如何建立准确的权重集？

在进行模糊评价时，必须确定各个因素在评价中所占的权重。因各因素的重要程度不同，各因素所赋的权重也就不同。由各权重所组成的集合

称为因素权重集，简称权重集，也称一级权重集。

各权数ai（i =1，2，…，m），应满足归一性和非负性条件，即

它们可视为各因素对“重要”的隶属度，因此权重集可视为因素集上的模糊子集。

同样，若影响因素有因素子集，也必须确定各子因素对上一级因素的重要性隶属度，即权重。这些权重构成的集合

称为子权重集，也称二级权重集。同样，其各子权重数也应满足归一性和非负性。

因为同一因素的权数不同，评价的结果也不同。所以，权重集的准确与否是至关重要的。虽然，权重集的制定有相当的主观性，但应尽量使其符合实际，以提高评判的可靠性。权重集确定的主要方法有：(www.xing528.com)

（1）通过模糊统计试验确定；

（2）吸收概率统计的处理结果，如用概率作为隶属度；

（3）由若干专家根据经验设定权数，然后取权数平均值作为最终的隶属度，即专家评定法；

（4）以往的处理结果作为依据，逐步修改完善，取符合程度最高的值作为隶属度；

（5）通过层次分析法中对相关因素进行重要性比较，经过加工计算，得出隶属度。

在层次分析法中提到的，在影响因素复杂、且无法量化时，由专家群对各影响因素的相对重要性作二二比较、并经一致性检验的方法，更适合于权重集的确定。建议作为权重集确定的首选方法。