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文档简介

1、数学建模算法和应用，第14章综合评价和决策方法，数学建模算法和应用，14.1理想解决方案，14.1.1示例，使用向上属性规范化时转换的最差属性值可能不为零，最佳属性值为1。，14.1.2方法和原理，14 . 1 . 3 tops是法的算法阶段，14.2模糊综合评价法，在14.2.1模糊综合评价的人事评价中的应用，2022 模糊综合评价，2020年7月4日，44，模糊综合评价，2020年7月4日，45，其中：模糊综合评价，2020年7月4日，46，例如“晋升”数学模型。 以大学教师晋升教授为例：因素集U=政治绩效工作态度，教学水平，科研水平，外语水平，判断集V=好，好，一般，劣，差。因素好通常不

2、好政治表现和工作态度42100教育水平61000研究水平00511外语水平22111，2020年7月4日，47，使用给定教育基础权重A=(0.2，0.5，0.1，0.2)，m(，)，m(，)模型分别进行判断最后通过模糊评价向量b的分析得出的综合结论一般为：(1)最大隶属度原则(2)加权平均原则，评价等级集=好，好，中，差，每个等级分配4，3，2，1，14.2.2在多层次模糊综合评价的人事评价中的应用， 同样，此部门的其他员工也可以进行评估。14.3数据包络分析方法，14.4灰色关系分析，14.5主成分分析，如果影响事件的因素太多，可以根据因素内部关系配置影响事件的主要组件，并使用主要组件对事件进行评分。、主要成分、累计贡献率、14.6排名合计

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