第22卷第2期2002年2月

文章编号：(2002)l00l-908l2-008l-03

计算机应用

ComputerAppIicationsVoI.22,No.2Feb.,2002

基于模糊综合评判推理机制的学生素质评价系统设计与实现

尹世群

(西南师范大学计算机与信息科学学院，重庆4007l5)

摘要：根据模糊数学的原理，采用模糊综合评判推理机制，有效地模拟了领域专家根据人的感

官获得不确定信息而进行推理综合评判过程，阐述了具体设计的思想和实现方法，并对其主要技术问题和解决方法作了探讨，解决了以往用计算机进行学生素质评价时只能用分明集处理或最大———最小合成模糊推理运算所带的缺陷。

关键词：素质；模糊集；模糊推理；模糊综合评判

文献标识码：中图分类号：TP3ll.l34.l；G434A

l引言

随着教育改革的深入发展，加强学生素质，提高教学质量就成为当前的首要任务，而学生综合素质评价正是实现这一任务的手段。传统的专家系统实际上是一个二值的逻辑系统，规则的前件和结论只能是精确的数值或命题，它们只能在是与非两者之间取值。而对学生素质的评价时，我们无法简单地用是或不是来定论，往往是使用优秀、良好或一般等模糊评定术语来描述。目前，许多评估专家系统是使用最大———最小合成法的模糊化推理机制，其推理过程只能保持主要信息，忽略很多次要因素，使其运算结果与实际情况存在不相符、可信度低的状况。为此，我们在开发学生素质综合评价系统的过程中，为了模拟人类思维和评价方面做出了一些尝试，在推理运算过程中采用模糊综合评判推理机制，较好地解决了上述问题，做到了充分利用评价者所给出的各种信息，大大提高了评价结果的准确性和可信度，是一种具有广泛实用价值的评价方法。

构成一个模糊规则集。同U到V之间的所有模糊推理，

样，子类因素的模糊规则集依此类推。在构成(U，：V，R)形成多因素评判空间基础上，进行UV模糊推理规则集、模糊综合加权运算。

由于U中各个因素对评估对象的影响程度是不一样的，在评判时每个因素的重要性程度也不同。为了使评判更具有科学性，定义U上的一个模糊子集

(Wl，…Wn)且Wl+W2+...+Wn=l=W2，

同理，对Ui有：….，Wi=(Wil，Wi2，Wik)且Wil+Wi2+...+Wik=l

最后得到模糊推理运算的基本模型

=③式中：“③”为两模糊集和的直积(笛卡尔乘积)，它为综合考虑各个因素的影响采用“综合加权型”算子③( ，来运算。“ ”“，①”分别为两个模糊集合的代数积算子、有①)

界和算子。

比如两个模糊集A与B，其代数积A B，有界和A①隶属函数分别为

代数积：U( =U(U( X)X)X)有界和：(U(()U①(=l八X)X)+UX)“③”是由代数积“ ”及有界和“①”算子得到的复合算子。其运算法则如下：

记=V模糊推理规则里，｛…Rm｝，(l。j。m)为一个考察对象的n个影响因Rl，R2，Rj

素分别隶属于等级Vj(l。j。m)的模糊集，有

T

(rlj，…，。=r2j，rmj)

则基于所有l。j。m)的综合加权X为某个考察对象，

运算构成一个模糊集Y=｛…，，其Yj(l。j。m)隶yl，y2，ym｝

2基于模糊综合评判的推理机制

2.l

模糊推理运算模型

模糊推理运算模型是模糊推理机制进行推理所使用的工具，运算模型的建立对系统评估的准确性有着直接的影响。

设论域U=｛…Un｝是所有可能发生影响因素的Ul，U2，集合，满足U=UUi且i一j时，UinUj=0。论域V=｛Vl，V2，…Vm｝是所有考察对象可能出现的评估等级情况的集合，m

为评估等级的个数，一般要求m＞4。视考察对象，每大类因素又可分为若干子类，即Ui=｛…，，Uil，Ui2，UiI｝I为各个大类影响因素中子类影响因素的个数。其次在U、V之间进行模糊推理，建立一个从U到V的模糊关系，用来描述不同集合元素之间的关联程度，记为：

U

V

也称为UXV上的一个模糊矩阵(Vj)Ui，

(rij)=】=nXm

(Ui，(i，Vj)j)

在(U，构成的空间UV，R)

属函数为：

rlj

(Wl，W2，…，Yj=③=Wn)③ =Wlrlj①W2r2j①…①Wnrnj

r2j

…rnj

收稿日期：(修改稿)200l-ll-03作者简介：尹世群，女，重庆人，讲师，主要研究方向：数据库与知识库、数字图书馆、人工智能.