[发明专利]一种运动文胸功能性的综合评价方法

权利要求书

1.一种运动文胸功能性的综合评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、数据获取：通过试验获得运动文胸功能性评价指标的原始数据，构建原始矩阵A；

S2、计算权重：将步骤S1所获得的原始数据进行标准化处理构建决策矩阵B，并通过熵值赋权法计算各个指标的熵值，从而确定各指标的权重，进而得到运动文胸功能性评价指标的权重向量；

S3、计算运动文胸功能性的综合评价得分：将决策矩阵与运动文胸功能性评价指标的权重向量相乘，计算获得运动文胸功能性的综合评价得分向量，综合评价得分向量中的各个数值即为各个运动文胸功能性的综合评价得分；

S4、结果判断：通过比较获得的各运动文胸功能性的综合评价得分，得出各运动文胸的综合排名。

2.根据权利要求1所述的运动文胸功能性的综合评价方法，其特征在于，步骤S1中，假设有n个运动文胸样本待评价，m个功能性评价指标，则构建的原始矩阵A表示为：

式中：x_ij为第i个样本的第j项指标的数值，i＝1，…，n，j＝1，…，m。

3.根据权利要求2所述的运动文胸功能性的综合评价方法，其特征在于，步骤S2包括如下步骤：

S21、将步骤S1中的原始矩阵A进行标准化处理构建决策矩阵B：

S211、在步骤S1中获得的原始数据中选取第j项指标的最大值与最小值；

S212、对步骤S211选取的指标值进行标准化计算，若选用的指标为正向指标，则选择公式(2)；若选用的指标为负向指标，则选择公式(3)：

正向指标:

负向指标:

式中：y_ij为标准化后的第i个样本的第j项指标的数值；x_ij为原始数据中第i个样本的第j项指标的数值；min{x_1j，...，x_nj}为j项指标的最小值；max{x_ij，...，x_nj}为j项指标的最大值；如此即可将原始矩阵A进行标准化处理得到决策矩阵B：

S22、在计算每个yij的比重前，对每个指标下的样本数据进行求和：

S221、计算第j项指标下的样本数据和：

式中：S为第j项指标下的样本数据和；

S222、计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重：

式中：pij为每个yij的比重值，从而得到指标体系的比重矩阵P：

S23、计算第j项指标的熵值：

式中：e_j为第j项指标的熵值；

S24、计算各指标的余度：

d_j＝1-e_j(j＝1，…，m) (9)；

式中：d_j为第j项指标的余度；

S25、计算评价指标的权重：

式中：w_j为第j项指标的权重，从而得到运动文胸功能性评价指标的权重向量W：

W＝(w₁，w₂，...，w_m)^T (11)；

式中：W₁，W₂，W_m分别代表运动文胸第1项，第2项，第m项功能性评价指标的权重。

4.根据权利要求3所述的运动文胸功能性的综合评价方法，其特征在于，步骤S3具体操作如下：

将步骤S25中获取的运动文胸功能性评价指标的权重向量W与S212中标准化处理后的决策矩阵B相乘，最终获得运动文胸功能性的综合评价得分向量，综合评价得分向量中的各个数值即为各个运动文胸功能性的综合评价得分：

Z＝B×W (12)；

式中：Z为运动文胸功能性的综合评价得分向量；W为S25中求得的运动文胸功能性评价指标的权重向量；B为S212标准化处理后的决策矩阵；

经计算可得综合评价得分向量：

Z＝(z₁，z₂，...，z_n)^T (13)；

式中：Z₁，Z₂，Z_n分别代表第1个，第2个，第n个运动文胸功能性的综合评价得分。