[发明专利]基于客观性云物元的行业综合发展水平评价方法

权利要求书

1.在确定指标体系及指标权重的前提下，基于客观性云物元的行业综合发展水平评价方法，所述方法包括以下步骤：

步骤(1)，收集各指标下各待评价方案的具体数据，将收集得到的数据确定等级数目之后进行分类，计算得出各指标各等级的紧密度最小的中心值；

步骤(2)，对步骤(1)中计算得到的相邻各等级中心值取平均值，计算得出各等级相邻边界值；

步骤(3)，对指标进行分析，若指标没有明确的上下限，则利用中心值与最高或最低等级的已知边界值计算得到上下限，得出各指标各等级的区间；

步骤(4)，利用步骤(3)得到的区间边界值计算期望值E_x、熵值E_n及超熵H_e，构成各等级界限云模型，从而计算各待评价方案对于各等级界限云模型的关联度，与指标权重进行加权得到各方案的评估等级。

2.根据权利要求1所述的基于客观性云物元的行业综合发展水平评价方法，其特征在于：在所述步骤(1)中，对数据进行确定等级数目的分类。对数据进行分类解决了人为确定云模型等级区间的主观性，使得云物元分析法客观化。随机选取指标中的数据作为中心值，计算样本数据集中各数据与中心值的距离，重复该过程直至收敛为止，确定原则为尽量使每个等级中的数据到聚类中心的平方和最小。收敛公式为，

其中，k表示分类的个数，c_j表示第j类数据的中心，x_i表示样本点。

3.根据权利要求1所述的基于客观性云物元的行业综合发展水平评价，其特征在于：在所述步骤(2)中，对各等级的聚类值取平均值，计算公式为，

其中，c_max(i)代表第i等级的上限，c_min(i)代表第i等级的下限，a_i代表第i等级的中心值。从而得到各等级区间交叉的边界值。

4.根据权利要求1所述的基于客观性云物元的行业综合发展水平评价方法，其特征在于：在所述步骤(3)中，对步骤(2)中所没有计算的各指标的最高等级的上限及最低等级的下限进行计算。若指标为确定有上下限的指标，例如百分比型指标，那么区间的上下限为100％与0；若指标没有明确上下限，那么利用中心值与最高或最低等级的已知边界值计算上下限：

c_min(1)＝a₁-(c_max(1)-a₁)＝2a₁-c_max(1)

c_max(max)＝a_max+(a_max-c_min(max))＝2a_max-c_min(max)

其中，c_max(1)及c_min(1)分别代表最低等级的上下限，c_max(max)及c_min(max)分别代表最高等级的上下限。由此，可以得到各指标各等级的区间值。

5.根据权利要求1所述的基于客观性云物元的行业综合发展水平评价方法，其特征在于：在所述步骤(4)中，计算期望及熵值，再充分考虑约束条件边界的随机性和模糊性确定超熵值：

其中，c_max是区间上限值，c_min是区间下限值。δ²是随着分级界限值的随机性和模糊性不同而改变的。等级界限云模型可描述为(E_x,E_n,H_e)，由此可得到各等级的等级界限云模型。将待评价方案的数值x视为一个云滴，接着产生一个期望值为E_n、标准差为H_e的服从正态分布的随机数E'_n，则计算待评价方案各指标与各评估等级标准正态云之间的关联度为：

从而得到综合评判矩阵D。结合权重系数矩阵W得到综合评判结果向量B＝W×D。由于在关联度的计算中存在随机性，因此在计算过程中多次进行计算分析。大部分评判所在的等级即为最终该方案的评价等级。

经过多次运算后，可求出最终评估结果的期望值E_rx和熵E_rn，计算公式为，

其中，h为循环计算的次数。定义置信度系数θ为，

θ值越大，表示评估结果的分散度越大，置信度就越小，反之则评判结果的分散度越大，越不可靠。