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不同评价方法的优缺点

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卖家[上传人]：飞***

文档编号：30642045

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方法名称方法描述优点缺点适用对象层次分析法针对多层次结构的系统,用相对量的比较,确定多个判断矩阵, 取其特征根所对应的特征向量作为权重,最后综合出总权重,并且排序可靠度比较高,误差小评价对象的因素不能太多(一般不多于 9 个)成本效益决策、资源分配次序、冲突分析等模糊综合评价法引入隶属函数，实现把:0,1yIC人类的直觉确定为具体系数(模糊综合评价矩阵) , 其中,ijIhnmRx表示指标在论域ijIijIU上评价对象属性值的隶属度,并将约束条件量化表示,进行数学解答可以克服传统数学方法中“唯一解”的弊端。根据不同可能性得出多个层次的问题题解,具备可扩展性,符合现代管理中“柔性管理”的思想不能解决评价指标间相关造成的信息重复问题,隶属函数、模糊相关矩阵等的确定方法有待进一步研究消费者偏好识别决策中的专家系统、证券投资分析、银行项目贷款对象识别等,拥有广泛的应用前景数据包络法以相对效率为基础,按多指标投入和多指标产出,对同类型单位相对有效性进行评价,是基于一组标准来确定相对有效生产前沿面可以评价多输入多输出的大系统，并可以找出单元薄弱环节加以改进只表明评价单元的相对发展指标,无法表示出实际发展水平评价经济学中生产函数的技术、规模有效性,产业的效益评价、教育部门的有效性人工神经网络法模拟人脑智能化处理过程的人工神经网络技术,通过 BP 算法, 学习或训练获取知识,并存储在神经元的权值中,通过联想把相关信息复现。能够“揣摩”“提炼”评价对象本身的客观规律,进行对相同属性评价对象的评价网络具有自适应能力、可容错性,能够处理非线性、非局域性与非凸性的大型复杂系统精度不高,需要大量的训练样本等应用领域不断扩大,涉及银行贷款项目、股票价格的评估、城市发展综合水平的评价等

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