基于模糊评价法高校学生信用等级评价模型

兰砚军

辽宁装备制造职业技术学院 （沈阳 110161）

模糊综合评价是以模糊数学为基础。应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法，在高校学生信用等级综合评价中，涉及到大量的复杂现象和多种因素的相互作用，而且，评价中存在大量的模糊现象和模糊概念。因此，在综合评价时，模糊综合评价的方法进行定量化处理。

1 某高校大学生的信用评价指标体系

图1 在校大学生信用评价指标体系

2 信用评价指标权重系数

通过组织专家分析讨论某大学生的信用评分情况，并根据层次分析法得到最终的各指标的权重系数如下表所示。

表1 高校某大学生信用评价指标权重系数表

3 综合模糊评判评定信用等级

为了确定此大学生的信用等级，组织20人对此学生进行考评，将对该生的考评记录记录表2中。

表2 某学生信用评价记录

将表2中数据利用模糊数学模型，将各类二级指标的权数矩阵W及评价矩阵R进行合成运算，得到相应一级指标模糊评价的结果矩阵B。

3.1 对各因素的综合模糊评判

在模糊综合测评时，合成运算有多种模糊算子，不同的模糊算子体现不同的倾向性。本文评价采用加权平均合成运算M(·,⊕)。

显然，

同理，可得“信用记录”、“信用能力”指标的相关数据。

则

则

3.2 总体模糊综合评判

由以上可知

又因为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进行归一化得到：

由此可得该学生的信用总体评价为：AAA级22.64%、AA级33.93%、A级24.85%、B级18.58%、C级0%。根据最大隶属度原则，可认为该学生信用属于AA等级。

4 结论

在某高校学生信用等级评价的过程中首先采用模糊综合评判对评价数据进行处理，在对模糊综合评价结果进行分析时，对常用的最大隶属度原则方法存在有效性的问题。采用加权平均原则方法对结果进行分析，并可对多指标进行比较排序，结果令人满意。实例表明通过综合模糊评价得到的结果具有科学性和可行性，便于日后各高校的学生管理人员对在校学生进行信用判定。

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