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        農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效模糊綜合評價算法

        2012-07-09 01:38:38魏效玲王杰華周振中
        關(guān)鍵詞:績效評價分類農(nóng)業(yè)

        魏效玲,王杰華,周振中

        (1.河北工程大學(xué)機(jī)電學(xué)院,河北 邯鄲 056038;2.邯鄲市市政污水處理有限公司,河北 邯鄲 056002)

        農(nóng)業(yè)機(jī)械化是我國農(nóng)業(yè)長期發(fā)展的必要條件,是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要標(biāo)志[1]。我國是一個農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展水平相對較落后,制約著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此,加快實(shí)施農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展,既是改善農(nóng)民生活水平的重要措施,也是縮小城鄉(xiāng)之間的差距、提高農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)整體水平的重要保證[2-3]。農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效的評價存在著諸多模糊性和不確定性,建立科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)霓r(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效評價體系并賦予合理的模糊評價方法,才能為管理者提供準(zhǔn)確的決策依據(jù)。但現(xiàn)有模糊評價中存在著指標(biāo)隸屬度對目標(biāo)分類不明確和出現(xiàn)冗余數(shù)值的問題。本文采用基于熵的數(shù)據(jù)挖掘方法,通過定義指標(biāo)區(qū)分權(quán),清除對目標(biāo)分類不起作用的冗余數(shù)值,篩選出對目標(biāo)起作用的有效值計算隸屬度,該算法經(jīng)過“一有效、二可比、三合成”三個計算步驟,簡記為M(1,2,3),由此建立實(shí)現(xiàn)隸屬度轉(zhuǎn)換的正確算法[4],并用于農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效模糊綜合評價中,得到較好的評價結(jié)果。

        1 模糊評價中新的隸屬度轉(zhuǎn)換算法

        假設(shè)對目標(biāo)Q的評價等級影響指標(biāo)有m種,其中j(j=1~m)是各影響指標(biāo)對于目標(biāo)Q重要性的權(quán)重值λj(Q)為已知,且有

        如果每種影響指標(biāo)被劃分為p個評價等級,并用Ck表示第K(K=1~p)個評價等級,同時滿足Ck等級優(yōu)于Ck+1等級。假如j指標(biāo)屬于Ck等級的隸屬度μjk(Q)為已知,并且μjk(Q)滿足

        可求解評價目標(biāo)Q屬于Ck等級的有效隸屬度μk(Q)的值。

        在以上的隸屬度轉(zhuǎn)換過程中轉(zhuǎn)換方法是否正確,直接關(guān)系到模糊評價結(jié)果的真實(shí)可信性。模糊綜合評判有四種隸屬度轉(zhuǎn)換方法:M(∧,∨)、M(·,∨)、M(∧,+)和M(·,+);應(yīng)用結(jié)果表明,大部分學(xué)者對M(·,+)的應(yīng)用較認(rèn)可,同時也有學(xué)者提出了改進(jìn)模型[7-8]。但是,這些方法在隸屬度轉(zhuǎn)換過程中,都不能解決指標(biāo)隸屬度中對目標(biāo)分類不起作用的冗余數(shù)值問題,針對已有隸屬度轉(zhuǎn)換方法中存在的問題,本文采用基于信息熵的數(shù)據(jù)挖掘方法,通過定義指標(biāo)區(qū)分權(quán),清除隸屬度轉(zhuǎn)換過程中的冗余數(shù)值,尋找對目標(biāo)分類起作用的有效值計算隸屬度。

        1.1 定義指標(biāo)區(qū)分權(quán)

        首先從分類角度選擇哪些指標(biāo)隸屬度是對評價目標(biāo)Q的分類起作用的有效數(shù)值,哪些是對目標(biāo)分類不起作用的冗余數(shù)值?徹底分清指標(biāo)隸屬度和隸屬度中哪些數(shù)值能有資格參與計算目標(biāo)Q的隸屬度。

        ①如果μj1(Q)=μj2(Q)=…=μjp(Q),則有j指標(biāo)隸屬度對目標(biāo)Q屬于各類等級的影響程度是一樣的。顯然j指標(biāo)對目標(biāo)Q的分類不起作用,應(yīng)該刪除j指標(biāo)。此時j指標(biāo)對于目標(biāo)Q的分類貢獻(xiàn)歸一化量化值αj(Q)=0。②如果存在整數(shù)k使μjk(Q)=1其余的隸屬度均為0,則j指標(biāo)隸屬度提供的分類信息是:僅從j指標(biāo)看,評價目標(biāo)Q只能屬于Ck類且僅僅屬于Ck類,不可能再屬于其它分類等級。此時j指標(biāo)對于目標(biāo)Q的分類貢獻(xiàn)值αj(Q)最大。③如果j指標(biāo)隸屬度μjk(Q)的取值越集中,其對目標(biāo)Q的分類貢獻(xiàn)值αj(Q)就越大;反之,如果j指標(biāo)隸屬度μjk(Q)的取值越分散,其對目標(biāo)Q分類的貢獻(xiàn)值αj(Q)就越小。

        以上三種情況說明,指標(biāo)對于目標(biāo)的分類貢獻(xiàn)值αj(Q)的大小是由指標(biāo)隸屬度μjk(Q)取值的集中和分散程度來決定;而指標(biāo)隸屬度μjk(Q)的取值大小可用隸屬度的熵Hj(Q)來描述,因此,實(shí)數(shù)αj(Q)可以表示為熵Hj(Q)的函數(shù)值

        定義由(3)~(5)式的計算實(shí)數(shù)αj(Q)為j指標(biāo)關(guān)于目標(biāo)Q的區(qū)分權(quán),并且區(qū)分權(quán)αj(Q)應(yīng)滿足

        1.2 確定有效值

        ①若有μjk(Q)(k=1~p,j=1~m)是評價目標(biāo)Q的影響指標(biāo)j屬于Ck類的隸屬度值,且μjk(Q)滿足(1)式,并且αj(Q)是影響指標(biāo)j關(guān)于目標(biāo)Q的區(qū)分權(quán),則稱

        是影響指標(biāo)j的第k類隸屬度的有效區(qū)分值,簡稱為k類隸屬度的有效值。

        1.3 計算可比值

        ②若αj(Q)·μjk(Q)是j指標(biāo)的k類有效值,βj(Q)是j指標(biāo)關(guān)于目標(biāo)Q的重要性權(quán)重,則稱

        是j指標(biāo)k類隸屬度的可比有效值,簡稱k類可比值。

        ③若βj(Q)·αj(Q)·μjk(Q)是目標(biāo)Q的j(j=1~m)指標(biāo)的k類可比值,則稱

        是目標(biāo)Q的k類可比和。

        ④若Mk(Q)是目標(biāo)Q的k類可比和,μk(Q)是目標(biāo)Q屬于Ck類的隸屬度,則

        至此,通過公式(3)~(5)、(9)~(10),在目標(biāo)Q各影響指標(biāo)的隸屬度及指標(biāo)的重要性權(quán)重已知的條件下,即可求出評價目標(biāo)Q的有效隸屬度值,真正實(shí)現(xiàn)從底層指標(biāo)隸屬度到目標(biāo)隸屬度的有效轉(zhuǎn)換,并且轉(zhuǎn)換過程是嚴(yán)密和精確的,不會造成分類信息的丟失。

        以上隸屬度轉(zhuǎn)換過程是:第一步區(qū)分權(quán)濾波,清除某些對目標(biāo)分類過程中不起作用的冗余數(shù)值并提取起作用的有效值;第二步實(shí)現(xiàn)有效值的轉(zhuǎn)化,把有效值轉(zhuǎn)為可比值,根據(jù)可比值計算可比和;第三步由可比和定義目標(biāo)隸屬度,實(shí)現(xiàn)隸屬度的正確轉(zhuǎn)換,整個隸屬度轉(zhuǎn)換過程簡記為M(1,2,3)。

        2 評價實(shí)例分析

        本文實(shí)例采用文獻(xiàn)[7]給出的農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效評價指標(biāo)體系、指標(biāo)權(quán)重和指標(biāo)隸屬度向量,如表1所示。

        表1 農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效評價指標(biāo)體系以及模糊隸屬度Table 1 Index systems and fuzzy membership degree for performance evaluation of AMP

        續(xù)表

        表1中與各指標(biāo)括號中的數(shù)字對應(yīng)的是該指標(biāo)的重要性權(quán)重;底層指標(biāo)的隸屬度向量是各指標(biāo)關(guān)于4個評語等級(優(yōu)C1、良C2、中C3、差C4)的隸屬度,其值由農(nóng)技研究人員和農(nóng)機(jī)管理方面的學(xué)者現(xiàn)場考察后獲得,農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效等級劃分為:優(yōu)、良、中、差。

        農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效評價是一個三層次多指標(biāo)的評價指標(biāo)體系,從第三層指標(biāo)開始,經(jīng)過三級指標(biāo)隸屬度轉(zhuǎn)換后得到二級指標(biāo)隸屬度,二級指標(biāo)隸屬度以同樣的步驟轉(zhuǎn)換得到一級指標(biāo)隸屬度,一級指標(biāo)隸屬度再經(jīng)過轉(zhuǎn)換得到目標(biāo)隸屬度。

        (1)以B4農(nóng)機(jī)化作業(yè)程度為例,計算其隸屬度向量過程如下:

        ①已知B4含有4項三級指標(biāo)B41~B44,其指標(biāo)隸屬度矩陣為:

        由U(B4)的第j(j=1~4)行計算指標(biāo)Bj的區(qū)分權(quán),得區(qū)分權(quán)向量為:

        ②由表1知,指標(biāo)B41~B44關(guān)于B4的重要性權(quán)重向量為:

        ③計算指標(biāo)B4j的k類可比值,得B4的可比值矩陣為:

        ④由N(B4)計算指標(biāo)B4j的k類可比和,得B4的可比和向量為:

        ⑤ 由M(B4)計算B4的隸屬度向量μ(B4):

        同理可得μ(B1)、μ(B2)、…、μ(B8)和μ(B9),分別構(gòu)成經(jīng)濟(jì)效益A1、農(nóng)機(jī)化發(fā)展水平A2和投入A3三個一級指標(biāo)的隸屬度矩陣:

        (2)根據(jù)U(A1)、U(A2)、U(A3)參照與步驟(1)同樣的計算過程可以計算經(jīng)濟(jì)效益A1、農(nóng)機(jī)化發(fā)展水平A2和投入A3的隸屬度向量為:

        由μ(A1)、μ(A2)、μ(A3)構(gòu)成農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效評價隸屬度矩陣U(Q),即:

        (3)根據(jù)U(Q)重復(fù)步驟(1)的計算過程可以計算農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效的隸屬度向量為:

        (4)目標(biāo)識別

        確定農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效的評價等級(優(yōu)、良、中、差)屬于哪一級,要用模糊值量化。由于農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效評價等級的劃分是有序的,即Ck等級優(yōu)于Ck+1等級,該情況下,無序劃分的最大隸屬度識別準(zhǔn)則是不適用的,應(yīng)該改用置信度識別準(zhǔn)則[8-11]:

        設(shè)λ(λ>0.6)為置信度,計算

        則判別Q屬于第K0等級,并且有置信度的值不低于λ。本實(shí)例中判Q屬于“優(yōu)”的評價等級,占80.10%(0.801=0.801)的置信度。

        3 結(jié)論

        本文采用基于M(1,2,3)的隸屬度轉(zhuǎn)換方法,能有效地解決隸屬度轉(zhuǎn)換過程中的冗余數(shù)據(jù)問題,使模糊評價過程中的隸屬度轉(zhuǎn)換更合乎邏輯,并應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目績效評價中,使評價結(jié)果更加準(zhǔn)確可信。同時根據(jù)模型最終評價結(jié)果,可以找出農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目實(shí)施的薄弱環(huán)節(jié),通過對其加強(qiáng)管理和改進(jìn),可以提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目的整體實(shí)施效果,并為農(nóng)業(yè)機(jī)械化項目的立項、資助審核、管理決策提供依據(jù)。

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