內容簡介
本書介紹了幾種比較流行的現代綜合評價方法的理論和套用。主要內容包括：層次分析法、模糊綜合評判法、數據包絡分析法、人工神經網路評價法、灰色綜合評價法及其在經濟管理中的典型套用案例。其中，關於人工神經網路評價法和灰色綜合評價法的內容，是*一次比較系統地出現在此類著作之中。並且對幾種綜合評價方法的組合與集成做了討論。本次修訂版增加了一些新的綜合評價方法簡介，並對通用的現代綜合評價支持系統研製進行了探討。另外，本修訂版繼續提供層次分析法、模糊綜合評判法、灰色綜合評價法的程式光碟，供讀者使用。
本書避開了某些深奧的數學背景，簡明、系統地分析了幾種方法的套用理論基礎。本書既可作為經濟管理類專業的研究生、高年級本科生的教學參考書，也可供從事統計、評價與決策、管理科學與系統工程的理論工作者和實際工作者參考。
精彩書摘
《綜合評價方法》：
神經網路的特點是，神經網路將信息或知識分布儲存在大量的神經元或整個系統中。它具有全息聯想的特徵，具有高速運算的能力，具有很強的適應能力，具有自學習、自組織的潛力。另外，它有較強的容錯能力，能夠處理那些有噪聲或不完全的數據。鑒於人工神經網路具有上述特徵，所以可建立基於人工神經網路的多指標綜合評價方法。其解決有關經濟等方案評價方面問題的方式與層次分析和模糊理論分析法完全不同。它是模擬人腦的思維，把大量的神經元連成一個複雜的網路，利用已知樣本對網路進行訓練，即類似於人腦的學習，讓網路存儲變數間的非線性關係，即類似於人腦的記憶功能，然後利用存儲的網路信息對未知樣本進行評價，即類似於人腦的聯想功能。
由於實際綜合評價往往是非常複雜的，各個因素之間互相影響，呈現出複雜的非線性關係，人工神經網路為處理這類非線性問題提供了強有力的工具。它是一種智慧型化的數據處理方法，其處理具有非線性關係數據的能力，是目前其他方法所無法比擬的。與其他綜合評價方法相比，基於人工神經網路的綜合評價方法已越來越顯示出它的優越性。
基於人工神經網路的多指標綜合評價方法通過神經網路的自學習、自適應能力和強容錯性，建立更加接近人類思維模式的定性和定量相結合的綜合評價模型。訓練好的神經網路把專家的評價思想以連線權的方式賦予於網路上，這樣該網路不僅可以模擬專家進行定量評價，而且避免了評價過程中的人為失誤。由於模型的權值是通過實例學習得到的，這就避免了人為計取權重和相關係數的主觀影響和不確定性。
其中，反向傳播（BP）神經網路是由Rumelhart等人於1985年提出的一種很有影響的神經元模型，它是一種多層次反饋型網路，所使用的是有“導師”的學習算法。基於BP人工神經網路的綜合評價方法具有運算速度快、問題求解效率高、自學習能力強、適應面寬等優點，較好地模擬了評價專家進行綜合評價的過程，因而具有廣闊的套用前景。
……
作品目錄
第一章 概論
第一節 綜合評價概述
第二節 指標體系的建立
第三節 指標權重的確定
第四節 評價方法的選擇
參考文獻
第二章 層次分析法
第一節 層次分析法的思想和原理
第二節 層次分析法的模型和步驟
第三節 層次分析法的套用案例
參考文獻
第三章 模糊綜合評判法
第一節 模糊綜合評判法的思想和原理
第二節 模糊綜合評判法的模型和步驟
第三節 模糊綜合評判法的套用案例
參考文獻
第四章 數據包絡分析法
第一節 數據包絡分析法的思想和原理
第二節 數據包絡分析法的模型和步驟
第三節 數據包絡分析法的套用案例
參考文獻
第五章 人工神經網路評價法
第一節 人工神經網路評價法的思想和原理
第二節 人工神經網路評價法的模型和步驟
第三節 人工神經網路評價法的套用案例
參考文獻
第六章 灰色綜合評價法
第一節 灰色綜合評價法的思想和原理
第二節 灰色綜合評價法的模型和步驟
第三節 灰色關聯分析法的套用案例
參考文獻
第七章 綜述與創新
第一節 對幾種綜合評價方法的評析
第二節 對組合評價方法的討論
第三節 綜合評價方法的兩兩集成
參考文獻
第八章 幾種比較新的綜合評價方法簡介
第一節 網路層次分析法
第二節 基於粗糙集的綜合評價方法
第三節 基於支持向量機的綜合評價方法
第四節 基於結構方程模型的綜合評價方法
第五節 基於集對分析的綜合評價方法
第六節 基於可拓學的綜合評價方法
參考文獻
第九章 現代綜合評價的支持系統研製
第一節 引子
第二節 相關研究現狀述評
第三節 現代綜合評價支持系統的分析與設計
參考文獻
第十章 結束語——我國綜合評價活動的發展與問題
參考文獻
附錄 現代綜合評價軟體包（MCE）使用幫助文檔
