基于神经网络的模糊综合评价

资 源 简 介

基于神经网络的模糊综合评价

详 情 说 明

基于神经网络的模糊综合评价是一种结合神经网络学习能力和模糊数学理论的新型智能决策方法。该方法主要解决传统模糊综合评价中权重分配依赖专家经验、难以动态调整的问题。

核心思路分为三个层次：首先通过神经网络的自学习特性，从历史数据中自动提取评价指标的关联规律，替代传统人为设定权重的方式；其次利用模糊数学处理评价过程中的不确定性和模糊性，将定性描述转化为定量计算；最后通过神经网络的非线性映射能力，对多层次评价结果进行智能融合。

这种方法的优势在于能够自适应处理复杂系统中的模糊信息，特别适用于评价指标相互耦合、边界不清晰的场景。相比传统方法，它减少了主观性干扰，同时通过训练数据持续优化评价模型。

典型应用领域包括智能医疗诊断、产品质量评估、环境风险预测等需要处理大量不确定因素的决策场景。随着深度学习技术的发展，该方法正在向更复杂的多模态评价场景延伸。