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模糊数学精选(九篇)

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模糊数学

第1篇:模糊数学范文

(一)模糊综合评判

模糊综合批判是一种在经济管理中运用的很普遍的模糊数学理论,而且通常模糊综合评判总算运用多元化评价模型分析我国的经济综合效益影响因素。经济效益的综合影响因素涵盖的范围很广,比如资金使用、流动、资产报酬率、不良应收账款周转率等等。所以,关于这些因素导致的影响往往都没有比较清晰的界限,常常以模糊不清的方式发生、变化。以模糊综合评判来分析这些子因素,那么集合评价的结果就会传递到上层母因素,集合评判子因素对资金占用结果进行影响,从而了解母因素的评判结果,这也体现了它在经济管理中所表现出来的重要性。

(二)经济管理中模糊聚类分析运用

关于确定的数值和物体可以运用不一样的区间组合来划分研究,揭示不同事物间的内在联系,而所有规律的研究基础都是以这种聚类分析为主。聚类分析的基本就是分析不同样本实例间的相似与不相似度,比如在经济效益综合评价中,分析资金使用、经营成功以及生产耗费等生产经营成果时需要使用聚类分析,最终以合理的模糊相似矩阵来探讨经济效益影响因素,并根据这些因素来设置相关的权重指标,让那些模糊问题可以用精确的数学语言来进行描述。

(三)经济管理中模糊模型识别的运用

模糊识别主要是根据研究对象的特征来进行识别,然后科学归类。还是将经济效益分析作为例子,在这个复合系统中,综合性指标可以显示它的整体功能,且资金使用、经营成果、生产耗费等都包含在内,所以应该在综合评估中充分考虑到这些不同的因素,然后对比分析,以相关参数与标准模型作为依据。从经济效益的实情来看,相关的影响因素实在很多,所以利用模糊隶属度能够对实例和参数进行较为理想的对比,然后根据择近原则和贴近度计算来探讨经济效益的影响因素。

二、模糊决策在经济管理中的运用

(一)模糊决策的作用

人的看法属于综合评判过程,模糊分析不同因素,然后从整体上模糊综合性评判每个因素,所以,仔细思考模糊分析和模糊综合,它们有一种互为转换与依赖的深刻联系,故而我们应该从多方位的角度去思考事物,以立体思维看待事物。也正因为如此,模糊多属性决策分析在经济管理中有着极为重要的关系,可以有效解决很多的实际问题。

(二)模糊方法运用

决策是管理环节的重要部分,在某个事物的评价中,我们通常要从不同的因素去考虑。而对于评价过程的具体选择,往往不同因素形成的模糊集合是评价目标的基本,按照多个因素去寻找合适的评价等级,再利用评价等级形成模糊集合,以归属分析的方式对每个单一因素进行等级审评,而对于评价目标中的各个因素的权重进行定量计算、评价。在思考把握对象的过程中,我们一般应该有限地对不同因素以及它们的属性进行思考,而且还有思考因素的自身形态,然后进行总体权衡,最终进行综合性评判。利用模糊多属性决策方式,辅之以定量及定性指标相联合的途径,对主观、客观的偏好值进行科学辨别,然后获得正确的指标权重,从而构成科学、正确的模式。

(三)模糊决策主要途径

运用模糊数学可以对经济管理工作以科学的定性和定量分析。其中的模糊排序在具体的模糊环境里可以利用优劣性来排序不同的决策。比如以某个具体的模糊序,或者以某个不传递的普通二次元关系为例。我们可以运用模糊集理论来找到科学的排优次序,然后以多元化的决策来应对决策问题。所谓模糊寻优,就是利用既定的不同方案来对比找出最为优秀的解决方案。要是无法明确约束条件或目标函数,那么最好的优化方案就是通过模糊寻优来获得,目标函数模糊化是一个十分不错的选择,利用模糊集合明确约束定义,并运用线性规划开展研究,从而获得一般的应用规划结果,然后我们就可以实事求是地运用不同的结果。

三、结语

第2篇:模糊数学范文

关键词:绩效评估模糊数学隶属度

一、绩效评估的概念及常用方法

绩效评估,又称绩效考评、绩效评价、绩效考核,就是收集、分析、评价和传递有关某一个人在其工作岗位上的工作行为表现和工作结果方面的信息情况的过程。这是一个包括观察、评价和反馈的完整的过程。在此过程中,首先观察员工在某个阶段内与工作有关的工作情况,然后对其工作行为与结果做出评价鉴定,在交流过程中对员工优秀的行为与成绩予以肯定与鼓励,指出其不足之处,并商讨改进的措施,以完成下一期的目标,实现员工个人与组织的共同发展。在企业和非营利组织的管理中,绩效考核作为评价每一个员工工作结果及其对组织贡献的大小的一种管理手段,每一个组织都在事实上进行着绩效考核。不管他们是否有意识地提高了自身的绩效考核水平,他们都在设法比较合理地衡量着各个员工的绩效。由于组织是由其广大员工运行的,因此为每一个员工的绩效进行合理的评价,据此激励、表扬先进,鞭策后进是非常必要的。在人力资源管理已经得到越来越广泛重视的今天,绩效考评也自然成为企业在管理员工方面的一个核心的职能。

在绩效考评过程中,对信息的处理方式大致可以分为两类,定量考评和定性考评。

定量考评是以统计数据为基础,把统计数据作为主要信息来源,建立绩效考评数学模型,以数学手段求得考核结果,并以数量的形式表示出来。常用方法有:关键事件法、行为观察量表法、等级鉴定法、行为锚定法等。

定性考评也称为专家考评,它是由考评主体对系统的输出做出主观的分析,直接给考核对象进行打分或做出模糊的判断,如很好、好、一般、不太好或不好。常用方法有:评语法、排序法等。

定量考评虽然具有客观性和可靠性强的优点,但在实际考评中,有许多对绩效有重要影响的因素指标是模糊的,难以量化的,比如对于员工的品德、态度的评价,就是无法做出准确定量的描述的。而定性考评的缺点又是显而易见的:考评结果容易受考评主体主观意识的影响和经验的局限,其客观性和准确性在很大程度上取决于考核主体的个人素质,考核结果的稳定性不够,容易造成人为的不公平。怎样才能结合两种考评方式的优点呢?模糊数学的发展和应用为我们提供了减少定性考核主观性的一种方法。

二、模糊数学评价方法的理论基础

1、模糊理论(FuzzyTheory)

模糊理论是由美国加里福尼亚大学教授查德(L.A.Zadeh)于1965年创建的,它是用数学方法来研究和处理具有“模糊性”现象的数学,故通常称为模糊数学。模糊评价的基本思想是:由于许多事情的边界并不十分明显,评价时很难将其归于某个类别,于是先对单个因素进行评价,然后再对所有因素进行综合模糊评价,防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失,这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离。模糊综合评价的步骤为:

首先,确定模糊评价指标集U={u1,u2,……,um};

然后,确定指标等级的评价集,V={v1,v2,……,vn};

定出每个因素对于各评价等级的隶属度。定性指标的隶属度用模糊统计的方法求得。模糊统计是请参与评价的各位评价小组成员,按划定的评价集V,给指标U确定等级,然后,依此统计各指标评价等级的频数mij,然后用下式求得隶属度rij:rij=,并由此得出因素评价矩阵R=(rij)(i=1,2,……,m;j=1,2,……,n);

首先确定各因素的权重,A=[a1a2…am];由评判组确定一因素对评价的影响相对于其他因素的重要程度;

然后作模糊变换,综合评判。B=A×R[b1b2…bn]根据计算结果,可按最大隶属度原则做出具体的评判。

2、评价原则

(1)最大隶属度原则。在评价时,采用最大隶属度原则,即bk=max[b1b2…bn]时则认为项目的综合评价等级为第k级。

(2)最大隶属度原则失效时的评价方法。当出现bi和bk(k=i±1)比较接近或?姿=?燮0.7时(其中,bi为和bk最接近的值),最大隶属度原则便失效,则在评价时,令?啄=,

当i=k-1时,被评价对象为第(i+?啄)级;当i=k+1时,被评价对象为第(k-?啄+1)级

三、算例

下面将以某公司中技术管理人员绩效评估为例,详细说明基于模糊数学的综合分析绩效评价方法。

1、建立评价指标体系,从而确定模糊评价指标集

如表1所示,在员工绩效评价中,选择出影响绩效的模糊评价指标构成指标集。如本例中建立了一个二层评价指标体系,首先,对员工绩效的评价将从工作态度、工作能力、工作业绩三方面进行考察,这三方面就构成了在第一层中的三个指标{u1u2u3},而每个指标又可继续向下分解为更细致的指标,这些指标就构成了第二指标层。

2、可以这样来定义指标等级的评价集

V={优,良,中,差},评价集可以视具体情况确定。

3、向绩效评价委员会的10位成员发放某员工绩效考评表

对该员工工作绩效的三大方面进行考核(见表2)。考评结果的统计方法如下,对于每一项指标在每一等级上进行统计即得隶属度,如:有三位评委评语为优秀,则该指标在优秀级别上的隶属度为30%;同理,其他三个等级的隶属度为:4人合40%的良好,1人合10%的中等,0人合0%的较差,该员工绩效评价隶属度计算如2表所示。

由以上数据可得该员工第二指标层各指标的模糊评判矩阵分别为:

4、确定各层各指标权重

确定权重常用的方法有,层次分析法,德尔菲法,调查表法等。本文中的权重由考评小组成员投票得出,权

重分布详见表2。

通过统计分析,第一指标层各指标权重向量为A=[0.20.40.4]

同理,第二指标层各指标权重向量为A1=[0.40.30.10.2];A2=[0.40.20.20.2];A3=[0.20.30.30.2]

5、员工绩效水平值的计算

由式可以计算,第二层指标的综合评价判断矩阵B1、B2、B3分别为:

则可以计算,第一层指标的层次总评值为:

计算结果显示:该员工绩效水平属于“优”等级的隶属度为41.2%,属于“良”等级的隶属度为53.8%,属于“中”等级的隶属度为5%,属于“差”等级的隶属度为0%,即该员工绩效为“优”或“良”的可能性均较大。

6、评价结论

对计算出的层次总评值采用最大隶属度原则进行判断:

则该员工的绩效评价等级为:(i+?啄)=1.566级,该结果表明该员工的绩效评价结果介于第一级“优”和第二级“良”之间,但更接近与第二级“良”,这一评价结果是符合客观实际的。

尽管上述模型给员工的绩效评估带来了很大方便,但它也不是完美无缺的,特别是不能认为用该模型进行的测评丝毫没有主观因素。事实上,在模糊测评里同样含有主观成分,例如权数的确定就是主观的,不过这里的权数是由集体确定的,它与由一个人决定的主观评价有着本质的不同,因此,可以认为基于模糊理论的员工绩效评估模型是主观与客观的统一物。也就是说,模糊测评模型虽然没有从根本上排除主观因素的影响,但是它对主观因素进行了控制。超级秘书网:

【参考文献】

[1]张德:人力资源开发与管理[M],清华大学出版社,2001.

第3篇:模糊数学范文

关键词: MATLAB 模糊数学 教学效果

自1965年扎德(L.A.zadeh)提出“模糊集合”的概念,模糊数学便作为一门新的数学学科诞生了.近五十年来,它的发展非常迅速,应用十分广泛.其理论和应用涉及社会科学、自然科学和思维科学诸多领域.在上世纪九十年代,国外应用模糊数学原理研制和推出了首批模糊家用电器,而现在,模糊洗衣机、模糊吸尘器、模糊电饭煲、模糊空调机等已进入了国外千家万户,部分产品进入我国国内,由此可见,其应用前景是举世瞩目的.所以,学生学好模糊数学十分重要.另外,模糊数学在培养学生辩证唯物主义的认识论、方法论,教学素养和应用能力等方面也有着良好的教育功能.由于模糊数学本身是系统化的,涉及的知识深广,使不少学生感到理论太复杂,太抽象,对所学内容难把握,易产生畏难情绪,仅仅通过板书讲授方式难以达到理想的教学效果.因而,加强实践教学是必不可少的一个重要环节.随着高校教学手段的改革,多媒体辅助教学法越来越受师生的欢迎,据统计,60%以上的高校都愿接受,其中数学软件MATLAB是评价最高的有效的数值和工程计算的软件.针对本科生课程的特点,结合MATLAB语言所独具的优势,本文着重介绍MATLAB在模糊数学中的实际应用示例,从而积极推进和改善可视化教学,强化教学效果.下面给出详细示例.

一、利用MATLAB建立隶属度函数的辅助教学

隶属度是模糊集的基本概念,也是模糊控制的应用基础,由此,正确构造隶属度函数是用好模糊控制的关键之一,而此概念对学生而言是一个抽象的概念,在授课过程中,将基本概念及原理给学生讲透的同时,充分利用计算机的表现能力会将抽象的东西具体化、形象化.

例1.设某污染河水中酚的含量t=0.0012mg/L,给定酚的水质分级标准为:

试建立各级水的隶属度函数.

二、利用MATLAB来计算λ―截矩阵的辅助教学

在模糊数学中模糊聚类分析法是将事物根据一定的特征,并按某种特定要求或规律分类的一种方法,在分类过程中不是仅仅考虑事物之间有无关系,而是考虑事物之间的深浅程度,λ―截矩阵在该分析法中是一个很重要的概念.其定义和计算如下:

三、利用MATLAB求解模糊线性规划

普通线性规划其约束条件和目标函数都是确定的,但在一些实际问题中,约束条件可能带有弹性,必须借助模糊集的方法来处理.模糊线性规划是将约束条件和目标函数模糊化,引入隶属函数,从而导出一个新的纯属规划问题,它的最优解称为原问题的模糊最优解.求解模糊线性规划需要分别求出三个普通的线性规则,从而加上伸缩率后的普通线性规划进而添加新变量入和新的约束条件,求解模糊线性规划的具体方法如下:

结果:最优解为z=33.2,此时z=14.93.

以上示例仅是模糊数学中常见的一些问题求解,从中可以观察出,MATLAB在解决这些问题时简洁、灵活的特点,增强了学生对复杂问题了解时的直观性,缓解了教学课时偏少及当前实验室跟不上教学需求的困境;也让学生在课程学习的同时,轻松地学会一些编程问题,加深、加强了编程能力,使学生更能产生学习MATLAB及模糊数学的欲望,积极推进模糊数学的教学,使之更高效、更具利用价值.

参考文献:

[1]张驰.试论模糊数学的教育功能[J].数学教育学报,1997,6,(4):90-93.

[2]周维.高校“模糊数学”选修课教法初探[J].淮南工业学院学报(社会科学版),2002,2,(2):94-96.

[3]王立新.模糊系统与模糊控制教程[M].北京:清华大学出版社,2003:1-141.

[4]阮沈勇.MATLAB程序设计[M].北京:电子工业出版社,2004:89-23.

[5]李柏年.模糊数学及其应用[M].合肥:合肥工业大学出版社,2007.

[6]任景英等.利用MATLAB辅助“信号与系统”课程的教学和实验[J].中国电力教育,2009,(S3):84-85.

第4篇:模糊数学范文

关键词:减速带,轮廓形状,交通心理,模糊评价

中图分类号:G623.5 文献标识码:A 文章编号:

0 引言

近年来,减速带在降低交通事故方面做出了巨大贡献,但是目前在减速带的设计和使用方面还存在着问题:一方面,减速带缺乏成熟的设计与论证,在安全、舒适、方便等方面还尚未达到较高水平。另一方面,道路使用者对减速带的要求不再局限于“安全”这一最低层面上,而是越来越关注使用减速带的其他品质。

本文运用模糊数学和交通心理学原理建立模糊综合评价模型,用其对国内外常见的几种形状的减速带进行系统的剖析和评价,得出减速带的模糊综合评价结果,以使减速带的使用更加科学合理

1减速带模型及实验方法

1.1减速带模型

本文主要对目前国内外应用比较普遍且具有代表性的五种减速带模型进行评价分析。五种减速带的具体三维模型如下:

模型(1)波浪型减速带 模型(2)标准梯型减速带

模型(3)大圆弧型减速带模型(4)流线型减速带

模型(5)平面仿真图形减速带

1.2减速带对驾驶员心理影响的模糊实验

本次试验分为三部分:

第一部分:对不同形状减速带的各因素进行两两比较,利用模糊数学得出各因素的优劣次序,以指导对特殊交通环境的减速带的选择。

第二部分:为了比较精确的反映各减速带之间的差别,按照人们的传统理念,把百分制细分为与四个等级相适应的范围:

很高(100-85)较高(85-70)一般(70-60) 差(60-0)

第三部分:单因素的重要程度试验,用于确定减速带各因素的权重。

2模糊综合评价模型的建立

2.1模糊综合评价指标体系的建立

驾驶员从看到减速带并做出判断是一个由多种因素决定的复杂的心理过程。因此为了简化系统,突出重要因素,忽略影响较小的因素,得到图1的综合评价体系:

图1 驾驶员对减速带的综合评价体系

2.2因素集和评价集的确定

由于减速带对驾驶员心理影响的主要因素不多,于是选用单层次模糊综合评判模型。根据建立的评价体系,可得到因素集合为:

X={X1,X2,X3,X4}

评价集可表示为:

Y={好,较好,一般,差}

2. 3评价指标隶属度的确定

2.3.1评价指标隶属函数及隶属度值的确定

本文采用类似于梯形分布线性函数来确定各评价因素的隶属度,具体方法如下:

随机选取50名驾驶员,先对减速带的各评价因素按百分制进行打分,之后对各因素的打分进行统计并求平均,得到减速带各单因素的分数集Q= (I=1.……,4)。然后依惯例制订登记标准。如表1:

表1 减速带各因素等级标准

――――――――――――――――

评语等级 Y1Y2Y3Y4

(优)(良) (一般) (差)

因素得分

0≤≤100

4

――――――――――――――――

依此构造评价函数(即隶属函数),在此简便采用线性函数。

将各因素得分代入上述评价函数,即可得到减速带形状的各个单因素评价矩阵。

2.3.2各因素权重的确定

目前关于权重系数的确定方法有数十种之多,由于本文的调查数据均来自于驾驶员的主观感受,所以采用算术平均法,即由多个专家给出因素集每个元素的权值,然后对每个元素的多个权值取算术平均值。

2.3.3评价模型的确定

设因素集合为X={X1,X2,……,Xm},它表示对象所具有的m个属性,评价集为Y={Y1,Y2,……,Yn},它表示各因素可能取的评价。

假定对每一个因素Xi都有一个模糊评价Ri={Ri1,Ri2,……Rin}∈F(X×Y)。于是,对于m个因素有m 个模糊评价R1,R2,……,R m,它们总可以用矩阵来表示。

若已知模糊关系矩阵X和因素的权重分配为A={a1,a2,……,am},则可以由A和X求模糊综合评价B={b1,b2,b3 ,……,bm}。结合所建模糊综合评价模型的特点,选取“加权平均型”作为模糊算子,即向量A具有代表各因素xi的重要性的权系数的含义,因而应满足ai≥0,且。这一模糊算子是按照普通矩阵乘法进行的运算,可写成如下形式:

B=AoR

在这里“o”代表合成运算,在广义模糊运算下B的各元素为:

bj=(a1*r1j)+(a2*r2j)+……+(am*rmj) (1≤j≤n)

2.3.4综合评价模型的清晰化处理

由于根据模糊综合评价B按照最大隶属度原则只可以评价出减速带的所属等级,所以需对综合评价结果进行清晰化处理以反映同等级减速带之间的细微差别,具体如下:

评语集X={优,良,一般,差}。利用评价向量B的分量形成权重,如令其中K是正实数,应根据具体问题确定,一般可取K=2。若就评语打c,加权平均,则得综合评价B=(,,…,)的总分为Ci=。

3减速带形状的模糊综合评价分析

3.1减速带模型的归一化处理

由模糊实验中第三部分的单因素的重要程度试验得到了驾驶员对减速带的各因素的50个重要程度数据,分别对它们进行平均即可得到减速带各评价指标的权重:

安全感a1:7.68

紧张程度a2:5.32

醒目程度a3:8.84

舒适性a4:6.76

所以减速带的单因素X的模糊关系矩阵权重分配为A={7.68,5.32,8.84,6.76}。

结合所建模型的特点,选取“加权平均型”作为模糊算子,对A进行归一化处理得到:

A={0.27,0.19,0.31,0.23}

3.2 对各个减速带模型的模糊评价

通过由驾驶员心理的模糊实验获得的数据对对各减速带进行模糊评价

波浪形减速带的模糊单因素评价矩阵:

波浪形减速带的的综合评价为良,清晰化处理的结果为C1=77

标准梯形减速带的模糊单因素评价矩阵:

标准梯形减速带的的综合评价为一般,但是接近于良,清晰化处理的结果为C2=69

大圆弧形减速带的模糊单因素评价矩阵:

大圆弧形减速带的的综合评价为良,清晰化处理的结果为C3=76

流线形减速带的模糊单因素评价矩阵:

流线形减速带的的综合评价为良,清晰化处理的结果为C4=74

平面图形减速带的模糊单因素评价矩阵:

平面仿真图形减速带的的综合评价为优,清晰化处理的结果为C5=86

4结束语

减速带对驾驶员心理影响的四个因素:安全感受,醒目程度,紧张程度和舒适型感受是对立和统一的,从以上数据分析来看,结合交通心理学和模糊理论对其做出的评价结果是很符合实际的,因此该模型在此类问题的研究中是十分适用的。

5参考文献

[1] 赵德齐,《模糊数学》中央民族大学出版社

[2] 陈永义,刘云丰,汪培妆 《综合评判的数学模型・模糊数学》

[3] 单博毕,《道路交通心理》 警官教育出版社

[4] 胡智庆,郁冠中,《道路交通安全指南》 金盾出版社

第5篇:模糊数学范文

关键词:工程造价;模糊数学;快速估算

工程造价的模糊快速估算方法,是利用模糊数学的基本原理,在同一结构体系下,通过研究和对比拟建工程与已建工程的相似程度,根据类似的已建工程造价估算拟建工程造价的过程。该估算法既不需要计算工程量,也不用查概预算定额,省时省力,能够迅速、较准确地确定工程造价。当前,市场竞争日趋激烈,无论是投标竞争的施工企业,还是建设单位,要想取得成功的报价,就要求预算人员能在最短的时间内能拿出比较准确的预算或估价结果,即就是说要选择好的工程造价估算方法来确定报价。因此,在工程建设中,如何快速准确地测算工程造价, 制定策略,具有十分重要的意义。

一、工程造价模糊快速估算法的定义

工程的快速估算,从根本上说,就是利用某种方法,对工程造价所做的一个预先估计或估测。由于各种工程本身具有复杂性、多样性等特点,不可能存在两个完全一样的工程,而采用模糊快速估算方法,就是要在众多已施工结束的工程中找出相类似的工程。即工程快速估算的方法为:把要估算的工程称为“欲估工程”,把已经施工结束的工程称为“典型工程”,中找出与之最相似的若干个工程,然后利用这些若干个与“欲估工程”相似的工程(称为“相似工程”)的单方土建造价或某一工料消耗量作为原始资料,采用某种预测方法,对“欲估工程”的单方土建造价进行预测而得到“欲估工程”的单方土建造价。

二、模糊快速估算的优势及计算步骤

(一)模糊快速估算的优势

(1)模糊数学估价法适于市场经济下的报价。因为样本是企业已完工程项目,对样本的了解最深,它打破了定额对企业的束缚可以自由报价。且国家招标适宜最低价中标。

(2)模糊数学估价法适应国际潮流。同际上有一种新的承包方式工程项目建设总承包,设计、施工、设备采购一体化,没有图纸就报价,因此,使用模糊数学快速估算法进行报价较适宜。

(3)目前投资主体也在发生变化,由原来的同家单一主体转变为多元(国家、私人、外商)主体,多元主体对投资效果更加注重,使用模糊数学法更为科学。

(4)工程造价管理为全生命期的造价管理,即前期决策阶段、设计阶段、施工阶段、使用维修阶段。而影响工程造价最大的是前期决策阶段和设计阶段。此时一般没有图纸,应用模糊数学快速估算法较为适宜。

可以说,采用模糊数学快速估算法应用于工程造价中,不仅可以大大缩短计算工程造价的时间,节省计算工程量和套用定额所耗费的时间,还可以在造价估算上体现每个施工企业的经营策略、管理水平、技术水平等诸多客观因素,为企业投标策略提供了有力的参考数据,提高了中标的可能性。

(二)模糊快速估算的计算步骤

快速估算的计算步骤为:列出工程集合中各元素名称,这些元素的选定要能概括地描述该工程的代表性的特征收集典型工程资料,建立资料库从资料库中选取与欲估工程相似的工程,作为可比工程用AHP方法确定各元素的权重用二元对比排序法确定各元素的隶属函数值(对比工程模糊关系系数)算出∑tj,并定∑tj最大值为l,其他各工程的模糊关系系数为与最大的1相比所占的比例,在闭区间[1,0]中取值检验所选典型工程的可靠性(检验对比工程模糊关系系数)用模糊数学方法估算欲估工程单方土建造价、用模糊数学方法估算欲估工程某一工料单方消耗量检验欲估工程的可靠性(检验对比工程模糊关系系数),把所求得的预估工程的单方直接费作为已知,列入已知典型工程行列,重复上述步骤和方法,来检验各典型工程的精度估算欲估工程的单方土建造价。

三、模糊数学在工程造价快速估算中的应用

(一)工程造价快速估算数学模型的建立

(1)建立评价对象指标模型

工程产品不同于其他工业产品,其特点决定了工程造价计算的复杂性。要达到工程造价快速估算的目的,就必须抓住影响造价的主要因素。若考虑因素过多,势必加大计算量,从而影响测算的速度;但如果遗漏了主要因素,则会降低测算的精度和可信度。因此,在进行快速估算前,结合工程的实际情况,选取了11项对工程造价影响较大的因素,分为“土建工程”、“其他工程”和“设计参数”三大类。每一类又包含三到四个影响因素,构成了工程造价快速估算二级评判指标体系。

(2)评判指标分析

对各评判层次上的指标进行两两比较评分,在此基础上对评分进行三角模糊扩展,然后将各评判因素评分值进行汇总,利用三角模糊数的加法运算,并取平均值来确定模糊判断矩阵A=(aij)n×n,在此基础上,构造具有一致性模糊判断矩阵A=(a*ij)n×n。

式中:A――各评判因素模糊判断矩阵;

aij――各评判因素模糊判断矩阵内元素;

A*――各评判因素一致性模糊判断矩阵;

a*ij――各评判因素一致性模糊判断矩阵内元素;

t――参加评分的总人数。

(3)指标综合重要程度值

指标综合重要程度值的求法,如以下公式:

式中:Si――第i个评判指标综合重要程度。

(4)求权重向量W

1.由可求得各指标Si≥Sk(k=1,2,……,n;k≠i)的可能程度V(Si≥Sk)。

由求得指标优于其他指标的纯量测度d'(Ai)。

式中:d'(Ai)――指标优于其他指标的纯量测度;

Ai――第个指标。

由此得到权重向量:W[d'(A1),d'(A2),……,d'(An)]T。

2. 归一化后得到实际的权重向量:W[d(A1),d(A2),……,d(An)]T。

算出各级中影响因素指标的权重值后,根据公式:

求出各因素指标在估价体系中的实际权重值。

式中:Wij――评判指标在估价体系中的实际权重值;

S'i――一级评判指标的综合重要程度;

Sij――二级评判指标的综合重要程度。

(二)确立模糊关系系数

模糊关系系数实质上是各主要因素中不同种类、规格的“产品”对总造价的影响系数。如果把各个已建成的和待建的工程看成是主要因素集上的模糊集合,则模糊关系系数就是相应的主要因素隶属于这个模糊集合的隶属度。确定模糊关系系数的基本原则为:越费时、费工、费料、费钱的,其系数越大。

按照影响因素,将典型工程A、B、C和待建工程X进行对比。

各因素按相应的模糊关系系数赋值后,得到典型工程A、B、C和待建工程X评判因素论域U上的模糊集合,即:

UA=(uA11,…,uA14,uA21,…UA23,UA31,…u A34),

UB=(uB11,…,u B14,u B21,…u B23,u B31,…u B34),

UC=(uC11,…,uC14,uC21,…uC23,uC31,…uC34),

UX=(uX11,…,uX14,uX21,…uX23,uX31,…uX34)。

(三)计算加权海明贴近度

设有论域U={u1,u2,…un}上的模糊集合A=(a1,a2,…an),B=(b1,b2,…,bn),则:

式中:tHW(A,B)――模糊集合A、B间的海明贴近度;

Wi――评判指标在估价体系中的实际权重值;且满足。

将待建工程2分别与典型工程A,B,C进行贴近度比较,得到tHW(A,X),tHW(B,X)和tHW(C,X),并将其进行大小排序。

如果只是对工程造价进行粗略估算,可以直接取与待建工程X贴近度最高的典型工程的单位面积造价作为其单位面积造价。

(四)造价计算

将三项典型工程A、B、C按贴近度由大到小的顺序进行排列,并采用以下公式来计算待建工程的造价:

式中:y――待建工程造价的计算值;

M――待建工程的建筑面积;

λ――调整系数(一般λ>1,与通货膨胀有关);

a1,a2,a3――待建工程同典型工程的贴近度,且a1>a2>a3;

E1,E2,E3――与a1,a2,a3相对应的典型工程的单位面积造价。

四、结束语

综上所述,将模糊数学应用于工程造价快速估算中,不仅省时、省力,且可使工程造价估算会更加快速准确,是进行招投标工作的一个很有力的工具。当前,我国已在运用模糊数学对工程造价快速估算做了一些尝试和探讨,要想将它运用于工程实践中,还需考虑到施工企业的经营测量、管理水平、技术水平等对工程造价的影响,及考虑已施工结束的工程与待建工程之间最相似和最不相似等过程,以期能准备估算出工程造价。可以说,应用数学模糊法进行工程造价估算有着非常好的应用前景,其必将成为最有前途的估算方法之一。

参考文献:

[1]李凯,韩学峰.工程造价的模糊快速估算方法研究[J].山西建筑,2007(22).

第6篇:模糊数学范文

关键词:模糊数学;城区生活垃圾;污染防治

1 概述

随着城镇发展规模的不断扩大,城市的生活垃圾也随之大幅度增加,城市生活垃圾对居民生活环境的破坏越来越严重,治理城市生活垃圾污染对提高居民生活质量,改善居民生活环境有着举足轻重的作用,这项工作也一直受到各地政府环保部门的高多重视。因此,构建符合巢湖市城区自身特点的生活垃圾转运系统,寻求防治巢湖市城区生活垃圾污染的方法具有重要的理论和现实意义。

2 模型建立

2.1 传统综合评价模型

从众多的综合评价的方法来看,所能建立的数学模型的基本形式是多种多样的,而其中通过建立指数数学模型的方法对进行综合评价应用较为广泛,该评价方法主要如下,首先是对每个指标确定最大值和最小值,形成有效评估区间;其次,找到当前样本集合数据在第一步中所建立的区间中所处的位置;最后,将所有指数进行平均,得到一个总的综合评价指数,这种方法主要是运用了综合评分的数学思想[1],根据这种数学思想所建立的数学评价模型如下式表达[2]:

这其中i为第i个指标,j为第j个原因分组,pj为污染因素结构权重,Ki为各指标权重,xi为基期单指标测试平均值,xij为报告期单指标测试平均值,fi为调节因子。这种评价方法的优点在于指标结构简单,只涉及到单一的指标,并且所涉及到的指标一般而言都有一定的实际意义,可以让非数学专业人士也能理解;然而不足之处在于,我们所了解的污染体系绝不仅仅是只涉及到单一的指标,而往往是一个多维度的复杂体系,另外,这样一个多维度的复杂体系中的各个指标也会随着污染种类的变化发生相应的变化,这更是一个复杂的问题,因而,仅仅用单个指标来代表复杂的污染因素将会有很大的困难,并且直接会影响到评估的有效性。本文基于模糊数学理论所建立的污染综合评价模型就能很好地避开传统模型的难点,具有较好的可行性。

2.2 基于模糊数学理论的数学模型的建立

构建评价系数矩阵, 首先要调查所在城市的所有污染源(实际评估中可以选取几种重要的污染源),并且根据所选取的污染源所造成的严重程度予以打分,根据所打的分就可以确定一个矩阵R,这个矩阵称为指标评价系数矩阵,具体如下矩阵所示[3]。

接着,通过(3)式来计算评价权重的一个向量W,如下所示

最后,参考文献[4,5]的方法将所计算出来的权重向量予以归一化处理,并且将代表较好和较好以上级别的权重(较好及以上的权重才有评价的意义,忽略权重级别较低的指标)相加,将所得的和值乘以100,将这个值作为所研究的污染源之一的得分。

3 算例仿真

现在巢湖市城区生活垃圾进行综合评价,经过调查研究巢湖市城区生活垃圾的几个重要影响因素为:人口数量、城区面积、城市经济承载力、居民收入、消费结构、回收再利用率,以上因素通过调查统计所得数据如表1。

通过层次分析法计算出他们的权重向量:

4 结束语

根据上面的算例仿真结果,可以看出本文所介绍的评价模型较好地克服用单个指标来代表复杂的污染因素从而对评估结果的有效性不确定性的影响,并且在评价城市城区污染因素方面能够做到有效的定量分析,一定程度地保证了评价结果的有效性,除此之外,也使得评价结果更加清晰直观。正如前文所述,对于城区垃圾污染的评价来说,城区垃圾污染问题本身就是一个多维度的复杂体系所构成的,它是一个复杂且模糊性的数学问题,用模糊数学综合评价方法来进行评价具有较高的可操作性与可靠性,是一种实用且科学的方法。

参考文献

[1]L. Liu. Application of fuzzy mathematics: Shaanxi science and technology press,1996.

[2]C.L Bai, Y.Luo, The construction of students' physique monitoring and evaluation system, China'seducation,2008(9):134-135.

[3]R. Cai, C.M Jiang, Y.D Zhen and Y.M Zhang, Establishment of Mathematical Model of National Fitness Composite Index, 2005, 25(3): 30-32.

第7篇:模糊数学范文

关键词:模糊数学;汉字识别;模糊匹配

中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2012)21-5176-02

Fuzzy Theory Application to Chinese Characters Recognition

MA Hong-yan

(Information Engineering Institute, Longdong University ,Qinyang 745000,China)

Abstract: The fuzzy mathematics since its birth has achieved rapid development, with the popularization and application of computer tech? nology, especially the popularization of Internet, people depend more and more on computers to get all kinds of information, a lot of infor? mation processing are transferred to a computer for. In daily life and work, there are a large number of text information processing prob? lems, the text information to the computer processing requirements becomes very urgent. Character recognition is the field of pattern rec? ognition is an important direction, involving many aspects of knowledge, and its practical significance is far-reaching.

Key words: fuzzy mathematics;Chinese characters recognition;fuzzy matching

1965年,美国加州大学的L.A.Zadeh教授发表的题为:“Fuzzy Sets”和“Fuzzy Sets and Systems”两篇开创性的论文是模糊数学诞生的标志。

模糊性概念现在用模糊集来进行描述,运用模糊数学的概念可以进行判断、推理、评价、决策以及控制的过程等。例如模糊聚类分析、模糊模式识别等。这些方法构成了一种模糊性系统理论,构成了一种思辨数学的雏形,在气象、医学、心理、地质、石油、环境、生物、林业、农业、经济管理、化工、语言、遥感、控制、体育、教育等方面已经取得了明显的成果。模糊数学的应用领域主要是计算机智能方面,这也是计算机发展的一个主要方向。模糊数学主要研究的内容是三个方面:第一是模糊数学理论的研究,以及它和传统的精确数学、随机数学之间的关系。第二是模糊语言学以及模糊逻辑的研究。这两方面的研究目前还不是很成熟,需要进一步的深入研究。第三是模糊数学的应用的研究,这是模糊数学的主要研究方向。模糊数学的研究对象是不确定性的事物,因此它对于传统的精确数学、随机数学的不足能起到弥补的作用。现已有模糊群论、模糊拓扑学、模糊概率、模糊图论、模糊逻辑学、模糊语言学等分支。

1模式识别

模式识别的主要任务是让机器模拟人的思维方法,对客观世界中带有模糊特征的事物进行识别和分类。计算机分析各种模式,并对未知模式给出分类和结构描述。模式识别问题是已知事物的各种类别,然后来判断给定的对象是属于哪一个类别的问题,"模式"是指标准的模板。实际生活中,有些事物的类别(即模式)是明确、清晰和肯定的,但也有很多事物的模式带有不同程度的模糊性,对这些具有模糊性的模式借助于模糊理论来刻画。具有"模糊模式"的模式识别问题,可以用"模糊模式识别"方法来处理[1]。

解决模式识别的问题时使用模糊逻辑的方法或思想的方法就是模糊模式识别。模糊技术在统计模式识别及句法模式识别方面均有较好的应用。其主要特点是它能更直接更自然地表达人们习惯使用的一些逻辑含义,模糊数学对于直接的或者高层的知识表示很是适用,这就使得模糊概念的模式识别能成为智能科学前沿领域的研究的有效工具之一。

模糊模式识别通常由传感器部分、预处理部分、特征提取部分、识别分类部分四部分组成的,在模式识别征的提取是非常重要的。模式识别的方式有两种:第一种是最大隶属原则(直接方法),这种方法应用相当广泛,象三角形的识别、染色体的识别等都属于这一类,这类问题的难点在于隶属函数的建立。第二种是择近原则(间接方法),择近原则是模式识别中的一种间接方法,目前它已用于计算机识别手写数码及文字。对于文字识别,无论是印刷体还是手写体,让计算机识别时,输入的模型都是选取特征后面的平面格点,它是一个模糊集,而计算机原来存贮的模型也是几个模糊集,这时需要考虑的就是贴近问题。

汉字识别技术是一种高速、自动的信息录入手段,是未来计算机的重要职能接口,同时也是办公自动化、新闻出版、机器翻译等

在自然语言的处理过程中,模糊字辨认还是一个比较困难的事情,因此迫切需要一种高效率的自动的辨认方法。该文提出了一种基于语义的模糊匹配算法,能够很好地解决这个问题,而且具有实际应用的可能。

模糊数学是一门崭新的数学学科,它的产生不仅拓广了经典数学的基础,而且是使计算机科学向人们的自然机理方面发展的重大突破。它在科学技术、经济发展和社会学等问题的广泛应用领域中显示了巨大的力量。它虽然只有二十多年的历史,但已被国内外数学界以及信息、系统、计算机和自动控制科学、人员的普遍关注,它是正在迅速发展中的有着广阔应用前景的一门崭新学科。

[1]周拥,张彪,夏宽理.基于语义的模糊匹配在模糊汉字辨认中的应用[J].计算机工程,2002(5).

[2]张忻中.汉字识别技术[M].北京:清华大学出版社,1992.

[3]谢季坚,刘承平.模糊数学方法及其应用[M].3版.武汉:华中科技大学出版社,2006.

第8篇:模糊数学范文

关键词 模糊数学理论;图像处理;计算机;应用

中图分类号O1 文献标识码A 文章编号 1674-6708(2012)81-0117-02

模糊数学理论于1965年提出,它是对模糊性现象进行研究和处理的方法和理论,模糊数学理论的基本概念是模糊集合。近年来,关于模糊数学理论的研究进一步加深,模糊技术在众多领域得到了应用。计算机图像处理技术是借用计算机的识别和运算功能来进行图像的处理,在图像处理的过程中也会用到模糊数学理论,简化图像处理和调整的方法,提高图像处理的准确度和精确度。

1模糊数学理论概述

在日常生活中,我们经常会用到高个、胖子、年轻、漂亮热、善、好等形容词,这些词语只是对事物的大致描述,边界比较模糊,在范围上不能进行明确的界定,这就和模糊数学理论相关。模糊数学理论就是对模糊性现象进行分析和研究的方法和理论,该理论要重点把握模糊数学和随机数学以及精确数学之间的关系,对模糊性现象进行界定。因此,不仅生活中的模糊性现象比较多,工作中还会有许多模糊的问题,比如在确定水是否烧开的时候要对水的状态和温度进行确定,但是由于模糊性,水的温度和状态都不能进行明确的界定,需要运用模糊数学理论来分析和解决问题。近年来,模糊数学理论在模糊识别与控制、模糊评判、系统理论、医学、信息检索以及生物学方面都得到了广泛的应用,而计算机领域是模糊数学的重点研究领域。模糊数学理论可以解决计算机过于精确化的问题,帮助计算机对模糊信息进行敏捷和灵活的处理。

2模糊数学理论在图像处理中的应用分析

图像处理是利用计算机来进行图像的编码、图像数字化、图像分割、图像增强、图像分析和图像复原,虽然图像处理可以通过模拟技术和光学方法实现,但是图像数字处理技术具有方便性和灵活性,数字图像处理技术得到了重要的应用。在用计算机进行图像处理的过程中,要对图像的清晰度、对比度和图像颜色进行处理,对图像的蓝、黄、红三大基色进行模糊的调动和处理,提高图像处理的质量。

模糊数学理论对图像融合的作用。图像融合是提取有利信息来进行高质量图像的综合,提高原始图像的光谱分辨率和空间分辨率,提高计算机对原始图像信息的利用。传统的计算机图像融合方法是对两张图像的简单重叠,图像融合的准确性较低,模糊数学理论在图像处理中的应用就可以避免图像融合准确性较低的问题,图像经过处理之后的偏差率比较小。在图像融合的过程中,图像像素值会有一定程度的灰度值,图像的变化主要是由这些灰度值来决定的,如果灰度值达到了一定的程度,图像的性质就会发生变化。通过对灰度值和图像的关系分析可以发现,灰度值的变化影响着图像的变化以及图像效果的变化。因此,在利用计算机对图像融合处理的过程中,可以利用模糊理论,对灰度值与图像变化之间的关系进行进行快速的推断。计算机的运算能力和图像处理能力是非常强大的,通过对模糊数学理论的应用可以较快速的得到图像变化的范围和结果,实现图像融合的最佳效果。

模糊数学理论对图像调整的作用。图像调整一般都是对图像颜色的调整,通过不同的颜色来实现不同的视觉效果和应用效果,图像颜色调整可以通过对比度的调整来实现。图像效果有现代、古典、哥伦风、经典影楼以及其他效果,在利用计算机进行图像调整的过程中需要对图像颜色值进行调整,实现图像调整的最佳效果。但是在图像处理的过程中会有一些较为特殊的图像处理,在灰度值较大的图像调整和处理中,要首先对图像的灰度边缘进行调整,增加图像的灰度值,通过对比来进行图像效果的分析。如果图像的灰度值确定,可以通过灰度值的计算来掌握最大灰度值的计算,实现图像的对比调整。模糊数学在图像调整的过程中就是对对象对比度和图像颜色值的调整,由于图像处理效果没有明确的界定,处理人员可以通过模糊的调整来实现不同的图像处理效果。

模糊数学理论在其他图像处理中的应用。除了图像融合和图像调整,图像融合还包括了图像数字化、图像编码、图像分割和图像增强等,模糊数学理论在这些图像处理中的效果也是非常明显的。图像增强是指使图像变得更为清晰,使图像满足人们使用和计算机的要求。图像增强包括了边缘锐化、伪彩色处理和干扰抑制等,图像增强不需要保持原图像的色彩和强度,因此图像处理人员可以采用模糊数学理论来进行图像的增强。而图像分析是指对图像的数据信息以及度量进行抽取,得到图像的数值结果,对图像内容进行相关的描述,实现对图像信息的深度把握,图像分析只是对图像数值的简单抽取,处理人员可以利用模糊数学理论来解决图像分析和图像分割过程中的各种模糊问题,实现较好的图像处理效果,实现图像的增强和复合,解决图像处理中各种模糊问题。

3结论

模糊数学理论于上世纪的60年代提出,近年来在机械、化工、生物、医学以及计算机领域得到了快速的发展,解决了各种模糊性的难题。图像处理包括了图像数字化、图像分割、图像融合、图像增强以及图像分析,模糊数学理论可以对图像灰度值的变化范围进行分析和把握,解决灰度值变化和图像色彩变化之间的关系问题,通过采取合适的灰度值来实现较好的图像处理效果。因此,模糊数学理论可以有效的解决生活和工作中的各种模糊难题,实现问题的最佳解决。

参考文献

[1]郭川军.计算机指纹识别技术研究[J].中国科技信息,2011(5).

[2]赵永强,潘泉,张洪才.一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究[J].光子学报,2010(1).

第9篇:模糊数学范文

关键词:基建项目;成本管理;模糊数学法;质量成本

一、模糊数学法理论研究

模糊概念最早由L.A.Zadeh提出,其将外延不分明的概念定义为模糊概念,之后,为了能够准确的表达出模糊概念,将其用数学方法刻画这些概念,以便更为全面的评价影响成本管理的各种因素。同时,基建项目单位运用模糊数学法能够将不精确的、非定量的模糊现象进行定性化分析,确保基建项目单位能够获取到准确的成本信息,有助于基建项目单位更好的进行决策。总而言之,模糊数学法自运用以来,在世界范围内引起了极大的轰动,广泛的被各大基建项目单位所采用,为推进基建项目单位的进一步发展与壮大发挥了至关重要的作用。

模糊综合评价法是在模糊数学的基础之上,实行的一种综合评价方法,模糊数学是指运用数学方法对工程项目中模糊性现象做出有效的研究。伴随着我国社会经济水平的突飞猛进发展,模糊性现象在工程项目沟通过程中越来越突出,究其原因在于客观事物的差异之间存在着中介过渡,从表面意义上讲,模糊现象是指针对于某一事件,人类尚未寻找出一种精确的分类标准对其做出明确的判断。纵观事件万物,模糊性现象比比皆是,对于工程项目而言,工程项目决策的不确定性即为模糊现象,对于工程项目中的模糊性现象,采取传统的数学方式并不能够得到妥善的解决,因此,这就需要工程项目部门结合现代日益发达的科学技术,运用科学技术的综合化以及整体化,有效的应对工程项目中的模糊决策。

模糊数学产生是新型社会下的一次伟大创举,它将数学的应用范围从精确现象扩展到模糊现象,利用人的大脑将数学和模糊特征有效的结合起来,同时,利用电子计算机技术和网络信息技术,将有效的自然语言作为算法语言直接投入到计算机程序中,进一步完善电子计算机的功能,进而,不断提高现代机器的灵活性。

现阶段,模糊数学已经作为一门新兴的数学领域,自产生起,在短短的时间内,迅速遍及到世界的各个地区,并在各国得到了广泛应用。模糊数学具体崭新的理论和独特的方法,它打破了长期以来精确数学的种种局限,实现了数学领域的一次伟大创新,目前,模糊数学在我国的需要科学领域均得到了有效的应用,即管理科学、自动控制、天气预报以及商品质量评价等,并在运用过程中取得了良好的成果。

该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。

二、质量成本控制指标体系

基建项目成本管理过程中的模糊数字法的应用离不开健全的质量成本控制指标体系,因此,基建项目应构建起健全的质量成本控制指标体系,通常情况下,基建项目单位应着手于外部故障成本、质量检查验收成本、质量预防成本以及内部故障成本四个方面构建质量成本控制指标体系。第一,外部故障成本。外部故障成本主要源于基建项目实施过程中所运用的各类生产设备,项目单位为保障这些设备的正常运行所耗费费用,即赔偿费用、维修费用、保险费以及诉讼费用等;第二,质量检查验收成本。质量检查验收成本是指基建项目完成所需原材料的验收、质量鉴定等一切相关活动所耗费的费用,即原材料检验费用、购进设备的检验费用以及工程移交费用;第三,质量预防成本。质量预防成本是指基建项目单位为防止事故的发生所采取诸多预防措施等活动所耗费的费用,即质量教育培训、质量奖励、质量控制管理费用以及质量计划工作费用等;第四,内部故障成本。内部故障成本是指基建项目单位为满足建筑的需求,对原材料进行加工所耗费的费用,即施工质量成本、建后服务成本等。

三、基建项目成本管理规划

基建项目成本管理规划是一个重要且复杂的过程,该过程直接关系到基建项目是否得以顺利运行。因此,基建项目单位在制定成本管理规划时,应以质量成本控制的内容为指导,通过建立基建项目质量成本管理责任制,为基建项目确定质量成本计划指标,以保障制定出科学合理的成本管理规划。

四、基建项目质量成本评价

建筑施工企业进行基项目建质量成本分析,目的就是找出影响质量的主要缺陷和质量管理中的薄弱环节,为降低生产成本、调整质量成本构成、寻求最佳质量水平提供依据。

1.基建项目质量成本总额分析求出本期(年度)的质量成本总额:

质量成本=预防成本十鉴定成本+内部损失成本+外部损失成本分析比较本期质量成本与上期质量成本的变化情况并可找出发展的趋势。

2.基建项目质量成本结构分析(1)预防成本占质量总成本比率=预防成本/质量总成本*100%;(2)鉴定成本占质量总成本比率=鉴定成本/质量总成本*100%;(3)内部损失成本占质量总成本比率=内部损失成本/质量总成本*100%;(4)外部损失成本占质量总成本比率二外部损失成本/质量总成本*100%.

3.基建项目质量成本和比较基数的比较分析

(1)损失成本总额与生产额比较,计算出百万元生产额损失成本百万元生产额损失成本=(内部损失成本十外部损失成本)/生产额*100%;该指标是考核企业质量经济性的重要指标,同时也是同行业可比性指标。

(2)基建项目外部损失成本与生产额比较,计算出生产收入外部损失百万元生产额外部损失=外部损失成本/生产额*100%;该指标反映了由于质量不佳而造成的外部损失占生产收入的比重,既是考核企业提供社会经济效益的一部分,又是考核企业为客户服务,以及给客户带来的损失:是同行业可比性指标。

(3)基建项目质量总成本额与生产额进行比较,计算出生产质量成本率生产质量成本率=质量总成本/生产额*100%该指标反映了生产收入支付质量成本的多少,是同行业可比性指标。

(4)基建项目损失成本与利润进行比较分析,计算百万元利润损失成本百万元利润损失成本=(内部损失成本+外部损失成本)/利润*100%

五、基建项目质量成本控制

基建项目单位开展质量成本控制应分以下几个方面进行:一是全面落实质量成本责任制。项目单位应不断强化职员的质量成本意识,确保每一位职工均能够承担起质量成本管理责任。同时,基建项目单位应健全施工项目质量成本控制制度,切实将该制度落实到位,保证充分发挥其应有的职能;二是加强图纸考核工作。基建项目施工前期,应多次考核、审计图纸,在确保图纸万无一失的情况下,开展各项工作;三是做好质量管理工作。及时发现成本管理过程中存在的问题,并及时采取相应措施,防止给予基建项目带来重大影响;四是避免过剩质量成本的额外支出。基建项目预计支出往往与实际支出有一定的差距,因此,项目单位应切实严格按照技术标准、成本管理规划等实施,将其支出控制在最低限度。

参考文献:

[1]俞丹坚:企业内部基建项目的成本管理工作概述[J].现代经济信息,2011,(01).

[2]高海涛 李宏涛:试论煤矿企业成本管理工作与自我收入提高的关系[J].经营管理者,2011,(17).