一种基于层次分析法的指标权重量化方法及系统与流程

技术特征：

1.一种基于层次分析法的指标权重量化方法，其特征在于，包括：

构造指标体系层次结构模型；

利用层次分析法，分别确定出所述指标体系层次结构模型中每个指标所对应的权重，得到每个指标各自对应的初始指标权重；

分别计算所述指标体系层次结构模型中每个指标的信息熵；

分别利用每个指标的信息熵，对每个指标各自对应的初始指标权重进行修正，得到每个指标各自对应的修正后指标权重。

2.根据权利要求1所述的基于层次分析法的指标权重量化方法，其特征在于，所述指标体系层次结构模型包括目标层、准则层和指标层。

3.根据权利要求1所述的基于层次分析法的指标权重量化方法，其特征在于，所述分别确定出所述指标体系层次结构模型中每个指标所对应的权重的过程，包括：

构造两两比较判断矩阵，然后进行相应的层次单排序和一致性检验，得到所述指标体系层次结构模型中每个指标所对应的权重。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于层次分析法的指标权重量化方法，其特征在于，计算所述指标体系层次结构模型中任一指标X_j的信息熵的过程，包括：

利用预设的信息熵计算公式，计算指标X_j的信息熵；其中，所述信息熵计算公式为：

$H\left(X_j\right)=-\frac{1}{\log m}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}p\left(x_{ij}\right)\log p\left(x_{ij}\right);$

式中，m表示指标X_j中包含的样本值的总数量；x_ij表示指标X_j中的第i个样本值；p(x_ij)表示样本值x_ij的概率；

其中，

5.一种基于层次分析法的指标权重量化系统，其特征在于，包括：

模型构造模块，用于构造指标体系层次结构模型；

权重确定模块，用于利用层次分析法，分别确定出所述指标体系层次结构模型中每个指标所对应的权重，得到每个指标各自对应的初始指标权重；

信息熵计算模块，用于分别计算所述指标体系层次结构模型中每个指标的信息熵；

权重修正模块，用于分别利用每个指标的信息熵，对每个指标各自对应的初始指标权重进行修正，得到每个指标各自对应的修正后指标权重。

6.根据权利要求5所述的基于层次分析法的指标权重量化系统，其特征在于，所述模型构造模块构造的所述指标体系层次结构模型包括目标层、准则层和指标层。

7.根据权利要求5所述的基于层次分析法的指标权重量化系统，其特征在于，所述权重确定模块，具体用于通过利用层次分析法，来构造两两比较判断矩阵，然后进行相应的层次单排序和一致性检验，得到所述指标体系层次结构模型中每个指标所对应的权重。

8.根据权利要求5至7任一项所述的基于层次分析法的指标权重量化系统，其特征在于，所述信息熵计算模块，包括：

信息熵计算单元，用于利用预设的信息熵计算公式，计算指标X_j的信息熵；其中，所述信息熵计算公式为：

$H\left(X_j\right)=-\frac{1}{\log m}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}p\left(x_{ij}\right)\log p\left(x_{ij}\right);$

式中，m表示指标X_j中包含的样本值的总数量；x_ij表示指标X_j中的第i个样本值；p(x_ij)表示样本值x_ij的概率；

其中，