优秀案例评价结果揭晓

本文用模糊统计的方法计算出对评价案例的所有指标隶属度，结果由下面的计算式可以看出。

6.4.5.1　一级模糊评价

用加权平均的模糊评价模型将Rij和对应的Wij结合起来，即M=（·，+），（wi·rij）得到三级指标的评价结果集。例如评价案例的三级指标行政管理费用情况指标的隶属度为：

按照上面的方法，其余三级指标的绩效隶属度依此可以计算出。

B12=w12·R12=[0.348 0.545 0.107 0 0]

B21=w21·R21=[0.653 0.248 0.084 0.015 0]

B22=w22·R22=[0.626 0.259 0.084 0.031 0]

B23=w23·R23=[0.275 0.725 0 0 0]

B31=w31·R31=[0.359 0.401 0.155 0.086 0]

B32=w32·R32=[0.404 0.590 0.006 0 0]

B41=w41·R41=[0.375 0.625 0 0 0](www.xing528.com)

B42=w42·R42=[0.457 0.544 0 0 0]

6.4.5.2　二级模糊评价

将上面计算出的评价矩阵作为二级模糊评价矩阵R的评价元素，用R1，R2，R3，R4表示，其中R1=[B11 B12]T，R2=[B21 B22 B23]T，R3=[B31 B32]T，R4=[B41 B42]T，利用M（·，+）的加权平均模糊算子，结合指标权重集w，根据式B=W·R计算得出三级指标评价结果。以下分别为评价案例在投入与收益、可系统建设与管理、消费者满意与信任、可持续发展方面的绩效隶属度计算式。

以此类推，其余二级指标的绩效隶属度分别为以下式所表示。

B2=w2·R2=[0.446 0.504 0.039 0.011 0]

B3=w3·R3=[0.391 0.535 0.049 0.025 0]

B4=w4·R4=[0.417 0.584 0 0 0]

6.4.5.3　三级模糊评价

将上面计算出的评价矩阵再作为一级模糊评价矩阵R的评价元素，其中R=[B1 B2 B3 B4]T，利用M（·，+）的加权平均模糊算子，结合指标权重集w，根据式B=W·R计算得出一级指标评价结果，即为评价案例的最终评价结果。