综合评价

综合评价（多维降为一维） 属于哪一类？排名是多少？ 最优方案是什么？ • 1 模糊综合评判 • 2 主成分综合评价、因子分析、投影寻踪综合评价 • 3 层次分析法（AHP）、熵值法、秩和比综合评价、优劣解 距离法(TOPSIS法) • 灰色关联分析、数据包络（DEA）分析 •分类与判别 • 1 模糊聚类 2.系统聚类 • 3.层次聚类 4.密度聚类 • 5.其他聚类 6.贝叶斯判别 • 7.费舍尔判别 8.模糊识别 • 9.神经网络 10.支持向量机 关联、因果与比较 • Person相关、Sperman等级相关系数或kendall秩相关系数、 Copula相关 • 标准化回归、路径分析分析 • 典型相关系数、偏最小二乘回归 • 主成分分析、因子分析、对应分析、岭回归、主成分回 归等 • 格兰杰因果检验、协整检验 •方差分析、协方差分析等 •正交设计、均匀设计 •混合线性模型 •独立性检验 •非参数的符号检验、秩和检验 •非参数中的M检验法和H检验法 •结构方程模型 预测与预报 1 单序列预测： • 灰色预测模型 • 时间序列预测（ARIMA\ARCH\X11\GARCH） • 小波分析预测、神经网络预测 • 混沌序列预测、相空间重构理论 • 马尔科夫预测 2 回归分析预测 • 线性回归、逐步回归、非线性回归 • logistic回归、Probit回归 • 虚拟变量回归 •

原理 模糊集 对于传统集合，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，我们用1表示元素属于该集合，0表示元素不属于该集合。 模糊集合论认为一个集合可以不完全属于一个集合，用[0，1]之间的一个数来表示一个元素属于一个集合的程度，这个数叫做该集合的隶属度 模糊概念的清晰化 我们可以设定一个数（比如0.5）当一个元素的隶属度大于这个数时，我们就可以认为该元素时属于这个集合的 一级模糊综合评价 以人事考核为例，运用模糊综合评价，对企业员工的综合素质进行考核，从而为企业员工的升迁、评先晋级、聘用等提供依据。 具体步骤 ： 确定因素集 对于员工的表现，需要从多个方面进行综合评判，如员工的业绩、工作态度、沟通能力、政治表现等。所有的这些因素构成了评价指标体系集合，即因素集，记为： \[ U=\{u_1,u_2,···,u_n \} \] 确定评语集 由于每个指标的评价值不同，往往会形成不同的等级。由各种不同决断构成的集合称为评语集，记为： \[ V=\{v_1,v_2,···v_n\} \] 确定各因素的权重 而通常不同的因素在综合评价中所起到的作用也是不同的，综合评价的结果很大程度上还依赖于各因素对综合评价所起的作用，就需要确定一个各因素之间的权重分配，它是U上的一个模糊向量，记为： \[ A=[a_1,a_2,···,a_n] \] 上式中， \(a_i\) 为第 \(i\)

学生综合评价系统 学生综合评价系统mysql数据库创建语句 学生综合评价系统oracle数据库创建语句 学生综合评价系统sqlserver数据库创建语句 学生综合评价系统mysql数据库版本源码： 超级管理员表创建语句如下： create table t_admin( id int primary key auto_increment comment '主键', username varchar(100) comment '超级管理员账号', password varchar(100) comment '超级管理员密码' ) comment '超级管理员'; insert into t_admin(username,password) values('admin','123456'); 建议表创建语句如下： create table t_contact( id int primary key auto_increment comment '主键', username varchar(100) comment '账号', password varchar(100) comment '密码', name varchar(100) comment '姓名', gh varchar(100) comment '工号' ) comment '建议'; 订单详情表创建语句如下： create