例中可為：心電圖改善，血管擴(kuò)張，冠脈血流量增加，血流動(dòng)力學(xué)改善，接著做出單因素的評價(jià)，最后再進(jìn)行綜合評價(jià)，因?yàn)槊總€(gè)因素在綜合評價(jià)中的作用都有所不同，因此應(yīng)考慮各個(gè)因素的權(quán)重，對待各因素時(shí)要以不同的權(quán)重系數(shù)來體現(xiàn)它們對綜合評價(jià)的重要程度。[7]在此例中如果認(rèn)為心電圖改善是最重要的，就應(yīng)該增加其權(quán)重，血流動(dòng)力改善不太重要，就減少其權(quán)重，最終可以給心電圖改善、血管擴(kuò)張、冠脈血流量增加、血流動(dòng)力學(xué)改善分別賦以1.0、0.8、0.7、0.5的權(quán)重系數(shù)。
2結(jié)論
目前模糊數(shù)學(xué)在中醫(yī)學(xué)中的運(yùn)用和研究尚處于初級階段，為了加快中醫(yī)現(xiàn)代化和客觀化的進(jìn)程，應(yīng)加大模糊數(shù)學(xué)在中醫(yī)學(xué)中的運(yùn)用，加強(qiáng)醫(yī)學(xué)工作者模糊數(shù)學(xué)理論知識(shí)的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)，充分的利用現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與模糊數(shù)學(xué)，使中醫(yī)學(xué)在原有的理論格局中逐步的走向標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化以及量化。
作者：張忠文 單位：甘肅中醫(yī)學(xué)院理科教學(xué)部
1試驗(yàn)材料與方法
1.1原料小米、黑香米、糯米、綠豆、紅小豆、蓮子、花生仁、花蕓豆、白砂糖和熟化糯米粉，均為市售。
1.2儀器與設(shè)備C21-RK2106電磁爐，廣東美的生活電器制造有限公司；蒸煮鍋；高壓滅菌蒸汽鍋。
1.3方便八寶粥加工工藝
1.4工藝要點(diǎn)
1.4.1方便豆類的研制（1）浸泡：各豆類要求無雜質(zhì)、無蟲害、無霉變，花生仁去紅衣。淘洗后，按豆類∶水=1∶1.5的比例進(jìn)行浸泡，綠豆浸泡時(shí)間以12h為宜，其他豆類浸泡時(shí)間以24h為宜，豆類不但全部膨脹，而且吸水性好，避免營養(yǎng)成分的損失。（2）蒸煮：經(jīng)預(yù)試驗(yàn)表明：綠豆、紅小豆蒸制時(shí)間以20min為宜，既完全熟化又全部膨脹且不爛粒，色澤不變。蓮子、花蕓豆和花生仁蒸制時(shí)間以30min為宜，保證完全熟化，無硬芯。（3）干燥：將熟化后的豆類在-40～-30℃冰箱中速凍3min，防止淀粉回生，使豆類完全凍結(jié)。然后在真空冷凍干燥機(jī)中干燥至含水量≤3%，凍干后的豆類顆粒完整，能保持原有的色澤，內(nèi)部組織疏松多孔，復(fù)水品質(zhì)較好，營養(yǎng)損失小。
1.4.2方便米類的研制（1）淘洗：黏附在米粒表面的粉狀雜質(zhì)會(huì)增加浸泡水的黏度，堵塞米粒內(nèi)部微孔，阻礙水分子進(jìn)入內(nèi)部，減少米粒的吸水量［7］，不利于糊化，降低產(chǎn)品質(zhì)量。將挑選好的各種米進(jìn)行淘洗，用水量為米粒質(zhì)量的3倍為宜，淘洗3次以減少米粒的營養(yǎng)物質(zhì)的流失。（2）浸泡：通過浸泡使米粒充分吸水，提高糊化速度，降低產(chǎn)品營養(yǎng)物質(zhì)的流失。小米與糯米宜按米∶水=1∶1的比例在40℃水溫下浸泡1h，溫度過高會(huì)使米粒表面糊化而發(fā)黏，制成的米飯軟爛，口感不佳，且營養(yǎng)物質(zhì)易流失；溫度過低降低吸水速度。黑香米實(shí)質(zhì)是一種糙米，糙米皮層由果皮、種皮、珠心層和糊粉層組成，果皮層的蠟質(zhì)物質(zhì)阻礙水分進(jìn)入，影響吸水速度［8］。改善黑米糊化特性，加堿促進(jìn)淀粉吸水糊化，促進(jìn)淀粉粒外層谷蛋白溶解于水，節(jié)約蒸煮時(shí)間。采用0.2%NaOH浸泡1h為宜。（3）高壓處理：高壓處理可實(shí)現(xiàn)物料改性、產(chǎn)生新的組織結(jié)構(gòu)、改變品質(zhì)。高壓處理過程中，使得氫鍵和疏水鍵等非共價(jià)鍵改變，從而使蛋白質(zhì)凝固，淀粉變性，滅菌等，且不改變食品本身的色香味。預(yù)試驗(yàn)表明：200MPa處理4min可加快淀粉糊化，緩解回生，縮短蒸煮時(shí)間。（4）蒸煮：經(jīng)預(yù)試驗(yàn)表明：小米、糯米蒸制時(shí)間以5min為宜；黑香米蒸制時(shí)間以10min為宜，既完全熟化無硬芯，米粒飽滿，不黏塊，復(fù)水性好。（5）干燥：將熟化后的米類在-40～-30℃冰箱中速凍，3min，防止淀粉回生，使米類完全凍結(jié)，然后在真空冷凍干燥機(jī)中干燥至含水量≤3%，凍干后的米類顆粒完整，能保持原有的色澤，內(nèi)部組織疏松多孔，復(fù)水品質(zhì)較好，營養(yǎng)損失小。
1.4.3混合調(diào)配新鮮米粥是一種半流體食品，具有黏稠適當(dāng)，米粒柔軟且分散均勻，有一定的懸浮性的特點(diǎn)，為重現(xiàn)新鮮米粥的品質(zhì)，本試驗(yàn)采用添加適量的熟化糯米粉與白砂糖以增加黏稠度、改善口感。按配方比例進(jìn)行混合，裝袋即為成品。
1.5感官評定標(biāo)準(zhǔn)參考文獻(xiàn)及標(biāo)準(zhǔn)DB34/T113，制定方便八寶粥感官評定標(biāo)準(zhǔn)，由10名經(jīng)培訓(xùn)的具有食品專業(yè)背景的碩士研究生組成感官評定小組，對研發(fā)的產(chǎn)品進(jìn)行感官質(zhì)量評定。氣滋味、適口性的指標(biāo)評價(jià)，先取5倍沸水加蓋燜泡8min，然后進(jìn)行品嘗評定；復(fù)水性指標(biāo)評價(jià)，取5倍沸水加蓋燜泡2min后每隔1min隨機(jī)取出5~10粒產(chǎn)品進(jìn)行評定。讓評定小組成員對方便八寶粥的外觀、氣滋味、適口性和復(fù)水性4個(gè)因素，以很好、較好、一般、較差和差為評語進(jìn)行評價(jià)，并記錄結(jié)果。感官評定標(biāo)準(zhǔn)見表1。
1.6感官指標(biāo)權(quán)重確定評定成員由食品行業(yè)中的10位資深專家組成，采用“0~4”評判方法確定權(quán)重集。由評定小組對指標(biāo)進(jìn)行兩兩重要性比較，根據(jù)相對重要性打分：很重要-很不重要，打分為4~0；比較重要-較不重要，打分為3~1；同等重要，打分為2~2。得到各個(gè)評委的對每個(gè)指標(biāo)的分?jǐn)?shù)表，然后統(tǒng)計(jì)所有打分，得到每個(gè)指標(biāo)得分，再除以所有指標(biāo)總分之和即為各指標(biāo)權(quán)重因子。
1.7方便八寶粥的配方設(shè)計(jì)因谷物缺乏賴氨酸，選擇豆類搭配與之進(jìn)行營養(yǎng)互補(bǔ)，并且顏色鮮明的豆類與谷物搭配，沖擊消費(fèi)者的視覺效果，可以得到很好的感官效果。經(jīng)預(yù)試驗(yàn)表明：確定蒸煮干燥后的紅小豆5g、綠豆3g、花蕓豆3g、蓮子2g和花生仁2g產(chǎn)品有較好的感官品質(zhì)。因此設(shè)定影響方便八寶粥的感官品質(zhì)主要因素有小米的添加量，黑米的添加量，熟化糯米粉的添加量，白砂糖的添加量，以方便八寶粥的模糊感官綜合評分為考察指標(biāo)，運(yùn)用L9（34）正交試驗(yàn)優(yōu)化配方。
2結(jié)果與分析
2.1建立模糊綜合評判數(shù)學(xué)模型
2.1.1建立評判集因素集：U={u1，u2，u3，u4}={外觀、氣滋味、適口性、復(fù)水性}評語集：V={v1，v2，v3，v4，v5}={很好、較好、一般、較差、差.
2.1.2確定權(quán)重集W基于模糊數(shù)學(xué)法進(jìn)行產(chǎn)品感官評定時(shí)，權(quán)重分配方案的合理與否直接影響評價(jià)結(jié)果。根據(jù)指標(biāo)在產(chǎn)品感官質(zhì)量定級中的重要程度，給予每個(gè)指標(biāo)以相應(yīng)的權(quán)重。方便八寶粥感官評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重見表2。W={w1，w2，w3，w4}權(quán)重集為各評價(jià)因素的權(quán)重系數(shù)的集合。各項(xiàng)因素所得總分除以全部因素總分之和即為權(quán)重系數(shù)。因此，W={0.13，0.28，0.36，0.23}。由表3可知，人們對各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重各不相同，對于方便八寶粥這類產(chǎn)品，人們更加注重口味，而復(fù)水性也是影響產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)。
2.1.3確定隸屬矩陣根據(jù)評價(jià)等級V，按試驗(yàn)設(shè)計(jì)制作相應(yīng)的9組產(chǎn)品，由10位感官評定人員對每個(gè)樣品感官質(zhì)量各自作出評判，其中配方1的因素評語統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。根據(jù)對方便八寶粥樣品的不同評價(jià)指標(biāo)得分次數(shù)結(jié)果，得到配方1的如下隸屬矩陣：
2.2模糊變換及綜合評判根據(jù)模糊變換原理：權(quán)重W乘以隸屬矩陣R，即A=W×Rj，A反映了樣品感官評價(jià)很好、較好、一般、較差和差的贊成比率。則對第j號(hào)樣品的綜合評價(jià)結(jié)果為：Aj=W×Rj，因此1號(hào)產(chǎn)品的綜合評價(jià)結(jié)果。將模糊向量單值化進(jìn)行比較排序，給5個(gè)等級：很好、較好、一般、較差和差分別依次賦予100、85、70、55和40分。將模糊綜合評定結(jié)果集中的各個(gè)量分別乘以對應(yīng)的分值并相加，得出產(chǎn)品的最后評定總分，見表4。由表4和表5可知：方便八寶粥的最佳組合為A2B2C1D2，即：小米添加量為25g、黑香米添加量為10g、熟化糯米粉添加量為1.5g、白砂糖添加量為3.5g。通過極差R和方差分析，影響的主次因素為B>A>C>D，即：黑香米添加量>小米添加量>熟化糯米粉添加量>白砂糖添加量。其中小米添加量與黑香米添加量的影響達(dá)到差異極顯著（p＜0.001），熟化糯米粉的添加量與白砂糖添加量對產(chǎn)品感官質(zhì)量的影響均達(dá)到差異顯著（p＜0.05）。在此工藝條件下，根據(jù)正交試驗(yàn)結(jié)果，最優(yōu)組合為A2B2C1D2，為此做A2B2C1D2與A2B2C3D1的對比試驗(yàn)，各做3個(gè)平行試驗(yàn)，得出的模糊感官綜合評定的最終得分各取其平均值。對比試驗(yàn)結(jié)果表明，A2B2C1D2組合的感官得分為95.4分，A2B2C1D2組合的感官得分為94.2分，試驗(yàn)設(shè)計(jì)理論值與實(shí)測值的吻合性極好。用此方法進(jìn)行配方優(yōu)化設(shè)計(jì)具有一定的可行性。
3結(jié)論
本研究將正交設(shè)計(jì)與模糊數(shù)學(xué)綜合評判法運(yùn)用于方便八寶粥的配方研制中，克服傳統(tǒng)感官質(zhì)量定級方法的缺陷，評價(jià)結(jié)果更具客觀性。本研究在基礎(chǔ)配方紅小豆5g、綠豆3g、花蕓豆3g、蓮子2g和花生仁2g的工藝條件下，以小米添加量、黑米添加量、熟化糯米粉添加量和白砂糖添加量為感官質(zhì)量影響因素，模糊感官綜合評定得分為考察指標(biāo)，運(yùn)用L9（34）正交試驗(yàn)優(yōu)化配方設(shè)計(jì)。通過正交試驗(yàn)結(jié)果及方差分析，p＜0.05，影響因素對評定結(jié)果之間的線性關(guān)系顯著，可用于本研究的理論預(yù)測。正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)與模糊感官綜合評定優(yōu)化方便八寶粥的最佳配方為：小米添加量為25g、黑香米添加量為10g、熟化糯米粉添加量為1.5g和白砂糖添加量為3.5g，在此工藝配方條件下制作的方便八寶粥的模糊感官評定得分為95.4分。通過對比驗(yàn)證試驗(yàn)表明，該方法用于優(yōu)化方便八寶粥的配方是切實(shí)可行的，且重復(fù)性好。
作者：唐萍胡懷容鮮欣言張友華李明元單位：西華大學(xué)生物工程學(xué)院
梁偉雄等［2］以221例中風(fēng)急性期患者為研究對象，用模糊聚類分析法分析了他們的證候特點(diǎn)與相關(guān)癥狀，以及舌象、脈象的關(guān)系，提出風(fēng)火證、痰瘀證、氣虛證、陰虛陽亢證是中風(fēng)急性期的基本證候。何裕民等［3］采用模糊數(shù)學(xué)的聚類分析法，從近萬例樣本中聚合出強(qiáng)壯型、虛弱型、偏寒型、偏熱型、偏濕型及瘀遲型這6類體質(zhì)類別。結(jié)果顯示虛弱質(zhì)多偏寒，氣虛多兼濕勝和瘀質(zhì)，并易發(fā)展至陽虛，虛弱質(zhì)與偏寒、偏濕、偏瘀質(zhì)均為極顯著的正相關(guān)。分析表明最基本的病理性體質(zhì)類型為虛弱質(zhì)。長期困擾中醫(yī)科研的一個(gè)難題就是實(shí)驗(yàn)動(dòng)物的中醫(yī)證候評價(jià)方法，目前已有的手段有一般狀態(tài)和中醫(yī)癥狀觀察法、證候模型的比較醫(yī)學(xué)及西醫(yī)微觀指標(biāo)判定法。雖然第1種方法符合中醫(yī)理論標(biāo)準(zhǔn)，但是這種方法的主觀因素太多，給證候的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化帶來了一定困難。為了探索更加科學(xué)的測量方法，陳雷等［4］應(yīng)用模糊模式識(shí)別方法對此進(jìn)行了研究：首先將實(shí)驗(yàn)動(dòng)物模型的所有癥狀、體征以及檢驗(yàn)結(jié)果組成評估因素模糊集，運(yùn)用中醫(yī)理論賦予每個(gè)評估因素相應(yīng)的隸屬度值和權(quán)重值，通過建立模糊數(shù)學(xué)模型并以最大隸屬度原則來評價(jià)造模的成功與否。該方法較好地模擬了中醫(yī)專家將四診信息進(jìn)行綜合評判的思維方法。陳氏繼續(xù)采用該方法對脾氣虛型大鼠模型的評價(jià)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，結(jié)果通過此次實(shí)驗(yàn)淘汰了不符合標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)物模型，提高了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性［5］。
1模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于中醫(yī)臨床的研究
模糊數(shù)學(xué)方法在中醫(yī)臨床有諸多運(yùn)用。章浩偉等［6］采集了上海地區(qū)900例肝炎肝硬化樣本，檢驗(yàn)灰色關(guān)聯(lián)分析和模糊聚類對中醫(yī)肝病診斷待正確率，通過與專家組診斷的結(jié)果對比，結(jié)果兩種方法的正確率分別為69.4%和78.3%，認(rèn)為模糊數(shù)學(xué)方法對中醫(yī)的現(xiàn)代化和客觀化發(fā)展有重要作用。張世筠等［7］以2442例患者為研究對象，采用流行病學(xué)及變量聚類分析的方法，將中醫(yī)肝證肝氣郁結(jié)、肝火上炎、肝膽濕熱、肝陽上亢、肝郁脾虛、肝血虧虛、肝腎陰虛、寒凝肝脈、肝腎陽虛、肝風(fēng)內(nèi)動(dòng)10個(gè)主要證型簡化為實(shí)證、風(fēng)證和虛證3大類。研究結(jié)果不僅從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度闡明了中醫(yī)肝證簡化證型的合理性，而且科學(xué)地解決了中醫(yī)各肝證的歸屬問題。顧學(xué)蘭等［8］將545例肝炎后肝硬化患者的38個(gè)癥狀和37個(gè)體征分別以不同分值量化記錄，運(yùn)用模糊聚類分析法把這些元素其分為6類，結(jié)合主成分因子分析法和主成分分析法剔除部分變量，建立了6個(gè)“單元證”的方程式。模糊數(shù)學(xué)綜合評價(jià)在評價(jià)疾病療效亦有應(yīng)用，葉建紅等［9］將60例Ⅱ型糖尿病患者分為氣陰兩虛型、腎陰虧虛型、胃熱熾盛型和肺熱津傷型4型，依據(jù)辨證分型施以不同的方藥治療，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的方法建立模糊矩陣，對每一證型的治療結(jié)果作綜合評判，并認(rèn)為以該法評判2型糖尿病的療效，可指導(dǎo)臨床實(shí)踐，從而提高療效。王永泉［10］用模糊控制理論對推拿的量化研究進(jìn)行了有益的嘗試，以均勻、持久、有力、柔和、深透作為中醫(yī)手法的因素集，評語集分為較好、很好、較差、很差4個(gè)等級，分別算出評價(jià)因素的權(quán)重值，根據(jù)專家評定法進(jìn)行模糊綜合評判，從而實(shí)現(xiàn)了手法評判標(biāo)準(zhǔn)的量化。王氏認(rèn)為，由于綜合利用了直覺、經(jīng)驗(yàn)等主觀信息，結(jié)果更容易被接受。
2模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于中藥和方劑學(xué)的研究
中藥理論中的四氣五味、升降沉浮和功用主治等概念均具有模糊性，相同藥物由于采摘時(shí)間和炮制方法的差異，以及在不同方劑中配伍角色的轉(zhuǎn)換，導(dǎo)致了藥物的性味歸經(jīng)和功用主治變化，這種動(dòng)態(tài)性的變化極其復(fù)雜，其類屬模糊［11］。作為一種量化工具和基本研究方法，模糊數(shù)學(xué)有助于中藥性能與功效、方劑配伍規(guī)律的量化，更加科學(xué)地研究和分析中醫(yī)臨床處方和中藥組方規(guī)律，為新方藥的開發(fā)提供了切實(shí)可行的思路和技術(shù)途徑。金銳等［12］采用模糊數(shù)學(xué)識(shí)別法評價(jià)了中藥的寒熱藥性：首先以姜附桂方和三黃方代表的經(jīng)典寒熱復(fù)方為基礎(chǔ)，建立了寒熱藥性表達(dá)模糊評價(jià)模式；用熱性藥肉桂、仙茅及寒性藥黃柏、梔子分別干預(yù)正常、虛寒和虛熱3種狀態(tài)，利用模糊評價(jià)模式評價(jià)模型干預(yù)前后的生物學(xué)數(shù)據(jù)變化，分析藥性表達(dá)特征。結(jié)果發(fā)現(xiàn)以該評價(jià)模式能夠有效地分析出藥物的寒熱藥性和藥性表達(dá)方式，藥性相同的中藥既有共性特征，也有個(gè)性特征。這種模糊數(shù)學(xué)模型可以作為整體、綜合評價(jià)中藥的寒熱藥性的有效方法。劉明等［13］以模糊數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，對中藥“君臣佐使”的分子生物學(xué)表達(dá)和量化方法進(jìn)行了研究：以四物湯為例，采用模糊數(shù)學(xué)模型，對方中四味藥的歸屬進(jìn)行了判斷，結(jié)果顯示地黃和當(dāng)歸屬“君臣藥”，白芍屬于“佐藥”，川芎屬“使藥”。模糊數(shù)學(xué)是中藥“君臣佐使”特性更為本質(zhì)的表達(dá)方式。張紅等［14］認(rèn)為模糊數(shù)學(xué)中的模糊識(shí)別法是研究中藥組方量化的有效工具：以桂枝湯為研究對象，采用該方法將方中5味藥依據(jù)性味歸經(jīng)的不同進(jìn)行量化，數(shù)學(xué)模型分析的結(jié)果與中醫(yī)組方原則相吻合。趙蔡斌等［15］根據(jù)中醫(yī)的五行學(xué)說，以模糊數(shù)學(xué)方法對小柴胡湯中單味中藥的性味歸經(jīng)特性進(jìn)行了量化，并利用模糊聚類分析法對其配伍進(jìn)行了分析。結(jié)果表明方中柴胡與黃芩；半夏與生姜；人參、大棗與甘草的相似度較高，揭示了中藥方劑配伍中“君臣佐使”理論的本質(zhì)，相同“地位”藥物的性質(zhì)相似，與傳統(tǒng)中醫(yī)理論的結(jié)論相吻合。王優(yōu)杰等［16］以金復(fù)康口服液為研究對象，用模糊綜合評價(jià)法對該藥的不同矯味配方的口感進(jìn)行評價(jià)，以期達(dá)到篩選最佳矯味配方的目的。結(jié)果表明三氯蔗糖與赤蘚糖醇組成的復(fù)合劑為此藥的最佳矯味配方。依據(jù)模糊綜合評價(jià)法得出的結(jié)果較為客觀，克服了主觀因素的干擾，可以用于中藥制劑的感官評價(jià)。
3模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于舌診和脈診的研究
由于舌診、脈診是中醫(yī)四診的重要內(nèi)容，中醫(yī)學(xué)界一直關(guān)注著它們的現(xiàn)代化研究。為了實(shí)現(xiàn)中醫(yī)舌診的自動(dòng)識(shí)別，余興龍等［17］根據(jù)模糊數(shù)學(xué)方法，結(jié)合色度學(xué)、近代光學(xué)技術(shù)、數(shù)字圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，分析了中醫(yī)舌診的主要內(nèi)容，建立了中醫(yī)舌診自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)將計(jì)算機(jī)技術(shù)與臨床辨舌經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，研究了淡紅舌、暗紅舌、紫紅舌、暗紫舌這4種舌像共366例，符合率達(dá)到80%以上。劉蘭林等［18］利用模糊數(shù)學(xué)原理將溫病中的“數(shù)脈”以隸屬度和隸屬函數(shù)表述其模糊特性，實(shí)現(xiàn)了“數(shù)脈”的量化，在一定程度上揭示了數(shù)脈的本質(zhì)，作者認(rèn)為，采用模糊數(shù)學(xué)識(shí)別法所產(chǎn)生的數(shù)值可以構(gòu)成計(jì)算機(jī)處理的基本信息。陳榮山等［19］應(yīng)用模糊聚類分析法對中醫(yī)脈診的變化進(jìn)行了研究，將不同時(shí)間脈搏的振幅函數(shù)離散點(diǎn)轉(zhuǎn)化特征點(diǎn)坐標(biāo)，等分脈圖的不同波段后求出各點(diǎn)的振幅值和斜率，借助已有的疾病數(shù)據(jù)庫自動(dòng)診斷疾病。該系統(tǒng)的準(zhǔn)確率高達(dá)85%。其建立的中醫(yī)脈象自動(dòng)分析系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)脈象判別的自動(dòng)化和數(shù)據(jù)化。
4模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于中醫(yī)專家診療系統(tǒng)的研究
中醫(yī)專家診療系統(tǒng)體現(xiàn)了中醫(yī)理論的“整體觀念”，是模擬專家“辨證論治”思維和推理過程的有效方法。1979年由北京中醫(yī)學(xué)院與科學(xué)院自動(dòng)化所合作，根據(jù)名老中醫(yī)關(guān)幼波教授的經(jīng)驗(yàn)，研制出我國第一個(gè)中醫(yī)專家診療系統(tǒng)———“中醫(yī)關(guān)幼波老中醫(yī)診療肝病的計(jì)算機(jī)程序”。該系統(tǒng)使用模糊綜合分析和模糊推理技術(shù)將肝病分成8個(gè)主型及36個(gè)亞型，并包含辨證、治則、立法、方藥、醫(yī)囑和計(jì)價(jià)等多種功能。該系統(tǒng)對處方符合率達(dá)到97.7%。李海鯤等［20］以中醫(yī)理論知識(shí)為基礎(chǔ)，運(yùn)用基于模糊理論的推理方法對中醫(yī)的疾病診斷問題進(jìn)行了研究和開發(fā)，建立了中醫(yī)肝系證候的診斷知識(shí)表述和模糊數(shù)學(xué)模型，并編程加以實(shí)現(xiàn)。結(jié)合人機(jī)對話的補(bǔ)充診斷方式提高了診斷的正確度。沈天龍等［21］認(rèn)為中醫(yī)診斷結(jié)果的主觀性較大，描述的癥狀具有模糊性和不完備性的不足。通過一種基于模糊覆蓋集方法，將糖尿病進(jìn)行中醫(yī)的證型分類，建立了一種糖尿病中醫(yī)辨證模型。結(jié)果表明，使用這種方法得出診斷結(jié)果與醫(yī)生的診斷結(jié)果有較好的吻合度。研究者認(rèn)為該模型可以使中醫(yī)診斷結(jié)果自動(dòng)化、客觀化。劉龍等［22］探討了一種構(gòu)建胃癌模糊辨證模型的方法。作者運(yùn)用模糊識(shí)別法對收集的769例胃癌病例進(jìn)行分析，構(gòu)建了胃癌的模糊辨證模型。結(jié)果該模型對6種證型的辨證符合率分別為：肝胃不和型65.00%、胃熱傷陰型72.22%、脾胃虛寒型70.00%、瘀毒內(nèi)阻型57.14%、痰濕凝結(jié)型53.33%和氣血雙虧型72.22%，總符合率為65.71%。該辨證模型為中醫(yī)疾病辨證分型的客觀化研究提供了一個(gè)思路。陳雷等［23］用模糊數(shù)學(xué)中的模式識(shí)別法設(shè)計(jì)了脾虛大鼠證候動(dòng)物模型癥狀評價(jià)專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以模擬模式識(shí)別過程，計(jì)算機(jī)程序根據(jù)輸入的各種評價(jià)指標(biāo)數(shù)值，自動(dòng)計(jì)算出評價(jià)對象造模程度的隸屬度值或治療效果。該軟件的優(yōu)勢在于隸屬函數(shù)公式可隨意選擇，能夠根據(jù)實(shí)際情況自行調(diào)整隸屬函數(shù)的常數(shù)和系數(shù)以及λ值。
5展望
綜上所述，要科學(xué)化地詮釋中醫(yī)理論的內(nèi)涵，就應(yīng)該將傳統(tǒng)的中醫(yī)語言“翻譯”成現(xiàn)代科學(xué)“語言”，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)把中醫(yī)的模糊概念單一化。中醫(yī)藥現(xiàn)代化順應(yīng)了國際學(xué)術(shù)界由“分析主義”回歸到“系統(tǒng)論”的趨勢，但它的日臻完善離不開多學(xué)科兼容、現(xiàn)代數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)知識(shí)［24］。目前模糊數(shù)學(xué)在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用尚處于初級階段，大部分臨床科研人員還欠缺完備的模糊數(shù)學(xué)理論知識(shí)，應(yīng)與數(shù)學(xué)工作者來共同完成這一工作，促進(jìn)中醫(yī)藥事業(yè)的發(fā)展。
作者：朱小虎鄒季單位：湖北醫(yī)藥學(xué)院附屬太和醫(yī)院湖北中醫(yī)藥大學(xué)針灸骨傷學(xué)院
1最優(yōu)質(zhì)量成本
為控制質(zhì)量成本支出,首先應(yīng)確定最優(yōu)質(zhì)量成本,使之與實(shí)際發(fā)生的質(zhì)量成本相對照,以便于控制支出.各種成本之間的關(guān)系.y1表示合格品率損失費(fèi)用曲線,y2表示預(yù)防成本曲線,y表示質(zhì)量總成本費(fèi)用曲線.從圖1中可以看出,合格品率越高,質(zhì)量損失費(fèi)用越小.而y2曲線表明,合格品率要求越高,預(yù)防成本費(fèi)用開支越大.兩條曲線的交點(diǎn),則是質(zhì)量成本費(fèi)用開支最小點(diǎn),也是進(jìn)行質(zhì)量管理時(shí)應(yīng)追求的目標(biāo).y1的計(jì)算公式為y1=(1-h)C/h式中:C為每件廢品造成的損失費(fèi)用;h為合格品率.對于y2曲線,若其他條件不變,它同h/(1-h)即合格品率和不合格品率之間的比值存在一定的比例關(guān)系,h/(1-h)的值越高,y2也越大.設(shè)K是y2隨合格品率與不合格品率的比值而變化的系數(shù),則y2=Kh/(1-h)得最佳質(zhì)量成本K=y2(1-h)/h;y=y1+y2=(1-h)C/h+Kh/(1-h)
2質(zhì)量成本控制的模糊控制規(guī)則
在質(zhì)量成本控制中,取質(zhì)量成本與計(jì)算所得的最優(yōu)質(zhì)量成本之差與最優(yōu)質(zhì)量成本的比值,即成本偏差率A,以及成本偏差變化率B,即相鄰的成本計(jì)算時(shí)間點(diǎn)上的成本偏差之差與最優(yōu)質(zhì)量成本的比值作為輸入信息.取一個(gè)輸出控制信息量——成本控制量C.這是“若A且B則C”型的模糊控制語言,根據(jù)模糊邏輯推理可知是(AB)∨(AC)型的.它所對應(yīng)的模糊關(guān)系是:R=(A×B)∪(A×C)把它們都化為標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間[-5,5]后,把輸入量和輸出量模糊化,為了簡便起見,把它們用5個(gè)模糊集分檔:NB(負(fù)大)、NM(負(fù)中)、NS(負(fù)小)、O、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大).把A、B、C的這些模糊集離散化,列出[-5,5]之間的整數(shù)值對這些模糊集的隸屬度,根據(jù)質(zhì)量成本控制的要求,實(shí)際發(fā)生的質(zhì)量成本與計(jì)算所得的最優(yōu)質(zhì)量成本偏差不能過大.
3工程實(shí)例
在實(shí)際工程中,可以月為單位進(jìn)行工程質(zhì)量成本的核算與控制,現(xiàn)舉例如下.某工程每月最佳質(zhì)量成本計(jì)算。設(shè)標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間[-5,5]對應(yīng)實(shí)際區(qū)間為[-50%,50%],則可根據(jù)圖2得到A、B對應(yīng)的模糊區(qū)間分別是:A1為PM;A2為NS;B12為NM.在計(jì)算C值時(shí),應(yīng)根據(jù)最近原則,用A2和B12的值進(jìn)行計(jì)算,可得C3對應(yīng)的模糊區(qū)間為:C3為PM.應(yīng)用表2和圖3,可以查得C3的具體取值應(yīng)為:C3=20%.即在第三個(gè)月,應(yīng)在原計(jì)算得最優(yōu)質(zhì)量成本基礎(chǔ)上增加20%,才能達(dá)到最優(yōu)質(zhì)量水平,即第三個(gè)月的最優(yōu)質(zhì)量成本為36千元.
同理,在已知第三個(gè)月的實(shí)際支出質(zhì)量成本后,即可計(jì)算出第四個(gè)月的質(zhì)量成本控制值,直至工程結(jié)束。由以上計(jì)算可知,模糊數(shù)學(xué)控制法能及時(shí)有效地對工程質(zhì)量成本進(jìn)行跟蹤控制,具有良好的可操作性和發(fā)展前景.
摘要：對茶葉消費(fèi)者的消費(fèi)行為進(jìn)行分析與調(diào)查，是當(dāng)前茶葉生產(chǎn)銷售企業(yè)制定市場策略、作出營銷決策的重要參考依據(jù)。消費(fèi)者的消費(fèi)行為是一種“模糊”的市場現(xiàn)象，具有多樣性和不確定性，因此，無法找到準(zhǔn)確的行為參考模式對消費(fèi)者行為進(jìn)行界定，不適用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對其進(jìn)行定量分析。近年來，模糊數(shù)學(xué)得到越來越多的茶葉生產(chǎn)營銷企業(yè)的認(rèn)可和重視，使用模糊數(shù)學(xué)已經(jīng)成為一種非常實(shí)用而且簡單有效的方法。本文將通過對茶葉市場的生產(chǎn)和銷售狀況進(jìn)行分析，探索出在茶葉的市場營銷過程中如何運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的方法對茶葉營銷更好地作出決策。
關(guān)鍵詞：模糊數(shù)學(xué)；市場營銷；決策應(yīng)用
隨著中國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，同時(shí)國家對于第一產(chǎn)業(yè)的大力支持，茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展得到長足的發(fā)展，與此同時(shí)，茶葉的市場營銷成為了廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)。茶葉市場的開放和搞活以后，茶葉消費(fèi)者的購買茶葉的欲望和行為都對茶葉企業(yè)的經(jīng)營和發(fā)展有著非常大的影響。通過市場營銷的決策分析，能夠有效進(jìn)行茶葉的市場營銷，當(dāng)然，此時(shí)的市場營銷決策就顯得至關(guān)重要了。在茶葉企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)營銷過程中，有很多消費(fèi)行為（消費(fèi)動(dòng)機(jī)、消費(fèi)偏好、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)心理）是人基于對事物和屬性的認(rèn)識(shí)和判斷進(jìn)行評價(jià)的，因而無法進(jìn)行準(zhǔn)確估量，采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法已經(jīng)不適用當(dāng)前的市場營銷環(huán)境了，而通過采用模糊數(shù)學(xué)方法進(jìn)行分析和研究能夠?qū)⒐逃械男纬啥糠治鱿蚨ㄐ苑治龇较虬l(fā)展，更好地做好茶葉市場營銷工作。
1模糊數(shù)學(xué)的概念和定義
在傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法中，體現(xiàn)的是嚴(yán)密的邏輯性和抽象性，嚴(yán)密性是指在數(shù)學(xué)方法的研究中對事物的屬性進(jìn)行準(zhǔn)確嚴(yán)格的判斷，在數(shù)學(xué)中，比如說像“大于”這個(gè)概念，只能是兩個(gè)事物數(shù)量進(jìn)行比較的過程，4大于3，這是準(zhǔn)確的大于概念的表達(dá)，但是如果是“不小于”的概念的話，就包括了等于和大于，4不小于4，或者4不小于3這兩種闡述都是對數(shù)學(xué)邏輯性的嚴(yán)密判斷，是不存在“牛角尖”的，毫無爭議的。但是在現(xiàn)實(shí)中的很多事物中，盡管人們對其外在的表現(xiàn)和內(nèi)在的屬性有足夠的了解和認(rèn)識(shí)，但是這種了解和認(rèn)識(shí)對有局限性的，是非常不確定的，這種不確定性在數(shù)學(xué)研究方法中就稱之為模糊性。模糊性數(shù)學(xué)概念的提出和發(fā)展是基于1965年美國著名數(shù)學(xué)家查德的模糊集合概念理論的提出作為標(biāo)志的，主要體現(xiàn)在對于事物屬性和描述上的定性分析。比如說以“長得肥胖的人”進(jìn)行概念闡述就非常具有不確定性，有的人認(rèn)為超過了70kg就算肥胖了，有的人認(rèn)為超過80kg才算肥胖，但是如果對于身高達(dá)到2米的運(yùn)動(dòng)員來說，80kg顯然只能算是“營養(yǎng)不良”了，這種準(zhǔn)確的以定量分析評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)顯然是不行的。又比如說“，有錢人”，多少錢才算有錢，1億是有錢人，100萬也是有錢人，但是在貧困山區(qū)或者在數(shù)十年前1萬甚至1千都算是有錢人了，在不同的社會(huì)環(huán)境或生活環(huán)境，對于“有錢人”的概念的理解都會(huì)有差異。這種概念和邏輯如果在傳統(tǒng)意義上進(jìn)行數(shù)學(xué)定量分析，那么顯然無法準(zhǔn)確判斷，而這種屬性對于人的思維來說，要判斷起來并非是難事，對于肥胖、有錢人等概念都會(huì)有清楚地判斷，因而這種模糊性是具有規(guī)律性質(zhì)的。當(dāng)前，模糊性數(shù)學(xué)在很多自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，很多人可能會(huì)對于模糊數(shù)學(xué)的理解是將數(shù)學(xué)問題模糊化，肯定就是不合邏輯、漏洞百出的，其實(shí)不然，模糊數(shù)學(xué)的研究并沒有因?yàn)閷ρ芯繉ο髮傩缘哪：率鼓：龜?shù)學(xué)本身變得“模糊不清”，它是在打破傳統(tǒng)數(shù)學(xué)研究的禁錮的時(shí)候依然具有嚴(yán)密邏輯性的數(shù)學(xué)分支。
2模糊數(shù)學(xué)在茶葉市場營銷決策中的現(xiàn)狀
隨著茶葉市場打破了過去茶葉市場的計(jì)劃性之后，茶葉主體地位由賣方市場向買方市場轉(zhuǎn)變，在茶葉市場中茶葉消費(fèi)者的購買行為和購買習(xí)慣對于茶葉企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營有著重要的影響，為了更好地做好茶葉的生產(chǎn)營銷工作，茶葉企業(yè)需要對茶葉市場營銷工作有更為全面和準(zhǔn)確的了解和判斷，作出更有利的決策。而當(dāng)前，很多茶葉生產(chǎn)營銷企業(yè)一般都設(shè)在離茶葉種植園或者茶葉加工基地，而通常這些茶葉生產(chǎn)的地方離山區(qū)較近，這些茶葉企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)或者負(fù)責(zé)人很多都來自于當(dāng)?shù)兀瑢τ谑袌鰻I銷專業(yè)知識(shí)不是很了解，可能只是單純地對茶葉市場有一個(gè)略微的了解之后憑借著經(jīng)驗(yàn)對茶葉如何進(jìn)行市場營銷進(jìn)行決策，這種市場營銷決策往往具有很強(qiáng)的主觀性和隨意性，因而對于市場營銷決策的提出和執(zhí)行都較為落后，更別說使用模糊數(shù)學(xué)對茶葉市場的營銷狀況進(jìn)行專業(yè)營銷分析。受制于茶葉企業(yè)的地理位置和領(lǐng)導(dǎo)負(fù)責(zé)人的知識(shí)限制，模糊數(shù)學(xué)在當(dāng)前茶葉市場營銷的決策中應(yīng)用還不夠廣泛。
3模糊數(shù)學(xué)在茶葉市場營銷決策中的方法步驟
第一、初步分析調(diào)查。對于茶葉市場中，要了解和分析目標(biāo)市場中茶葉消費(fèi)者的茶葉購買消費(fèi)特點(diǎn)，對于茶葉消費(fèi)者所飲用的茶葉的種類是白茶、花茶、綠茶、紅茶、全發(fā)酵茶、半發(fā)酵茶、不發(fā)酵茶，飲用茶葉的品牌是鐵觀音、龍井、大紅袍、普洱、烏龍茶，飲用茶葉的包裝是袋裝的、罐裝的、散稱的等等，還有茶葉生產(chǎn)加工的飲料的基本情況并將數(shù)據(jù)予以記錄，對茶葉消費(fèi)者的茶葉消費(fèi)傾向進(jìn)行確定，以便于后面工作的開展。第二、正式分析調(diào)查。在確定茶葉目標(biāo)市場之后，接下來的工作就是要收集目標(biāo)市場消費(fèi)者的茶葉消費(fèi)資料了。對于消費(fèi)者茶葉消費(fèi)習(xí)慣可以有通過問卷調(diào)查法、街頭采訪、實(shí)地走訪、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查等方式對消費(fèi)者的茶葉消費(fèi)進(jìn)行了解，對于問卷調(diào)查要注意包含有消費(fèi)者平常愛不愛喝茶、喝的是何種茶葉、對于茶葉的價(jià)格要求、茶葉的口味質(zhì)量用選擇題的方式進(jìn)行確定以便于消費(fèi)者選擇，對于采訪、調(diào)查的方式要注意采訪數(shù)量與采訪范圍，要盡可能多地包含人群種類、地區(qū)分布、年齡大小，對于實(shí)地走訪要盡可能地挖掘消費(fèi)者的真實(shí)消費(fèi)訴求，并注意在數(shù)據(jù)采集的時(shí)候使用抽樣、隨機(jī)、分層等方式相結(jié)合。第三、分析和研究調(diào)查結(jié)果。對于收集到的資料，進(jìn)行模糊統(tǒng)計(jì)。在收集到的信息處理過程中，肯定存在有很多的現(xiàn)象和數(shù)據(jù)記錄又模糊性，比如說喜歡龍井茶的人群可能在收集資料的過程當(dāng)中，采訪的人數(shù)沒有達(dá)到，很多可能喜歡龍井茶的消費(fèi)者沒有被采訪到，這樣記錄反映的龍井茶的消費(fèi)行為習(xí)慣可能就有失偏頗，得到的結(jié)果就需要進(jìn)行定性的結(jié)果分析處理，這樣以信息性質(zhì)進(jìn)行模糊數(shù)學(xué)的方法，得到的結(jié)果處理才能更科學(xué)有依據(jù)。第四、市場營銷決策。在茶葉市場營銷的結(jié)果分析處理完成之后，通過模糊數(shù)學(xué)的定性分析法了解到在某一地區(qū)的茶葉消費(fèi)者可能存在偏愛某一種或者幾種茶葉的情況，茶葉生產(chǎn)企業(yè)就會(huì)明白在具體某地區(qū)所重點(diǎn)生產(chǎn)的某一種或幾種茶葉進(jìn)行重點(diǎn)營銷推廣，加大在市場上的投放量和占有率。比如說A地區(qū)茶葉消費(fèi)者愛喝茶，大部分都有喝綠茶的飲茶習(xí)慣或者說飲茶趨勢，茶葉企業(yè)就應(yīng)該及時(shí)作出判斷，擴(kuò)大A地區(qū)的茶葉市場的綠茶市場占有率；又比如，M地區(qū)的茶葉消費(fèi)者對于茶葉的包裝比較喜歡瓷器罐裝的，M地區(qū)當(dāng)?shù)厝罕姸急容^喜歡瓷器，因此對于茶葉的包裝比較喜歡用瓷器罐裝，茶葉生產(chǎn)企業(yè)就要注意茶葉的銷售包裝，以瓷器的精美襯托出茶葉銷售的質(zhì)量，達(dá)到理想的茶業(yè)營銷效果。
4模糊數(shù)學(xué)在茶葉市場營銷決策的應(yīng)用前景
模糊數(shù)學(xué)在我國茶葉研究應(yīng)用領(lǐng)域中始于80年代，迄今也只有30年，可以這樣說，我國的茶葉市場營銷對于模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用還不夠，具體處理操作過程還有待完善。盡管起步較晚，但是無論是社會(huì)茶葉專家、茶葉生產(chǎn)營銷企業(yè)、茶業(yè)市場都看到了模糊數(shù)學(xué)在茶葉市場營銷決策中的應(yīng)用前景。隨著我國茶葉學(xué)科在很多高等院校逐步開設(shè)專業(yè)課程，以及茶葉學(xué)科加大與其他學(xué)科的開展合作交流，模糊數(shù)學(xué)模型的日漸完善將會(huì)有助于其在茶葉市場營銷決策中發(fā)揮出更大的作用。第一、對于茶葉生產(chǎn)的品種。在茶葉的市場營銷中，茶葉的品質(zhì)和質(zhì)量是其中最為關(guān)鍵和重要的條件，只有茶葉的口味、茶葉沖泡后形成的顏色、香味、茶葉的醇度都有很高的質(zhì)量的時(shí)候，才會(huì)吸引更多的茶葉消費(fèi)者。因此對于茶葉的品種和質(zhì)量要求至關(guān)重要。當(dāng)前我國茶葉生產(chǎn)品種繁多，質(zhì)量參差不齊，依靠肉眼和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行識(shí)別難度較大，此時(shí)，通過將茶葉所有的技術(shù)參數(shù)通過計(jì)算機(jī)應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式板塊進(jìn)行遠(yuǎn)距離匹配，就可以將茶葉品種的主要信息存貯在計(jì)算機(jī)中，從而使其他未知名的或者難以判斷的茶葉信息，輸入計(jì)算機(jī)中進(jìn)行模糊識(shí)別達(dá)到甄別茶葉品質(zhì)的效果。第二、對于茶葉的性能。茶葉消費(fèi)者對于茶葉消費(fèi)考慮的另外一層要素就是茶葉的性能，包括茶葉的經(jīng)濟(jì)性能（價(jià)格因素）、人體吸收性能、安全性能等，因而對于茶葉的性能通過模糊數(shù)學(xué)模型建立總體性能評價(jià)模式，運(yùn)用計(jì)算指標(biāo)權(quán)重和其他各項(xiàng)指標(biāo)隸屬的函數(shù)，而后對指標(biāo)價(jià)值進(jìn)行量化，比如說茶葉中所含有的微量元素，建立總體上的性能評價(jià)評價(jià)函數(shù)模型，這樣根據(jù)這種評價(jià)模型可以對茶葉的總體性能進(jìn)行優(yōu)劣評估，為以后茶葉的市場營銷進(jìn)行更好的指導(dǎo)和建議。
5結(jié)語
茶葉市場新營銷逐步進(jìn)入到一個(gè)更為高級、要求更多的狀態(tài)，因此，要注重對茶葉市場營銷的應(yīng)用模式進(jìn)行創(chuàng)新，模糊數(shù)學(xué)作為一個(gè)重要的創(chuàng)新方向，通過加大模糊數(shù)學(xué)和市場營銷融合，使得茶葉市場銷售決策能夠有更加美好的前景。
作者:張琳 單位:四川現(xiàn)代職業(yè)學(xué)院
一、模糊數(shù)學(xué)理論簡述
模糊數(shù)學(xué)是數(shù)學(xué)中的一個(gè)新的分支，主要用于數(shù)學(xué)研究和處理模糊性現(xiàn)象，對不能準(zhǔn)確進(jìn)行回答的問題提供一些評價(jià)、解決的方法，是一種能及時(shí)處理大腦模糊信息的工具。模糊數(shù)學(xué)中有一種綜合的評判方法，能對受多種因素影響的事務(wù)進(jìn)行評價(jià)，這樣的評價(jià)較為全面，是多因素的決策方法。一個(gè)事物的狀況往往與多種因素有關(guān)，而綜合評判就是對多種因素所決定的事物或現(xiàn)象做一個(gè)總的評價(jià)，在具體的評價(jià)系統(tǒng)構(gòu)建中，設(shè)定多個(gè)因素，組成模糊的集合，及時(shí)選取評價(jià)等級，組成相應(yīng)的評語集合，明確評價(jià)等級的歸屬程度，形成模糊矩陣。根據(jù)因素的權(quán)重計(jì)算評價(jià)定量解值，這樣的過程就是模糊評判。
二、基于模糊數(shù)學(xué)的高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)的建立
1.確定教學(xué)質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)集。教師的教學(xué)質(zhì)量受多種因素的影響，因此，教學(xué)質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)集為：教學(xué)思想、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容等。標(biāo)記為U，每一個(gè)指標(biāo)又細(xì)化成多個(gè)二級指標(biāo)。具體包括：教學(xué)思想（政治素養(yǎng)、師德水平、敬業(yè)精神），教學(xué)態(tài)度（備課程度、上課態(tài)度、行為舉止），教學(xué)內(nèi)容（符合教學(xué)大綱內(nèi)容、進(jìn)度合理、作業(yè)量合理、教學(xué)深度適當(dāng)），專業(yè)素質(zhì)（先進(jìn)的教學(xué)方法、合理明朗的板書設(shè)計(jì)、因材施教、積極與學(xué)生互動(dòng)交流），創(chuàng)新意識(shí)（課程導(dǎo)入、課堂氣氛、學(xué)科滲透、理論聯(lián)系實(shí)際），教學(xué)效果（學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、學(xué)生思維能力、學(xué)生上課人數(shù)）等。
2.建立適當(dāng)?shù)脑u價(jià)集。綜合考慮影響因素以及高校教學(xué)質(zhì)量的評價(jià)要求，建立優(yōu)秀、良好、合格、較差、差等五個(gè)等級的評價(jià)集。使用V標(biāo)記。
3.準(zhǔn)確確定權(quán)重的分配比。為了得到客觀公正的評價(jià)結(jié)果，積極確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重比。運(yùn)用專家賦值法、層次分析法確定權(quán)重分配比。設(shè)定分級向量，并表示指標(biāo)所占的權(quán)重。
4.科學(xué)建立一級指標(biāo)的評價(jià)矩陣。利用相關(guān)的公式計(jì)算細(xì)化分級后的二級指標(biāo)，對評價(jià)集中的某個(gè)元素的隸屬程度，以各個(gè)因素評判的隸屬程度來構(gòu)造評價(jià)指標(biāo)集中的某個(gè)指標(biāo)，就是其總的評價(jià)矩陣。
5.合理進(jìn)行一級模糊評判。按照初始模型對集中指標(biāo)進(jìn)行一級模糊評價(jià)判斷，重要程度的模糊子集為W，則U的總評價(jià)向量為R，將可以得到B=W?R，從而得到一級指標(biāo)的綜合模糊評價(jià)矩陣。
6.進(jìn)行模糊綜合評判。歸一化一級評價(jià)指標(biāo)向量和一級綜合模糊評價(jià)矩陣，建立綜合模糊評判矩陣S，明確評價(jià)指標(biāo)集的分值，得出評價(jià)教學(xué)質(zhì)量的分?jǐn)?shù)。
三、論證模糊數(shù)學(xué)的高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)的效果
在模糊數(shù)學(xué)理論的基礎(chǔ)上，建立完善的高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)，將其運(yùn)用在具體的高校教學(xué)管理中，使其發(fā)揮重要的作用，為提高高校教學(xué)質(zhì)量提供一定的動(dòng)力，有效提高高校教學(xué)管理工作的效率。隨機(jī)抽取某大學(xué)中理學(xué)院某位教師的一堂英語課，選取124名師生，按照一定的指標(biāo)體系對該教師的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)學(xué)校的實(shí)際情況，確定一級評價(jià)指標(biāo)向量以及二級評價(jià)指標(biāo)向量。通過計(jì)算得出總的評價(jià)向量。利用同樣的方法計(jì)算出各個(gè)評價(jià)指標(biāo)集的總的評價(jià)向量，最終得出一級指標(biāo)的綜合模糊評價(jià)矩陣，歸一化后得到綜合模糊評判矩陣，最后根據(jù)公式算出高教師的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)總分為82.55。綜合測試與應(yīng)用后，發(fā)現(xiàn)該教學(xué)質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)具有一定的客觀性、公正性，與實(shí)際情況相符，能完全準(zhǔn)確地對教師的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，并有效指導(dǎo)教師的教學(xué)，為其提出改進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的方法。
四、結(jié)束語
運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的理論，采用模糊綜合評判法，綜合考慮影響教學(xué)質(zhì)量的多種因素，將其設(shè)為評價(jià)指標(biāo)信息，建立完善的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng)。完全克服傳統(tǒng)教學(xué)質(zhì)量評價(jià)方法的缺點(diǎn)，將片面性的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行多元化的構(gòu)建，從而獲得較為客觀、公正的評價(jià)方法，使整個(gè)高校教學(xué)質(zhì)量的評價(jià)體系能更好地服務(wù)于整個(gè)教學(xué)管理，提高教學(xué)質(zhì)量。
作者:郭元偉 單位:太原學(xué)院
[論文關(guān)鍵詞]電站鍋爐結(jié)渣模糊數(shù)學(xué)預(yù)測
[論文摘要]用模糊數(shù)學(xué)方法預(yù)測燃煤鍋爐結(jié)渣特性的新發(fā)展，闡述了各評判方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
鍋爐結(jié)渣是長期困擾電站鍋爐設(shè)計(jì)和運(yùn)行的問題，威脅著電站鍋爐的安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。準(zhǔn)確預(yù)測鍋爐的結(jié)渣傾向，為大型電站鍋爐的設(shè)計(jì)及運(yùn)行提供科學(xué)依據(jù)，對提高鍋爐的可用率，節(jié)約能源具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。
結(jié)渣過程是極其復(fù)雜的物理化學(xué)過程，取決于許多因素的綜合影響。它不僅與煤的灰分含量及其物理化學(xué)性質(zhì)有關(guān)，還與燃燒器型式、爐膛結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)參數(shù)、爐內(nèi)溫度水平、空氣動(dòng)力工況、氣氛條件以及受熱面的布置等有關(guān)。國內(nèi)外專家學(xué)者對結(jié)渣進(jìn)行了廣泛、深入的研究，提出了各類結(jié)渣預(yù)測方法并取得了一定的成果。本文主要闡述近年來采用模糊數(shù)學(xué)方法預(yù)測結(jié)渣特性的新發(fā)展。
一、結(jié)渣評判指標(biāo)
目前，國內(nèi)外判斷電廠煤結(jié)渣的因素主要有兩個(gè)方面：①根據(jù)煤的成分特性進(jìn)行判斷，比如煤灰中堿酸比B/A、硅比G、硅鋁比SiO2/Al2O3、鐵鈣比等；②根據(jù)煤灰的物理特性進(jìn)行判斷，包括軟化溫度t2、灰渣粘度、煤灰燒結(jié)特性等。此外還有一些判定結(jié)渣的指標(biāo)，如沾污指數(shù)Rf、煤灰粘度結(jié)渣指標(biāo)、硫結(jié)渣指標(biāo)RS、煤灰三元相圖等。陳立軍，文孝強(qiáng)等對結(jié)渣的評判指標(biāo)做了歸納。
美國EPRI曾調(diào)研了各種結(jié)渣指數(shù)的分辨情況，調(diào)研結(jié)果表明，沒有任何一項(xiàng)單一的指數(shù)可以完全正確預(yù)報(bào)結(jié)渣傾向，但任何一項(xiàng)指數(shù)又都有相當(dāng)?shù)目煽啃?70%左右)。
二、模糊數(shù)學(xué)方法
單指標(biāo)評判和預(yù)測煤的結(jié)渣性準(zhǔn)確率較低，難以滿足實(shí)際需要。有必要找到一種能根據(jù)具體情況確定出不同指標(biāo)的不同置信度的方法，以使判別結(jié)果更符合客觀實(shí)際，因而產(chǎn)生了綜合評判方法。
煤的結(jié)渣程度由弱到強(qiáng)的變化是一個(gè)由量變到質(zhì)變的過程，是一個(gè)模糊問題。模糊數(shù)學(xué)是用數(shù)學(xué)方法研究和處理具有“模糊性”現(xiàn)象的一門學(xué)科，因而能很好的評判煤的結(jié)渣傾向。
（一）模糊綜合評判
單一結(jié)渣特性判別指數(shù)分辨率低的一個(gè)重要原因是分割界限太明確，人為地把復(fù)雜的模糊性現(xiàn)象簡單地處理成了清晰現(xiàn)象，并且單一指標(biāo)只能從某個(gè)方面因素判別其結(jié)渣程度。為了提高預(yù)報(bào)的可靠性，必須兼顧多種因素綜合評判。
綜合評判是一種通過考慮不同因素表現(xiàn)出的不同作用而得到全面、合理結(jié)論的決策手段。這方面研究的共同點(diǎn)是選取一些常規(guī)結(jié)渣指標(biāo)作為因素集，取用結(jié)渣程度“輕微”、“中等”、“嚴(yán)重”三級被擇集作為評語集，并確定因素集中各因素的權(quán)重，進(jìn)行單因素評判，最后按某一模型加以單級模糊綜合評判，得到綜合評判向量。按最大隸屬度原則，判定該煤種的結(jié)渣程度等級。上述方法使用方便，在實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用，取得較好的效果。選擇具有較高準(zhǔn)確度的評判指標(biāo)，在合理選擇隸屬函數(shù)和權(quán)重集的基礎(chǔ)上，能夠最大程度地減少人為因素的影響，使判別結(jié)果更準(zhǔn)確。其關(guān)鍵在于從實(shí)際情況出發(fā)，建立合適的隸屬函數(shù)和權(quán)重集。
1．綜合評判模型的發(fā)展及評判因數(shù)集的選取
孫亦碌等人采用模糊數(shù)學(xué)的方法預(yù)測燃煤結(jié)渣性，并編制了用于綜合判別的RTSQ程序，此模型為燃煤結(jié)渣特性模糊綜合評判的雛形。
馮寶安等人提出了常規(guī)結(jié)馇指標(biāo)的模糊綜合評判方法，并將其用于8個(gè)煤種的結(jié)馇特性判，所得評判結(jié)果與實(shí)際結(jié)渣狀況相符。又應(yīng)用主因素決定型M(Λ，V)、主因素突出型M(·，V)、綜合評判型M(Λ，)及加權(quán)平均型M(·，+)四種單級模糊綜合評判模型對國內(nèi)8個(gè)煤種的常規(guī)結(jié)渣指標(biāo)進(jìn)行評判，由評判結(jié)果比較得出單級模型M(Λ，V)的準(zhǔn)確率最高的結(jié)論。
邱建榮等人對單一煤種及混煤的結(jié)渣特性進(jìn)行了研究，以軟化溫度t2、硅鋁比SiO2/Al2O3、硅比G、堿酸比B/A為評判因素集對煤的結(jié)渣特性進(jìn)行了評判。該方法不僅能夠全面考慮各種煤質(zhì)因素在具體情況下對結(jié)渣程度的綜合影響，而且考慮了不同指標(biāo)在不同情況下的重要程度，因而與常規(guī)指標(biāo)相比，其評價(jià)更為全面客觀。
楊圣春提出了分別適合于預(yù)測單一煤種和混煤的模糊評判模型CSM1和CSM2。劉伯謙等人針對元寶山褐煤的結(jié)渣特性預(yù)報(bào)不準(zhǔn)確的問題，提出了將改進(jìn)了的常規(guī)指標(biāo)及鍋爐運(yùn)行參數(shù)等多種單一判別準(zhǔn)則運(yùn)用于模糊數(shù)學(xué)，對褐煤結(jié)渣狀況進(jìn)行了有效判別。
浙江大學(xué)曹欣玉、蘭澤全等人在分析單一結(jié)渣判別指標(biāo)的缺陷及其原因的基礎(chǔ)上，針對常規(guī)指標(biāo)評判水煤漿結(jié)渣傾向準(zhǔn)確率普遍不高的問題，有針對性地提取了分辨率較高的結(jié)渣綜合指數(shù)R以及4個(gè)常規(guī)指標(biāo)構(gòu)成評判因素集。該方法較傳統(tǒng)的方法有更高的準(zhǔn)確性。
2．隸屬函數(shù)的確定
關(guān)于隸屬函數(shù)的確定人們一直都是采用線性函數(shù)，楊圣春提出的混煤結(jié)渣模型CBM2的隸屬度函數(shù)采用正態(tài)分布，函數(shù)變化較慢，評判結(jié)果表明該模型具有較高的分辨率和可信度，可為鍋爐燃用混煤進(jìn)行優(yōu)化配煤提供參考。但該模型是否適用任何煤種，還有待于進(jìn)一步通過實(shí)踐來驗(yàn)證。
浙江大學(xué)舒紅寧、黃鎮(zhèn)宇嘗試性地提出由正態(tài)分布函數(shù)演化而來非線性隸屬函數(shù)，函數(shù)變化較慢，并與實(shí)際結(jié)渣情況進(jìn)行了對比，發(fā)現(xiàn)評判結(jié)果和實(shí)際結(jié)渣情況取得了很好的吻合。這些說明了用正態(tài)分布函數(shù)建立其隸屬函數(shù)比線性隸屬函數(shù)更準(zhǔn)確、更合理，更加符合實(shí)際情況。
3．權(quán)系數(shù)的確定
在模糊綜合評判方法中，權(quán)系數(shù)反映各個(gè)評價(jià)指標(biāo)在綜合評判中的可信度，直接影響綜合評判的效果。因此，權(quán)系數(shù)的確定是綜合評價(jià)方法的關(guān)鍵.通常采用專家咨詢法來解決.而專家咨詢法的致命弱點(diǎn)是過分依賴專家的主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)，其結(jié)果有時(shí)難以令人信服。
趙顯橋等利用粗糙集理論來確定綜合評判模型中的權(quán)系數(shù)，將權(quán)系數(shù)確定問題轉(zhuǎn)化為粗糙集中屬性重要性評價(jià)問題，利用粗糙集理論中的知識(shí)支持度和屬性重要性評價(jià)方法，給出了模糊綜合評判模型權(quán)系數(shù)的計(jì)算方法。該方法不需要建立解析式的數(shù)學(xué)模型，完全是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來確定各個(gè)預(yù)測方法的權(quán)系數(shù)，克服了傳統(tǒng)權(quán)系數(shù)確定方法的主觀性，使得綜合評判方法更客觀、更科學(xué)。
（二）聚類分析
灰色聚類方法是基于模糊數(shù)學(xué)的方法之一，是以灰色統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，將聚類對象對不同聚類指標(biāo)所擁有的白化數(shù)按幾個(gè)灰類進(jìn)行歸納整理，從而判斷聚類對象屬于哪一類的灰色統(tǒng)計(jì)方法。
浙江大學(xué)曹欣玉等人在分析單一結(jié)渣判別指標(biāo)的缺陷及其原因的基礎(chǔ)上，提出將分辨率較高的Rs與另外5個(gè)結(jié)渣指數(shù)(t2、B／A、G、SiO2／A12O3、R)一起作為評判因素集，采用灰色聚類方法對新汶黑液水煤漿及普通水煤漿結(jié)渣特性進(jìn)行預(yù)測評估。結(jié)果表明，該模型較傳統(tǒng)單一評價(jià)方法有更高的準(zhǔn)確度。
許志華針對有關(guān)模糊判別法和灰色聚類法中所出現(xiàn)的缺欠，對其進(jìn)行了補(bǔ)正，并討論了補(bǔ)正后引起的計(jì)算量增大的問題。
邱建榮等人將鄧聚龍的灰色聚類理論應(yīng)用于燃煤結(jié)渣特性的評判中。灰色聚類理論繼承了模糊數(shù)學(xué)法的優(yōu)點(diǎn)，注意到分級界限不確定性問題，并在此基礎(chǔ)上給出了屬于某一等級的可能性分布。用此理論來判別煤的結(jié)渣性其結(jié)果無疑更符合客觀實(shí)際。王桂明．謝竣林等人應(yīng)用灰色理論對煤結(jié)渣性能進(jìn)行評判，并對煤的結(jié)渣機(jī)理進(jìn)行了分析，其結(jié)論與邱建榮等人相同，為煤的結(jié)渣評判提供了新思路。
華中理工大學(xué)郭嘉、曾漢才運(yùn)用模糊聚類分析法分析預(yù)測混煤的結(jié)渣趨勢，此方法不僅適合混煤的特點(diǎn)，而且考慮了模糊因素的影響方便易行。
（三）模糊模式識(shí)別
模糊模式識(shí)別法大致可分為直接法和間接法(又稱群體模式識(shí)別方法)。直接法是根據(jù)最大隸屬原則來歸類，間接法則是按照擇近原則來對被識(shí)別對象進(jìn)行識(shí)別。
郭嘉，曾漢才采用間接法，將已知結(jié)渣狀況的6個(gè)煤種作為模型，采用煤灰軟化溫度、硅鋁比、堿酸比和硅比4個(gè)評判指標(biāo)，對受檢煤種進(jìn)行識(shí)別。通過計(jì)算與前6個(gè)已知模型的貼近度，來判別受檢者的歸屬類型。但此模型比較粗糙，識(shí)別范圍狹窄，且只考慮了煤灰的特性，僅適用于燃燒工況比較接近的不同煤灰的評判。
蘭澤全，曹欣玉采用間接法對待識(shí)別對象進(jìn)行結(jié)渣特性判別。選用了7個(gè)已知結(jié)渣程度的燃煤作為標(biāo)準(zhǔn)模型，以4個(gè)常規(guī)指標(biāo)和綜合指數(shù)R為評判因素集，對同一臺(tái)鍋爐不同部位的3個(gè)樣品(爐渣，轉(zhuǎn)向室灰，除塵灰)以及某燃料水煤漿灰進(jìn)行識(shí)別，以判斷屬于何種結(jié)渣程度，結(jié)果表明該模型較以前的四因素法具有更高的準(zhǔn)確性。同時(shí)指出應(yīng)用模糊模式識(shí)別法來評價(jià)其沾污結(jié)渣特性時(shí)，在因素集的選取方面應(yīng)更多地考慮鍋爐設(shè)計(jì)參數(shù)及運(yùn)行工況的影響。
趙利敏，路丕思綜合考慮灰熔點(diǎn)、堿酸比、硅鋁比、硅比及爐膛平均溫度和無因次實(shí)際切圓直徑6個(gè)因素，利用模糊模式識(shí)別的方法判斷鍋爐結(jié)渣。以實(shí)際運(yùn)行中已知結(jié)渣程度的9臺(tái)鍋爐作為樣本，對7臺(tái)受檢鍋爐進(jìn)行評判，評判結(jié)果與實(shí)際情況相符。此新方法可預(yù)示大容量鍋爐的設(shè)計(jì)及運(yùn)行時(shí)的結(jié)渣程度。
隨著模式識(shí)別樣本庫的不斷豐富和完善，此方法將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用。
三、結(jié)論
目前的采用的預(yù)測方法大多以煤指特性為指標(biāo)，對鍋爐的運(yùn)行情況考慮較少。由于爐內(nèi)結(jié)渣的多種因素影響，用某種固定的預(yù)測方法得到的結(jié)果，往往達(dá)不到要求的精度，難以找到通用的預(yù)測模型，而且數(shù)據(jù)本身也具有局限性。要想提高結(jié)渣預(yù)測的精確度，需要不斷改進(jìn)計(jì)算方法，建立和完善煤質(zhì)特性、鍋爐運(yùn)行參數(shù)的數(shù)據(jù)庫，尋找普遍使用的模型。
摘要：文章主要介紹了模糊數(shù)學(xué)綜合評價(jià)方法在企業(yè)員工績效評估中的應(yīng)用。在算例中，首先設(shè)計(jì)出員工的績效考評指標(biāo)體系，然后建立模糊綜合評價(jià)模型，最后運(yùn)用該模型對員工績效進(jìn)行了科學(xué)、客觀的評價(jià)。模糊數(shù)學(xué)理論為員工績效評估提供了一種可量化的方法。
關(guān)鍵詞：績效評估模糊數(shù)學(xué)隸屬度
一、績效評估的概念及常用方法
績效評估，又稱績效考評、績效評價(jià)、績效考核，就是收集、分析、評價(jià)和傳遞有關(guān)某一個(gè)人在其工作崗位上的工作行為表現(xiàn)和工作結(jié)果方面的信息情況的過程。這是一個(gè)包括觀察、評價(jià)和反饋的完整的過程。在此過程中，首先觀察員工在某個(gè)階段內(nèi)與工作有關(guān)的工作情況，然后對其工作行為與結(jié)果做出評價(jià)鑒定，在交流過程中對員工優(yōu)秀的行為與成績予以肯定與鼓勵(lì)，指出其不足之處，并商討改進(jìn)的措施，以完成下一期的目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)員工個(gè)人與組織的共同發(fā)展。在企業(yè)和非營利組織的管理中，績效考核作為評價(jià)每一個(gè)員工工作結(jié)果及其對組織貢獻(xiàn)的大小的一種管理手段，每一個(gè)組織都在事實(shí)上進(jìn)行著績效考核。不管他們是否有意識(shí)地提高了自身的績效考核水平，他們都在設(shè)法比較合理地衡量著各個(gè)員工的績效。由于組織是由其廣大員工運(yùn)行的，因此為每一個(gè)員工的績效進(jìn)行合理的評價(jià)，據(jù)此激勵(lì)、表揚(yáng)先進(jìn)，鞭策后進(jìn)是非常必要的。在人力資源管理已經(jīng)得到越來越廣泛重視的今天，績效考評也自然成為企業(yè)在管理員工方面的一個(gè)優(yōu)秀的職能。
在績效考評過程中，對信息的處理方式大致可以分為兩類，定量考評和定性考評。
定量考評是以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，把統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為主要信息來源，建立績效考評數(shù)學(xué)模型，以數(shù)學(xué)手段求得考核結(jié)果，并以數(shù)量的形式表示出來。常用方法有：關(guān)鍵事件法、行為觀察量表法、等級鑒定法、行為錨定法等。
定性考評也稱為專家考評，它是由考評主體對系統(tǒng)的輸出做出主觀的分析，直接給考核對象進(jìn)行打分或做出模糊的判斷，如很好、好、一般、不太好或不好。常用方法有：評語法、排序法等。
定量考評雖然具有客觀性和可靠性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但在實(shí)際考評中，有許多對績效有重要影響的因素指標(biāo)是模糊的，難以量化的，比如對于員工的品德、態(tài)度的評價(jià)，就是無法做出準(zhǔn)確定量的描述的。而定性考評的缺點(diǎn)又是顯而易見的：考評結(jié)果容易受考評主體主觀意識(shí)的影響和經(jīng)驗(yàn)的局限，其客觀性和準(zhǔn)確性在很大程度上取決于考核主體的個(gè)人素質(zhì)，考核結(jié)果的穩(wěn)定性不夠，容易造成人為的不公平。
怎樣才能結(jié)合兩種考評方式的優(yōu)點(diǎn)呢？模糊數(shù)學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用為我們提供了減少定性考核主觀性的一種方法。
二、模糊數(shù)學(xué)評價(jià)方法的理論基礎(chǔ)
1、模糊理論（FuzzyTheory）
模糊理論是由美國加里福尼亞大學(xué)教授查德（L.A.Zadeh）于1965年創(chuàng)建的，它是用數(shù)學(xué)方法來研究和處理具有“模糊性”現(xiàn)象的數(shù)學(xué)，故通常稱為模糊數(shù)學(xué)。模糊評價(jià)的基本思想是：由于許多事情的邊界并不十分明顯，評價(jià)時(shí)很難將其歸于某個(gè)類別，于是先對單個(gè)因素進(jìn)行評價(jià)，然后再對所有因素進(jìn)行綜合模糊評價(jià)，防止遺漏任何統(tǒng)計(jì)信息和信息的中途損失，這有助于解決用“是”或“否”這樣的確定性評價(jià)帶來的對客觀真實(shí)的偏離。
2、評價(jià)原則
（1）最大隸屬度原則。在評價(jià)時(shí)，采用最大隸屬度原則，即bk=max[b1b2…bn]時(shí)則認(rèn)為項(xiàng)目的綜合評價(jià)等級為第k級。
三、算例
下面將以某公司中技術(shù)管理人員績效評估為例，詳細(xì)說明基于模糊數(shù)學(xué)的綜合分析績效評價(jià)方法。
1、建立評價(jià)指標(biāo)體系，從而確定模糊評價(jià)指標(biāo)集
如表1所示，在員工績效評價(jià)中，選擇出影響績效的模糊評價(jià)指標(biāo)構(gòu)成指標(biāo)集。如本例中建立了一個(gè)二層評價(jià)指標(biāo)體系，首先，對員工績效的評價(jià)將從工作態(tài)度、工作能力、工作業(yè)績?nèi)矫孢M(jìn)行考察，這三方面就構(gòu)成了在第一層中的三個(gè)指標(biāo){u1u2u3}，而每個(gè)指標(biāo)又可繼續(xù)向下分解為更細(xì)致的指標(biāo)，這些指標(biāo)就構(gòu)成了第二指標(biāo)層。
2、可以這樣來定義指標(biāo)等級的評價(jià)集
V=｛優(yōu)，良，中，差｝，評價(jià)集可以視具體情況確定。
3、向績效評價(jià)委員會(huì)的10位成員發(fā)放某員工績效考評表
對該員工工作績效的三大方面進(jìn)行考核（見表2）。考評結(jié)果的統(tǒng)計(jì)方法如下，對于每一項(xiàng)指標(biāo)在每一等級上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即得隸屬度，如：有三位評委評語為優(yōu)秀，則該指標(biāo)在優(yōu)秀級別上的隸屬度為30％；同理，其他三個(gè)等級的隸屬度為：4人合40％的良好，1人合10％的中等，0人合0％的較差，該員工績效評價(jià)隸屬度計(jì)算如2表所示。
由以上數(shù)據(jù)可得該員工第二指標(biāo)層各指標(biāo)的模糊評判矩陣分別為：
4、確定各層各指標(biāo)權(quán)重
確定權(quán)重常用的方法有，層次分析法，德爾菲法，調(diào)查表法等。本文中的權(quán)重由考評小組成員投票得出。
5、員工績效水平值的計(jì)算
由式可以計(jì)算，第二層指標(biāo)的綜合評價(jià)判斷矩陣B1、B2、B3分別為：
則可以計(jì)算，第一層指標(biāo)的層次總評值為：
計(jì)算結(jié)果顯示：該員工績效水平屬于“優(yōu)”等級的隸屬度為41.2%，屬于“良”等級的隸屬度為53.8%，屬于“中”等級的隸屬度為5%，屬于“差”等級的隸屬度為0%，即該員工績效為“優(yōu)”或“良”的可能性均較大。
6、評價(jià)結(jié)論
對計(jì)算出的層次總
評值采用最大隸屬度原則進(jìn)行判斷：
則該員工的績效評價(jià)等級為：該結(jié)果表明該員工的績效評價(jià)結(jié)果介于第一級“優(yōu)”和第二級“良”之間，但更接近與第二級“良”，這一評價(jià)結(jié)果是符合客觀實(shí)際的。
盡管上述模型給員工的績效評估帶來了很大方便，但它也不是完美無缺的，特別是不能認(rèn)為用該模型進(jìn)行的測評絲毫沒有主觀因素。事實(shí)上，在模糊測評里同樣含有主觀成分，例如權(quán)數(shù)的確定就是主觀的，不過這里的權(quán)數(shù)是由集體確定的，它與由一個(gè)人決定的主觀評價(jià)有著本質(zhì)的不同，因此，可以認(rèn)為基于模糊理論的員工績效評估模型是主觀與客觀的統(tǒng)一物。也就是說，模糊測評模型雖然沒有從根本上排除主觀因素的影響，但是它對主觀因素進(jìn)行了控制。
摘要：人員功能測定與評價(jià)是人事管理中重要的基礎(chǔ)工作。人員功能主要包括人的素質(zhì)、智力、能力和績效四個(gè)方面的結(jié)構(gòu)，素質(zhì)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了人員意識(shí)和作風(fēng)等；智力結(jié)構(gòu)體現(xiàn)人員的職能與思維等；能力結(jié)構(gòu)體現(xiàn)人員的實(shí)際工作效果。這種人員功能和測評對人員的聘用、聘任、選拔培養(yǎng)、晉升晉級、職稱評定等有重要的參考價(jià)值。運(yùn)用模糊綜合評價(jià)的方法通過單因素決策確定模糊關(guān)系矩陣，通過對矩陣的變換與計(jì)算確定人員功能所屬的級別。
關(guān)鍵詞：綜合評價(jià)；人才考核；矩陣
在企業(yè)內(nèi)部管理中，具有不同能力的人應(yīng)該安排在組織內(nèi)部不同的位置上，給與不同的權(quán)利和責(zé)任，實(shí)行能力與職位的對位和適應(yīng)。有的企業(yè)以內(nèi)部缺乏人才為由，不惜巨金從外部搜獵高級人才，這固然有著“外來和尚會(huì)念經(jīng)”的道理，但內(nèi)部缺乏人才不能成為企業(yè)向外招聘的擋箭牌，因?yàn)檫@正反映了企業(yè)缺乏良好的人才生長機(jī)制。理想的選擇就是完善企業(yè)內(nèi)部人才生長機(jī)制，輔以中低層或少數(shù)高層人才外部招聘，使企業(yè)人才層出不窮，創(chuàng)造無限價(jià)值。
在人才培養(yǎng)上，做到能者有提升，人才培養(yǎng)的目的就是不斷開發(fā)職工的能力，建立一支結(jié)構(gòu)合理、業(yè)務(wù)精通、思想過硬的高素質(zhì)人才隊(duì)伍，這要求我們建立合理的晉升評價(jià)方案，激勵(lì)專業(yè)技術(shù)人員在合適的崗位上發(fā)揮出最大的潛能。我們以技術(shù)職稱的評定為例建立數(shù)學(xué)模型。
此時(shí)，矩陣元素的含義，不再是“評定委員會(huì)認(rèn)為張某在某個(gè)因素上符合某個(gè)等級的人數(shù)”，而是“評定委員會(huì)同意張某在某因素上取某等級的比率”。其中，第一行數(shù)字表明，評定委員中同意張某在工作成就方面取“很大”等級的人數(shù)比率為1/8，取“一般”等級的比率為6/8，…
2．權(quán)系數(shù)矩陣的建立
僅僅考慮單因素評定矩陣是不夠的。因?yàn)槿藗儗δ骋皇挛?或某個(gè)人)進(jìn)行評定時(shí)，是從各個(gè)方面(因素)去考慮的，而各個(gè)因素在評定中所占的比重是不同的。此比重我們稱之為“權(quán)重”。例如，我們?nèi)。嗉幢砻鳎汗ぷ鞒删驼嫉谋戎刈畲螅瑸?5％，其次技術(shù)水平占20％，業(yè)務(wù)能力占10％，外語水平占5％。
歸一化后，可得，一般亦可直接給出歸一化的權(quán)重矩陣(，為單因素的個(gè)數(shù))
3．綜合評價(jià)矩陣的建立
正確評價(jià)一個(gè)人，應(yīng)該從各個(gè)方面全面的評價(jià)，而綜合評價(jià)矩陣就是反映出對一個(gè)人的全面評價(jià)。
對于張某，它的單因素評價(jià)矩陣為，權(quán)系數(shù)矩陣為，則
綜合評價(jià)矩陣
歸一化后得
的含義為：16％的人認(rèn)為他很好，14％的人認(rèn)為他較好，56％的人認(rèn)為他一般，14％的人認(rèn)為他較差，沒有人認(rèn)為他很差。表示了隊(duì)長某的全面評價(jià)。
通過以上數(shù)據(jù)，每一個(gè)專業(yè)技術(shù)人才就可以對號(hào)入座了，只要看看自己的工作中有哪些子活動(dòng)，其重要程度如何，這些特點(diǎn)與哪些級別最接近，那人自己就屬于哪一級別。能夠使員工了解自己所處的地位，在激烈的競爭中不斷發(fā)展和完善自己，向前進(jìn)的方向邁進(jìn)，提高自己的業(yè)務(wù)素質(zhì)，使發(fā)展更有目的性和方向感，企業(yè)在人才培養(yǎng)上，做到能者有提升，才能完善企業(yè)內(nèi)部人才生長機(jī)制，使企業(yè)人才層出不窮，創(chuàng)造無限價(jià)值，使企業(yè)更具競爭力。
摘要：用計(jì)算機(jī)來處理圖片已成為計(jì)算機(jī)研究的一個(gè)重要方向，基于模糊數(shù)學(xué)的圖像處理技術(shù)是計(jì)算機(jī)圖像處理中的重要計(jì)算。圖像本質(zhì)上具有模糊性，因此模糊信息處理技術(shù)在圖像處理中的使用有其必然性。提出一種基于模糊數(shù)學(xué)的方法來融合多模圖像。
關(guān)鍵詞：模糊數(shù)學(xué)；計(jì)算機(jī)圖像處理；圖像融合
隨著成像技術(shù)的發(fā)展，以及計(jì)算機(jī)技術(shù)與圖像科學(xué)的互相滲透，使圖像在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷中的作用越來越重要。隨之產(chǎn)生了基于模糊數(shù)學(xué)的圖像處理的各種方法和應(yīng)用。
一、模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
模糊數(shù)學(xué)是以不確定性的事物為研究對象的，應(yīng)用于模糊控制、模糊識(shí)別、模糊聚類分析、模糊決策、模糊評判、系統(tǒng)理論、信息檢索、醫(yī)學(xué)等各個(gè)方面。然而模糊數(shù)學(xué)最重要的應(yīng)用領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)職能，因此，模糊數(shù)學(xué)的理論研究領(lǐng)域相當(dāng)廣泛。模糊數(shù)學(xué)集合不同于經(jīng)典集合，它是沒有精確邊界的集合，可以靈活地對普遍采用的語言變量進(jìn)行建模。模糊集合表示的是元素屬于集合的程度。因此，模糊集合特征函數(shù)的取值范圍在0和1之間，以便表示元素屬于一個(gè)給定集合的程度。
二、基于模糊數(shù)學(xué)的數(shù)字圖像處理
（一）基于模糊對比度的圖像增強(qiáng)方法。圖像增強(qiáng)要解決的首要問題就是如何增強(qiáng)邊緣，而對于灰度圖像來說就是要增強(qiáng)邊緣區(qū)的對比度。傳統(tǒng)的對比度增強(qiáng)算法主要是通過調(diào)整圖像的灰度動(dòng)態(tài)范圍和矯正圖像的直方圖分布來實(shí)現(xiàn)的。
模糊邊緣提取法主要是采用模糊數(shù)學(xué)的方法，建立隸屬函數(shù)，并對圖像進(jìn)行模糊增強(qiáng)，來提取邊緣。
這里定義一個(gè)M×N矩陣I代表一幅灰值圖像，它所對應(yīng)的模糊舉證I為：
矩陣中的元素Umn，表示圖像像素（m，n）的灰度級lmn相對于某個(gè)特定灰度級l′的隸屬度，通常取l′為最大灰度級L-1在灰度圖中L為256。
對圖像進(jìn)行了模糊邊緣提取后，選取t= ，并用下式對圖像進(jìn)行二值化：
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，基于模糊數(shù)學(xué)的數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛。
（二）基于模糊數(shù)學(xué)方法融合多模圖像。近年來，國內(nèi)外在圖像融合方面的研究較多，但實(shí)際上多數(shù)方法只是圖像的疊加，即兩幅圖像配準(zhǔn)之后將其中一幅作為模板或者以透明方式覆蓋在另一幅上。圖像疊加操作繁瑣、不直觀，對后期圖像處理會(huì)帶來不利影響。用模糊數(shù)學(xué)的方法可以很好的克服這一缺點(diǎn)，并且對抗配準(zhǔn)偏差能力較強(qiáng)。
一般認(rèn)為圖像時(shí)不確定的像素組合，即某個(gè)像素對某一個(gè)特定灰度有一個(gè)隸屬度，而這個(gè)特定灰度是某一特定組織的標(biāo)志性灰度。
設(shè)U為模糊論域，X是在U上取值的變量，F(xiàn)是U上的一個(gè)模糊集。當(dāng)F對X取值起一種可伸縮的約束作用，則F為X的F約束。F（u）是F對X取值u是的約束程度。
當(dāng)然，F(xiàn)集本身不是一個(gè)F約束，只有當(dāng)它對X的取值進(jìn)行限制時(shí)，才產(chǎn)生了一個(gè)對這個(gè)F集相應(yīng)的F約束。
如此，便可以推論出以下定義：設(shè)F是模糊論域U上的F集，而F（u）可解釋為u與標(biāo)以F概念的相容度。
圖像在精確配準(zhǔn)之后，即可進(jìn)行圖像融合。對于想要重點(diǎn)突出的組織，就要保留它們的最大信息，用“∨”算子；對于想忽略的組織，就要保留它們的最小信息，用“∧”算子。將算子按一定順序組合，就可以得到融合后圖像。
三、結(jié)束語
相應(yīng)的模糊數(shù)學(xué)理論將會(huì)在未來圖像處理技術(shù)中應(yīng)用將會(huì)顯示其優(yōu)越性，為圖像處理提供更多經(jīng)典數(shù)學(xué)解決不了的問題，模糊數(shù)學(xué)理論和方法應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?huì)越來越廣泛，在未來日常生活、經(jīng)濟(jì)發(fā)展中充當(dāng)越來越重要的角色。
摘要：城市低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)方式和評價(jià)指標(biāo)是多種多樣的，從多角度可以對其進(jìn)行量化。然而，城市低碳經(jīng)濟(jì)畢竟屬于新興領(lǐng)域，因此對其評價(jià)方式的科學(xué)性研究還處于起步階段。模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用，恰好為低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)提供一定的技術(shù)支撐，為其量化提供了可信賴的手段。
關(guān)鍵詞：低碳經(jīng)濟(jì)；模糊數(shù)學(xué)；評價(jià)
隨著綠色環(huán)保理念的發(fā)展，城市低碳經(jīng)濟(jì)開始興起。低碳經(jīng)濟(jì)是指在可持續(xù)發(fā)展理念的指導(dǎo)下，通過技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、新能源開發(fā)等多種手段，盡可能地減少煤炭、石油等高碳能源消耗，減少溫室氣體排放，達(dá)到經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)雙贏的一種經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)。然而在具體實(shí)踐過程中，尚未有全面而科學(xué)的評價(jià)方法來確保對城市低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展做全面而系統(tǒng)的評價(jià)，導(dǎo)致出現(xiàn)缺乏科學(xué)的依據(jù)進(jìn)行指導(dǎo)低碳經(jīng)濟(jì)的有效發(fā)展。那么，構(gòu)建系統(tǒng)而科學(xué)的低碳經(jīng)濟(jì)評價(jià)體系已成為城市低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迫切需要。
1.模糊數(shù)學(xué)評價(jià)在城市低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用背景
1.1模糊數(shù)學(xué)的概念
模糊數(shù)學(xué)，亦稱弗晰數(shù)學(xué)或模糊性數(shù)學(xué)。1965年以后，是在模糊集合、模糊邏輯的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的模糊拓?fù)洹⒛：郎y度論等數(shù)學(xué)領(lǐng)域的統(tǒng)稱，是研究現(xiàn)實(shí)世界中許多界限不分明甚至是很模糊的問題的數(shù)學(xué)工具。它在模式識(shí)別、人工智能等方面具有廣泛的應(yīng)用。
模糊數(shù)學(xué)是一門新興學(xué)科，它已初步應(yīng)用于模糊控制、模糊識(shí)別、模糊聚類分析、模糊決策、模糊評判、系統(tǒng)理論、信息檢索等各個(gè)方面。
1.2城市低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及評價(jià)研究情況
（一）城市低碳經(jīng)濟(jì)的提出
城市低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)具體方面，是全世界范圍內(nèi)新興的城市發(fā)展道路與理念。作為發(fā)展中的大國，中國社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)在過去的發(fā)展過程中一直在走高耗能、高排放、高污染的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路，這已經(jīng)與可持續(xù)發(fā)展的道路相背離，因此，在研究如何節(jié)約資源與能源，減少污染排放的背景下，提出城市低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展目標(biāo)。
（二）城市低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)研究情況
城市作為工業(yè)發(fā)展的集中區(qū)域，汽車、人群的集散地，是重點(diǎn)需要大力進(jìn)行低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的部分。然而，低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展處于初級探索階段，很多關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)、發(fā)展方式、發(fā)展規(guī)模、經(jīng)濟(jì)投入與產(chǎn)出等數(shù)據(jù)，未能形成科學(xué)的量化與評價(jià)體系，因此，未能科學(xué)指導(dǎo)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。當(dāng)前對城市低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)研究手段主要有行政的、經(jīng)濟(jì)的、社會(huì)的、技術(shù)的等若干方面，具體評價(jià)方法都需要諸多詳細(xì)數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)加重工作量，統(tǒng)計(jì)結(jié)果因數(shù)據(jù)的繁多而未能形成有效的評價(jià)指標(biāo)。因此，研究出科學(xué)的評價(jià)體系，是有效指導(dǎo)城市低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。
2.模糊數(shù)學(xué)評價(jià)方法應(yīng)用于城市低碳經(jīng)濟(jì)的優(yōu)點(diǎn)
模糊數(shù)學(xué)評價(jià)方法應(yīng)用于城市低碳經(jīng)濟(jì)中，具有幾大優(yōu)點(diǎn)。
2.1相關(guān)數(shù)學(xué)理論的應(yīng)用為城市低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供可量化指標(biāo)
模糊數(shù)學(xué)首先因其是數(shù)學(xué)，通過數(shù)學(xué)建模、數(shù)學(xué)分析、數(shù)學(xué)計(jì)算，加上信息技術(shù)作為支撐，可以提供高效便捷的數(shù)據(jù)庫，花費(fèi)極少的時(shí)間集中解決大量評估內(nèi)容。例如，城市實(shí)施太陽能設(shè)備的布設(shè)，城區(qū)范圍內(nèi)多大面積、多少人口、多少設(shè)備，通過數(shù)學(xué)理論，就可簡單總結(jié)出來；另外，設(shè)備所能收集的太陽能轉(zhuǎn)化為多少內(nèi)能、電能、熱能，取決于全年范圍內(nèi)日照時(shí)長等因素，建立相關(guān)模型，便會(huì)得出結(jié)果。
2.2模糊性為城市低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)指明方向
城市低碳經(jīng)濟(jì)現(xiàn)階段本身概念是明確的，但具體實(shí)施方向是模糊的，得到的結(jié)果也是模糊不可輕易量化的，那么，采用精確數(shù)據(jù)來對其評價(jià)，對其產(chǎn)出和投入做出分析，在當(dāng)前有限的研究水平上，顯然是不現(xiàn)實(shí)的。那么，模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用恰好為其解決當(dāng)前難題。模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用會(huì)為其做出一個(gè)貼近事實(shí)的評價(jià)，模糊數(shù)學(xué)并非不要求精確，而是在條件有限、數(shù)據(jù)匱乏的情況下為其提供一個(gè)相對準(zhǔn)確的參考，以便指導(dǎo)低碳經(jīng)濟(jì)的下一步發(fā)展。
2.3模糊數(shù)學(xué)與信息技術(shù)結(jié)合，更具有技術(shù)性特點(diǎn)
技術(shù)性是城市低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的評價(jià)手段之一，但是許多技術(shù)評價(jià)方式都需要精確的數(shù)據(jù)，因所需數(shù)據(jù)繁雜而導(dǎo)致低效，在具體實(shí)踐中難以操作。相對而言，同樣是采用技術(shù)手段，模糊數(shù)學(xué)就具有相對優(yōu)勢，因?yàn)樗悄：摹?shù)學(xué)的、技術(shù)的結(jié)合。它將技術(shù)與數(shù)學(xué)和模糊結(jié)合在一起，起到專業(yè)的評價(jià)效果。
3.模糊數(shù)學(xué)評價(jià)在城市低碳經(jīng)濟(jì)中的具體應(yīng)用
3.1確定模糊數(shù)學(xué)要研究的對象
通常情況下，某個(gè)城市低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)是模糊數(shù)學(xué)的研究對象，例如，深圳市；也可以是區(qū)域內(nèi)幾個(gè)城市的低碳經(jīng)濟(jì)的情況，例如，深圳市、廣州市、中山市；或者是某個(gè)城市低碳經(jīng)濟(jì)的某個(gè)方面、幾個(gè)方面，例如，二氧化碳排放量等。這些都可以被確定為研究對象，可以從實(shí)際情況出發(fā)，根據(jù)具體需要而定。
3.2確定模糊數(shù)學(xué)的切入點(diǎn)
模糊數(shù)學(xué)的切入點(diǎn)的確定需要全面的衡量，不能偏離主題。通常我們以評價(jià)為切入點(diǎn)，而不是計(jì)算城市低碳經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)效益、如何更好地發(fā)展城市低碳經(jīng)濟(jì)。模糊數(shù)學(xué)需要撇開一切干擾因素，以冷靜的視角專心做評價(jià)。
3.3建立起城市低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)指標(biāo)體系
城市低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)指標(biāo)體系的建立，不完全依賴于其他評價(jià)手段的方式，但也要有部分借鑒。評價(jià)指標(biāo)體系的建立需要遵循以下幾個(gè)原則：全面性、科學(xué)性、可操作性。全面就是要具體而詳實(shí)，但不必事無巨細(xì)、面面俱到。而是涵蓋幾個(gè)重點(diǎn)部分；科學(xué)性就是要建立能為城市低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供科學(xué)理論指導(dǎo)；可操作性就是要能實(shí)施，要能通過計(jì)算得到數(shù)據(jù)，要有數(shù)據(jù)可供計(jì)算。
3.4采用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重
所謂層次分析法，是對定性問題進(jìn)行定量分析的一種簡便靈活且實(shí)用的多準(zhǔn)則決策方法，它將復(fù)雜問題中的各種因素劃分為相互聯(lián)系的有序?qū)哟危怪畻l理化，根據(jù)對一定客觀現(xiàn)實(shí)的主觀判斷結(jié)構(gòu)而把專家意見和分析者的客觀判斷結(jié)果直接而有效地結(jié)合起來，將一層次元素兩兩比較的重要性進(jìn)行定量描述。而后，利用數(shù)學(xué)方法計(jì)算反映每一層次元素的相對重要性的次序的權(quán)值，通過所有層次之間的總排序，計(jì)算所有元素的相對權(quán)重。
采用層次分析法來確定指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重，具有直觀性和準(zhǔn)確性，可以充分把握其權(quán)重。
3.5構(gòu)建出城市低碳經(jīng)濟(jì)的模糊評價(jià)模型
在已經(jīng)確定評價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上，構(gòu)建出城市低碳經(jīng)濟(jì)模糊評價(jià)模型。模糊評價(jià)模型的建立需要用到集合的概念：首先要確定評價(jià)指標(biāo)集，然后確定u價(jià)因素集，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)模型進(jìn)行集合的分析。該模型的構(gòu)建避免了決策的主觀性和經(jīng)驗(yàn)性，使歸因更加科學(xué)合理。
3.6應(yīng)用相應(yīng)模型對具體城市的低碳經(jīng)濟(jì)進(jìn)行評價(jià)并檢驗(yàn)該模型是否可行
模型構(gòu)建后，便可應(yīng)用到具體某個(gè)城市的低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)中。在評價(jià)結(jié)果出來后，請檢查結(jié)果是否符合一般情況，若符合，則該模型合理，結(jié)果具有可參考性，適合推廣應(yīng)用；若不符合，則該模型設(shè)置不可行，需要重新設(shè)計(jì)模型，將以往數(shù)據(jù)重新選定，再次進(jìn)行評價(jià)，直到確定出合理的評價(jià)模型為止。
4.結(jié)語
模糊數(shù)學(xué)在城市低碳經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用是在低碳經(jīng)濟(jì)的評價(jià)體系不完善的背景下實(shí)現(xiàn)的，盡管它的優(yōu)點(diǎn)已經(jīng)顯現(xiàn)，但對于具體操作、模型建立上，還有許多方向的因素未能一一理清，需要學(xué)者們繼續(xù)加大研究力度，將理論與實(shí)踐結(jié)合起來，既要努力發(fā)揮模糊數(shù)學(xué)的本來優(yōu)勢，又要為城市找到低碳經(jīng)濟(jì)的合理評價(jià)手段，從而指導(dǎo)低碳經(jīng)濟(jì)的前行之路，為人與自然的和諧發(fā)展做出一點(diǎn)貢獻(xiàn)。
[摘要]教學(xué)質(zhì)量關(guān)系到高職院校生存與發(fā)展，教學(xué)質(zhì)量的提升離不開評價(jià)，但傳統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)體系大多已經(jīng)跟不上職業(yè)教育的改革進(jìn)程和區(qū)域內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與發(fā)展的步伐，因此在模糊數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上建立一套具有區(qū)域性特色的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系，可以有效地解決在評價(jià)過程中因主觀性太強(qiáng)而無法進(jìn)行量化比較的問題，真正通過評價(jià)反饋提升教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)符合區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的高等職業(yè)技術(shù)人才，提升院校區(qū)域內(nèi)的優(yōu)秀競爭力，助推地方經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。
[關(guān)鍵詞]模糊數(shù)學(xué)；教學(xué)質(zhì)量；評價(jià)模型；區(qū)域性特色
教學(xué)質(zhì)量是高等職業(yè)教育中必不可缺的重要環(huán)節(jié)，是高職院校的優(yōu)秀競爭力，直接關(guān)系到高職院校的生存和發(fā)展。教學(xué)質(zhì)量的提升必須建立在科學(xué)的符合自身特色的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系上，在模糊數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上建立一套符合院校自身特色的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系，對具體指標(biāo)進(jìn)行模糊綜合評判，可以有效地解決在評價(jià)過程中某些具體指標(biāo)因主觀性太強(qiáng)而無法進(jìn)行量化比較的問題，有針對性地通過評價(jià)反饋發(fā)現(xiàn)院校教學(xué)質(zhì)量建設(shè)過程中存在的問題，從而達(dá)到以評促改，提升教學(xué)質(zhì)量的真正目的。
1區(qū)域性特色的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建
高職院校開展區(qū)域性合作不僅能提高在區(qū)域內(nèi)的社會(huì)“知名度”、行業(yè)企業(yè)的“融合度”、地方政府的“依存度”以及與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“參與度”，而且對于提升高職院校的優(yōu)秀競爭力、可持續(xù)發(fā)展方面都具有重要的意義。雖然目前我國大多數(shù)高職院校已經(jīng)陸續(xù)開展區(qū)域內(nèi)的合作交流，比如院校之間合作開發(fā)課程及資源共享、校企合作訂單式培養(yǎng)模式等，但是在進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評價(jià)時(shí)往往忽略區(qū)域性合作這一方面的相關(guān)指標(biāo)，高職院校的發(fā)展依托于地方，院校中專業(yè)設(shè)置往往都取決于地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況，因此高職院校必須建立一套具有鮮明區(qū)域特色的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系，真正通過評價(jià)反饋提升教學(xué)質(zhì)量，依托地方經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)錯(cuò)位發(fā)展，培養(yǎng)符合區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高等職業(yè)技術(shù)人才，提升院校在區(qū)域內(nèi)的優(yōu)秀競爭力，助推地方經(jīng)濟(jì)的快速轉(zhuǎn)型升級發(fā)展。
高職教育應(yīng)當(dāng)從自己的實(shí)際出發(fā)，建立健全教學(xué)質(zhì)量的評價(jià)體系。構(gòu)建教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系，應(yīng)當(dāng)包括兩個(gè)方面：一是外部評價(jià)體系；二是內(nèi)部評價(jià)體系，要逐步形成提高教育質(zhì)量的有效機(jī)制。[1]在此基礎(chǔ)上結(jié)合評價(jià)指標(biāo)的科學(xué)性、客觀性、可行性、多樣性原則建立以辦學(xué)基本設(shè)施（A）、常規(guī)教學(xué)與專業(yè)建設(shè)（B）、素質(zhì)教育與成果（C）、社會(huì)評價(jià)與聲譽(yù)（D）、區(qū)域性合作（E）這5個(gè)一級指標(biāo)為基礎(chǔ)的分級評價(jià)指標(biāo)體系[其中辦學(xué)基本設(shè)施（A）、常規(guī)教學(xué)與專業(yè)建設(shè)（B）、素質(zhì)教育c成果（C）采用內(nèi)部評價(jià)模式，社會(huì)評價(jià)與聲譽(yù)（D）、區(qū)域性合作（E）采用外部評價(jià)模式]，具體指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)如下圖所示。
教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)圖
以區(qū)域性合作（E）為例建立子評價(jià)指標(biāo)體系，該子評價(jià)指標(biāo)體系主要由7個(gè)二級指標(biāo)和11個(gè)三級指標(biāo)構(gòu)成，具體指標(biāo)內(nèi)容如表1所示。
2建立模糊數(shù)學(xué)模型
模糊數(shù)學(xué)作為一種新興的研究理論，主要用于研究和處理模糊性現(xiàn)象，其最大的特點(diǎn)就是可以通過模糊綜合評判將不肯定、不精確性的問題具體量化，從而進(jìn)行比較和判斷，在各行各業(yè)中已經(jīng)得到了廣范的應(yīng)用，比如在計(jì)算機(jī)智能、教育評價(jià)、氣象模擬、心理預(yù)測等方面都有著重要的作用。
21建立評價(jià)指標(biāo)權(quán)重矩陣
本模型首先利用層次分析法建立以辦學(xué)基本設(shè)施、常規(guī)教學(xué)與專業(yè)建設(shè)、素質(zhì)教育質(zhì)量與成果、社會(huì)評價(jià)與聲譽(yù)、區(qū)域性合作這五個(gè)一級指標(biāo)構(gòu)成的三級教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系（如上圖所示），然后利用“1-9”標(biāo)度法建立各指標(biāo)權(quán)重向量矩陣模型如下（以區(qū)域性合作評價(jià)指標(biāo)為例）：
3結(jié)論
表2顯示該學(xué)院教學(xué)質(zhì)量綜合評價(jià)為良好，在常規(guī)教學(xué)與專業(yè)建設(shè)這一子評價(jià)指標(biāo)體系評價(jià)為優(yōu)秀，而其他子評價(jià)指標(biāo)體系為良好，因此應(yīng)當(dāng)針對指標(biāo)中評價(jià)得分較低的指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)提升，比如：行業(yè)企業(yè)專家校內(nèi)兼職授課、教師一線企業(yè)掛職鍛煉、企業(yè)創(chuàng)新參與度等。
教學(xué)質(zhì)量評價(jià)是現(xiàn)代職業(yè)教育中的不可或缺的一部分，評價(jià)的真正作用在于反饋和改進(jìn)，評價(jià)體系的發(fā)展是一個(gè)不斷在實(shí)踐中探索、在探索中改進(jìn)的過程。隨著職業(yè)教育改革進(jìn)程的推進(jìn)和區(qū)域內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與發(fā)展，本教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系模型也必須根據(jù)院校地域性的特色不斷結(jié)合實(shí)踐進(jìn)行完善修改，力求達(dá)到提升學(xué)院的教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)“愛崗、敬業(yè)、強(qiáng)技、敢創(chuàng)、樂奉”的符合地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展特色的新型人才的辦學(xué)目的，從而助推地方經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級發(fā)展。
[作者簡介]劉翔（1983―），男，湖北孝感人，講師，碩士，浙江東方職業(yè)技術(shù)學(xué)院教師。研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)。
