決策分析法在烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

摘要 在煙葉質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中，決策分析法是較為常見的方法，主要包括主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、雷達(dá)圖評(píng)價(jià)法，以及各類主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法等。對(duì)這些方法在煙葉質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用進(jìn)行了綜述，分析了其不足之處，并探討了層次分析法與綜合賦權(quán)法在烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用可能性。

關(guān)鍵詞 烤煙；質(zhì)量；決策分析；綜合評(píng)價(jià)

中圖分類號(hào) S571 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2014）17-05617-03

Abstract Decisionmaking analysis is a kind of method mainly used in the comprehensive evaluation of tobacco quality. Generally， this method includes principal component analysis， the gray correlation analysis method， the radar chart evaluation method， and all kinds of subjective and objective weighting method and so on. This paper reviews the application of these methods in comprehensive evaluation of tobacco quality， analyzes its deficiency， and discusses the possibility of the application of analytic hierarchy process model and comprehensive empowerment method in the fluecured tobacco quality comprehensive evaluation.

Key words Fluecured tobacco； Quality； Decisionmaking analysis； Comprehensive evaluation

烤煙煙葉的質(zhì)量主要包括外觀質(zhì)量、化學(xué)成分、感官質(zhì)量、物理特性、安全性等方面?？緹煙熑~外觀質(zhì)量主要是依賴于烤后煙葉的顏色、成熟度、葉片結(jié)構(gòu)、身份、油分、色度等指標(biāo)加以評(píng)判的[1]；化學(xué)品質(zhì)主要是各類化學(xué)物質(zhì)的含量，如還原糖、總糖、總氮、氯、鉀等物質(zhì)的含量[2]；感官質(zhì)量主要依賴于人們對(duì)卷煙的評(píng)吸而得出的結(jié)論，具有主觀偏好性，主要包括光澤、香氣、協(xié)調(diào)性、雜氣、刺激性、余味等指標(biāo)[3]。煙葉質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)，就是綜合考慮煙葉的各個(gè)質(zhì)量因素，對(duì)煙葉的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)判。因此，烤煙質(zhì)量評(píng)價(jià)體系牽涉很多指標(biāo)，具有復(fù)雜性、可變性、模糊性。其中，如何確定各個(gè)質(zhì)量因素的權(quán)重比例，是一個(gè)核心的問題。目前，烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)常利用多元統(tǒng)計(jì)學(xué)與主觀、客觀賦權(quán)法相結(jié)合的方法進(jìn)行，利用較多的方法為決策分析法，主要包括主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法、雷達(dá)圖評(píng)價(jià)法，以及各類主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法[4]。筆者將對(duì)決策分析法在烤煙質(zhì)量綜合中的應(yīng)用進(jìn)行綜述，以期為烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法研究提供借鑒。

1 各類決策分析法在烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

1.1 主成分分析法

主成分分析[5]主要是從多個(gè)指標(biāo)中選出有代表性的指標(biāo)，計(jì)算出各指標(biāo)的綜合值，以達(dá)到方案決策的目的，其特點(diǎn)在于能消除各指標(biāo)之間的相關(guān)性。

葉協(xié)鋒等基于主成分分析評(píng)價(jià)模型，對(duì)河南省平頂山市42個(gè)煙葉樣品的8個(gè)外觀質(zhì)量指標(biāo)和8個(gè)化學(xué)成分指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并對(duì)比Fisher判別函數(shù)和聚類分析的結(jié)果，兩者有較好的一致性[6]。呂中顯等對(duì)39個(gè)烤煙樣本的10項(xiàng)化學(xué)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得到各樣品的綜合分值，在此基礎(chǔ)之上對(duì)綜合分值進(jìn)行系統(tǒng)聚類，該結(jié)果與指數(shù)和法相比，評(píng)價(jià)結(jié)果較吻合[7]。因此，主成分分析法在烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中可行。張延軍等利用主成分分析和逐步回歸分析的方法建立了感官質(zhì)量指標(biāo)與外觀質(zhì)量指標(biāo)的關(guān)系模型，結(jié)果表明，顏色、成熟度和油分是決定烤煙感官質(zhì)量的主要因素，其次是葉片結(jié)構(gòu)和身份等因素[8]。

1.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析法

灰色關(guān)聯(lián)度分析方法由鄧聚龍教授提出[9]，隨著灰色系統(tǒng)研究的深入，現(xiàn)已應(yīng)用于很多領(lǐng)域。由于這種評(píng)估方法的綜合評(píng)判結(jié)果與實(shí)際表現(xiàn)吻合，是一種較為有效的方法。因此，近年來應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行煙葉質(zhì)量評(píng)價(jià)的報(bào)道逐漸增多。吳成林等運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法對(duì)烤煙高鉀品種中的主要農(nóng)藝性狀和化學(xué)性狀與鉀含量之間的關(guān)系進(jìn)行分析[10]。結(jié)果表明，與鉀含量關(guān)聯(lián)的田間表現(xiàn)性狀順序是葉寬> 葉片數(shù)>大田生育期>莖圍>葉長(zhǎng)>節(jié)距>株高>發(fā)病率，與鉀含量關(guān)聯(lián)的化學(xué)性狀順序是鉀氯比>總糖>還原糖>氯>總氮>糖堿比>氯堿比>煙堿。胡建軍等對(duì)煙葉主要化學(xué)成分與其感官質(zhì)量進(jìn)行了灰色關(guān)聯(lián)分析[11]。結(jié)果表明，蛋白質(zhì)、總氮、煙堿等化學(xué)指標(biāo)與香氣質(zhì)、香氣量、雜氣、刺激性和余味等感官質(zhì)量指標(biāo)呈顯著負(fù)相關(guān)，而與勁頭、濃度等呈顯著正相關(guān)；糖堿比、總糖等化學(xué)指標(biāo)與香氣質(zhì)、香氣量、雜氣、刺激性和余味等感官質(zhì)量指標(biāo)呈顯著正相關(guān)，而與勁頭、濃度等呈顯著負(fù)相關(guān)。謝小丹等采用灰色關(guān)聯(lián)度分析對(duì)新引進(jìn)的8個(gè)美國烤煙品種進(jìn)行了綜合評(píng)判[12]。

1.3 雷達(dá)圖的評(píng)價(jià)法

雷達(dá)圖綜合評(píng)價(jià)方法[13]是一種數(shù)形結(jié)合的方法。通過計(jì)算雷達(dá)圖的特征向量，采用特定的評(píng)價(jià)函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的目的。劉魁等應(yīng)用“雷達(dá)圖”分析法，綜合考慮多個(gè)性狀指標(biāo)值及協(xié)調(diào)性，分析顯示，參試品種中，CF212、CF202 表現(xiàn)最好，9803、LJ935、Y8303、Y017 次之，NC89 表現(xiàn)最差[14]，并且評(píng)價(jià)結(jié)果與品種實(shí)際表現(xiàn)吻合。魏春陽等根據(jù)雷達(dá)圖的特性，提出了基于雷達(dá)圖的烤煙外觀質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法，并應(yīng)用此方法進(jìn)行了實(shí)例分析計(jì)算[15]。結(jié)果表明，應(yīng)用該方法對(duì)烤煙外觀質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與外觀質(zhì)量定性評(píng)價(jià)結(jié)果一致。因此，雷達(dá)圖評(píng)價(jià)法能夠?qū)緹熗庥^綜合質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。

1.4 DTOPSIS法

DTOPSIS法[16]源于陳延川提出的近似理想解的最優(yōu)排序技術(shù)法，姚興濤將其改進(jìn)后用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多目標(biāo)決策，稱為DTOPSIS 法。DTOPSIS法是借助一個(gè)多目標(biāo)決策問題的“理想解”與“負(fù)理想解”去排序。由于該法把每個(gè)指標(biāo)都轉(zhuǎn)化為可以比較的規(guī)范化指標(biāo)且可以計(jì)算單個(gè)指標(biāo)與“理想解”和“負(fù)理想解”的距離測(cè)度，能夠在綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上進(jìn)行各個(gè)指標(biāo)的對(duì)比分析。

史躍偉等采用DTOPSIS法，對(duì)從高世代中篩選出來的15個(gè)烤煙優(yōu)良品系進(jìn)行小區(qū)比較試驗(yàn)[17]，評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際表現(xiàn)一致。楊春元等對(duì)從貴州平塘、惠水2個(gè)縣5個(gè)收購站點(diǎn)中隨機(jī)抽取 K326品種的C3L和 C3F各3組樣品進(jìn)行化學(xué)檢測(cè)和感官評(píng)吸，評(píng)價(jià)結(jié)果采用DTOPSIS法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，最終評(píng)價(jià)結(jié)果與站點(diǎn)煙葉質(zhì)量的實(shí)際表現(xiàn)基本一致[18]。黃平俊等運(yùn)用DTOPSIS法分析了湖南煙葉產(chǎn)區(qū)化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)，初步探討DTOPSIS法在煙葉化學(xué)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[19]。結(jié)果表明，瀏陽煙區(qū)的綜合評(píng)價(jià)值最高，化學(xué)品質(zhì)最協(xié)調(diào)，其次是衡陽煙區(qū)，桑植煙區(qū)綜合評(píng)價(jià)值最低。李富欣等采用DTOPSIS法對(duì)河南省2002年種植的8個(gè)烤煙品種的還原糖、總植物堿、氯、鉀、總氮和淀粉檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)[20]。結(jié)果表明，K326的化學(xué)品質(zhì)最協(xié)調(diào)，其次是云煙87，NC89最差，其結(jié)果與烤煙化學(xué)品質(zhì)實(shí)際的協(xié)調(diào)性一致。因此，DTOPSIS法較單一性狀的方差分析更為合理，可準(zhǔn)確評(píng)價(jià)烤煙新品種的優(yōu)劣。

1.5 模糊數(shù)學(xué)法

在人類社會(huì)和各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域中，人們所遇到的各種量大體上可以分成兩大類：確定性的與不確定性的。而不確定性又可分為隨機(jī)性和模糊性，人們正是用3種數(shù)學(xué)來分別研究客觀世界中不同的量，模糊數(shù)學(xué)法[21]正是基于此思想并與數(shù)學(xué)方法結(jié)合而誕生的。

胡建軍報(bào)道，在按照卷煙感官技術(shù)要求進(jìn)行卷煙感官評(píng)定中，合理、恰當(dāng)?shù)剡\(yùn)用模糊綜合評(píng)定法處理評(píng)分結(jié)果，有助于對(duì)卷煙感官質(zhì)量作科學(xué)、公正、準(zhǔn)確的判斷[22]。李東亮等針對(duì)單料煙感官質(zhì)量評(píng)定大多采用描述性語言對(duì)各單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)不易形成定量的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果這一問題，采用層次模糊法對(duì)單料煙感官質(zhì)量進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)[23]。結(jié)果表明，層次分析法確定各單項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重符合實(shí)際的評(píng)吸要求，模糊綜合評(píng)價(jià)容易給出定量的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。張勇剛為克服傳統(tǒng)的模糊綜合評(píng)判中主觀賦權(quán)的局限性，借助信息論中熵的概念，建立熵權(quán)模糊法綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)四川省6個(gè)主產(chǎn)煙區(qū)的烤煙感官質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)[24]。結(jié)果表明，攀枝花市和涼山州對(duì)“優(yōu)”級(jí)別的隸屬度最大，分別為0.487 2和0.736 4；涼山州的烤煙感官質(zhì)量總體狀況最優(yōu)。與其他評(píng)價(jià)方法相比，該方法評(píng)價(jià)過程簡(jiǎn)易，結(jié)果定量，相對(duì)客觀可信。

2 烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)決策方法的不足

由于評(píng)價(jià)烤煙質(zhì)量的指標(biāo)眾多，而每一類指標(biāo)又可細(xì)分為若干個(gè)隸屬指標(biāo)。因此烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)具有復(fù)雜性和不確定性，單用決策分析法去評(píng)價(jià)烤煙質(zhì)量或延用以前的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，往往不能滿足對(duì)煙葉質(zhì)量評(píng)價(jià)的需求。此外，每類指標(biāo)對(duì)烤煙質(zhì)量的貢獻(xiàn)不一樣，即各指標(biāo)權(quán)重不一樣，確定這些指標(biāo)的權(quán)重，目前主要有主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法等，但是由于主觀法與客觀法各有缺點(diǎn)，主觀法太依賴人們的主觀臆斷，而客觀法脫離主觀評(píng)判，評(píng)價(jià)結(jié)果往往不可靠。因此，這兩類方法都存在一定的誤差，只有將這兩類方法結(jié)合在一起去評(píng)價(jià)烤煙綜合質(zhì)量，才能逐步縮小烤煙質(zhì)量評(píng)價(jià)理論值與實(shí)際值之間的差異[25]。

3 改進(jìn)的烤煙煙葉質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法

基于上述各類分析方法存在的問題，為了逐步調(diào)和主觀賦權(quán)和客觀賦權(quán)相互之間的矛盾，以使煙葉質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果符合煙葉生產(chǎn)的實(shí)際，特提出層次分析法與綜合賦權(quán)法，以同業(yè)內(nèi)眾位專家探討。

3.1 基于層次分析法的烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

美國運(yùn)籌學(xué)家A.L.Saaty于20世紀(jì)70年代提出的層次分析法（Analytical Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱AHP方法），是一種定性與定量相結(jié)合的決策分析方法[26]。它是一種將決策者對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的決策思維過程模型化、數(shù)量化的過程。應(yīng)用這種方法，決策者通過將復(fù)雜問題分解為若干層次和若干因素，在各因素之間進(jìn)行簡(jiǎn)單的比較和計(jì)算，就可以得出不同方案的權(quán)重，為最佳方案的選擇提供依據(jù)[27-29]。

AHP法首先把問題層次化，按問題性質(zhì)和總目標(biāo)將此問題分解成不同層次，構(gòu)成一個(gè)多層次的分析結(jié)構(gòu)模型，分為最低層（供決策的方案、措施等），相對(duì)于最高層（總目標(biāo)）的相對(duì)重要性權(quán)值的確定或相對(duì)優(yōu)劣次序的排序問題。根據(jù)此分析方法，構(gòu)建如圖1所示的“烤煙質(zhì)量綜合評(píng)定數(shù)學(xué)模型”。

3.2 基于綜合賦權(quán)法的烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

在多屬性決策問題中，權(quán)重問題的研究占有重要的地位，因?yàn)闄?quán)重的合理性直接影響著多屬性決策排序的準(zhǔn)確性[30]。不論是主觀法還是客觀法，都具有一定的片面性。為兼顧對(duì)屬性的偏好，同時(shí)又力爭(zhēng)減小主觀隨意性，使對(duì)屬性的賦權(quán)達(dá)到主觀與客觀的統(tǒng)一，提出最優(yōu)組合賦權(quán)的方法，從而使求解多屬性決策問題更客觀、準(zhǔn)確、有效[31]。最優(yōu)組合評(píng)價(jià)法模型構(gòu)建如圖2所示。

4 展望

多屬性決策求解過程中，確定權(quán)重的方法主要有主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、綜合賦權(quán)法這3類[25，32]。主觀賦權(quán)法主要是根據(jù)決策者依靠經(jīng)驗(yàn)確定權(quán)重的一種方法，通常決策者不同，其權(quán)重賦值也因人而異。常見的主觀賦權(quán)法主要有：層次分析法、最小平方法、專家調(diào)查法等[33-34]。客觀賦權(quán)法主要是依靠原始數(shù)據(jù)之間的某種數(shù)理聯(lián)系確定的權(quán)重，與人們的主觀臆斷無關(guān)?？陀^賦權(quán)法主要包括主成分分析法、熵權(quán)法、最大離差化賦權(quán)法等[35-38]。綜合賦權(quán)法是結(jié)合主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法而提出的一種綜合賦權(quán)法，目前有關(guān)綜合賦權(quán)法的研究也已有相關(guān)報(bào)道[39]。

各類指標(biāo)權(quán)重計(jì)算越符合實(shí)際，決策分析也就越準(zhǔn)確。主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法各有優(yōu)劣，采用綜合賦權(quán)法來確定烤煙各類指標(biāo)的權(quán)重，其結(jié)果更可靠。因此，探討綜合賦權(quán)法在烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中的具體應(yīng)用，將會(huì)為烤煙質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)帶來理論參考方法。

參考文獻(xiàn)

[1]湯朝起，劉偉，潘紅源，等.烤煙外觀質(zhì)量的評(píng)價(jià)延伸指標(biāo)與內(nèi)在品質(zhì)的關(guān)系[J].煙草科技，2011（9）：71-74.

[2] 楊欣玲，何景福，李帆，等.河南濃香型烤煙與巴西烤煙化學(xué)成分對(duì)比分析[J].農(nóng)學(xué)學(xué)報(bào)，2012（2）：58-63.

[3] 吳春，王志紅.烤煙評(píng)吸質(zhì)量與主要化學(xué)成分相關(guān)及通徑分析[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010（11）：63-66.

[4] 楊保安，張科靜.多目標(biāo)決策分析理論、方法與應(yīng)用研究[M].上海：東華大學(xué)出版社，2008.

[5] 任若恩，王慧文.多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析——理論、方法、實(shí)例[M].北京：國防工業(yè)出版社，1997.

[6] 葉協(xié)鋒，魏躍偉，楊宇熙，等.基于主成分分析和聚類分析的烤煙質(zhì)量評(píng)價(jià)模型構(gòu)建[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，2009（3）：268-271.

[7] 呂中顯，趙銘欽，劉國順，等.主成分和聚類分析在烤煙化學(xué)品質(zhì)分類評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010（11）：31-35.

[8] 張延軍，李旭華，林銳鋒，等.主成分回歸分析法在永州煙葉評(píng)吸質(zhì)量與外觀質(zhì)量的關(guān)系模型構(gòu)建中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2012（18）：256-259.

[9] 鄧聚龍.灰色控制系統(tǒng)[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，1993.

[10] 吳成林，鐘軍，潘著，等.烤煙高鉀新品系主要性狀的優(yōu)勢(shì)分析及灰色關(guān)聯(lián)分析[J].作物研究，2012（3）：236-242.

[11] 胡建軍，馬明，李耀光，等.煙葉主要化學(xué)指標(biāo)與其感官質(zhì)量的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].煙草科技，2001（1）：3-7.

[12] 謝小丹，陳順輝，巫升鑫，等.烤煙新引品種的模糊綜合評(píng)判和灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)，2002（2）：160-163.

[13] 高惠璇.應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：北京大學(xué)出版社，2005.

[14] 劉魁，王元英，羅成剛，等.雷達(dá)圖分析法在烤煙品種試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].中國煙草科學(xué)，2010（6）：64-67.

[15] 魏春陽，王信民，蔡憲杰，等.基于雷達(dá)圖的烤煙外觀質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)[J].煙草科技，2008（12）：57-60.

[16] 陳延.決策分析[M].北京：科學(xué)出版社，1987.

[17] 史躍偉，王軼，任學(xué)良.運(yùn)用DTOPSIS法綜合評(píng)價(jià)烤煙新品系[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009（1）：51-53.

[18] 楊春元，郭傳壽，鄒芳蕓，等.DTOPSIS法在不同產(chǎn)地?zé)熑~質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中的初步應(yīng)用[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2011（10）：91-93.

[19] 黃平俊，歐陽花，王松峰，等.應(yīng)用DTOPSIS法綜合評(píng)價(jià)煙葉化學(xué)品質(zhì)的初步研究[J].耕作與栽培，2008（4）：23-24.

[20] 李富欣，鄧蒙芝.DTOPSIS法在煙葉化學(xué)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].煙草科技，2006（8）：35-37.

[21] 周泰文，王曉星.模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)簡(jiǎn)明教程[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社，1993.

[22] 胡建軍.模糊綜合評(píng)定法在卷煙感官評(píng)吸中的應(yīng)用[J].煙草科技，1998（5）：29-31.

[23] 李東亮，胡軍，許自成，等.單料煙感官質(zhì)量的層次模糊綜合評(píng)價(jià)[J].鄭州輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2007（1）：27-30.

[24] 張勇剛，宋朝鵬，李常軍，等.熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)法在烤煙感官質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].中國煙草學(xué)報(bào)，2010（6）：33-36.

[25] 戎郁萍，趙敏，朱玲玲，等.三種客觀賦權(quán)法分析草地管理措施對(duì)土壤有機(jī)碳含量的影響[J].生態(tài)學(xué)雜志，2012（4）：987-993.

[26] 秦壽康.綜合評(píng)價(jià)原理與應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2003.

[27] 左錦靜，姚永志，鄧小易.層次分析法確定傳統(tǒng)豆腐質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重的研究[J].食品研究與開發(fā)，2012（6）：12-15.

[28] 廖宇波.層次分析法在企事業(yè)單位人才測(cè)評(píng)中的應(yīng)用研究[J].新余學(xué)院學(xué)報(bào)，2012（3）：22-24.

[29] 陳文彬，龔代圣.基于AHP熵權(quán)法的信息化廠商評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012（12）：101-104.

[30] 王明濤.確定組合預(yù)測(cè)權(quán)系數(shù)最優(yōu)近似解的方法研究[J].統(tǒng)計(jì)研究，1999（7）：43-50.

[31] 陳偉，夏建華.綜合主、客觀權(quán)重信息的最優(yōu)組合賦權(quán)方法[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2007（1）：17-22.

[32] 劉魁.烤煙品種綜合評(píng)價(jià)方法研究[D].北京：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院，2011.

[33] 韓超，泮曉華，李國梁，等.基于GIS多源信息集成的含水層富水性模糊層次分析法[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì)，2012（4）：19-25.

[34] 李洪濤，朱寧，康威，等.土地利用現(xiàn)狀評(píng)價(jià)與分析——基于權(quán)的最小平方法[J].國土資源科技管理，2011（1）：80-84.

[35] 薛春雷，逯曉萍，張雅慧，等.基于熵權(quán)賦權(quán)法的灰色系統(tǒng)理論在高丹草品系綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010（1）：51-55.

[36] 朱國宏.基于離差最大化的礦井自然條件安全性評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型建立的研究[J].山西煤炭管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2010（4）：121-123.

[37] 張影秋，吳瑞明，張揚(yáng).基于離差最大化與灰色關(guān)聯(lián)分析的危險(xiǎn)源辨識(shí)方法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2010（25）：6358-6362.

[38] 馬永紅，周榮喜，李振光.基于離差最大化的決策者權(quán)重的確定方法[J].北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)，2007（2）：177-180.

[39] 席榮賓，黃鵬，賴雪梅，等.組合賦權(quán)法確定權(quán)重的方法探討[J].中國集體經(jīng)濟(jì)，2010（19）：75-76.