基于灰色组合关联度的综合评价方法

李仁安，秦晋栋

(武汉理工大学管理学院，湖北 武汉 430070)

所谓综合评价[1]是指对具有多个因素或多个指标的评价对象进行的一种综合判断。综合评价是科学决策的前提，是科学决策中一项基础而又重要的工作。经过近几十年的发展，综合评价的理论体系日益完善，方法日趋成熟。目前在综合评价领域采用较多的方法主要分为两大类:一类是以层次分析法和模糊综合评价法为代表的主客观结合评价方法;另一类是以主成分分析法、因子分析法、数据包络分析法、粗糙集方法和信息熵方法为代表的基于数据挖掘的客观综合评价方法。尽管这两类方法都有其自身的优点，但也都存在着明显的不足，如第一类方法在评价的过程中受评价者的主观影响较大，得到的结果往往不能够客观地反映真实的情况;第二类评价方法从本质上讲是一种基于数据挖掘的方法，这类方法对数据的数量和质量通常有比较高的要求，然而在实际的评价过程中往往受数据获得条件的限制，得不到具有足够信息量的样本数量，因此评价结果的客观性和科学性也就得不到保障。

1 基于灰色系统理论的评价方法

1.1 灰色系统理论

灰色系统理论以小样本、贫信息的不确定系统为研究对象，针对“部分信息已知、部分信息未知”的系统特点，通过对已知少量信息的提取、生成和开发来挖掘系统内部有价值的潜在信息，从而科学地揭示系统的运行规律[2]。……