基于模糊評價法高校學生信用等級評價模型

蘭硯軍

遼寧裝備制造職業技術學院 （沈陽 110161）

模糊綜合評價是以模糊數學為基礎。應用模糊關系合成的原理，將一些邊界不清，不易定量的因素定量化，進行綜合評價的一種方法，在高校學生信用等級綜合評價中，涉及到大量的復雜現象和多種因素的相互作用，而且，評價中存在大量的模糊現象和模糊概念。因此，在綜合評價時，模糊綜合評價的方法進行定量化處理。

1 某高校大學生的信用評價指標體系

圖1 在校大學生信用評價指標體系

2 信用評價指標權重系數

通過組織專家分析討論某大學生的信用評分情況，并根據層次分析法得到最終的各指標的權重系數如下表所示。

表1 高校某大學生信用評價指標權重系數表

3 綜合模糊評判評定信用等級

為了確定此大學生的信用等級，組織20人對此學生進行考評，將對該生的考評記錄記錄表2中。

表2 某學生信用評價記錄

將表2中數據利用模糊數學模型，將各類二級指標的權數矩陣W及評價矩陣R進行合成運算，得到相應一級指標模糊評價的結果矩陣B。

3.1 對各因素的綜合模糊評判

在模糊綜合測評時，合成運算有多種模糊算子，不同的模糊算子體現不同的傾向性。本文評價采用加權平均合成運算M(·,⊕)。

顯然，

同理，可得“信用記錄”、“信用能力”指標的相關數據。

則

則

3.2 總體模糊綜合評判

由以上可知

又因為W=(0.078,0.435,0.487)

最后求得：

由于0.03604+0.05401+0.03956+0.02957+0=0.15918≠1進行歸一化得到：

由此可得該學生的信用總體評價為：AAA級22.64%、AA級33.93%、A級24.85%、B級18.58%、C級0%。根據最大隸屬度原則，可認為該學生信用屬于AA等級。

4 結論

在某高校學生信用等級評價的過程中首先采用模糊綜合評判對評價數據進行處理，在對模糊綜合評價結果進行分析時，對常用的最大隸屬度原則方法存在有效性的問題。采用加權平均原則方法對結果進行分析，并可對多指標進行比較排序，結果令人滿意。實例表明通過綜合模糊評價得到的結果具有科學性和可行性，便于日后各高校的學生管理人員對在校學生進行信用判定。

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