一种质量调查结果的模糊评价方法

重庆市农业机械鉴定站

□ 李果 夏培松 喻春 李祥

质量调查是评价农机产品质量状况的一种常用方法，但对科学地评价调查结果可以做进一步研究，本文引入模糊数学综合评判理论就此探讨。在重庆市水稻插秧机质量调查中，调查方案选择了“安全性、适用性、可靠性和售后服务状况”作为一级质量指标，危险部位的安全防护、安全标志的警示作用等16项内容作为二级质量指标，在结果评价中把模糊数学最大隶属度原理应用其中，构造综合评判模糊数学模型，研究在用水稻插秧机质量状况。

一、建立模糊综合评判数学模型

模糊综合评判是对多种因素影响事物做出全面评价的一种评判方法。其关键是：因素集的选择、评价集的确定、权重集的确定和模糊映射诱导出的模糊关系。

1.因素集的建立

根据农业机械质量调查技术标准，选择产品的安全性、可靠性、适用性和售后服务状况这4个因素作为一级评判因素集，即U1表示安全性、U2表示可靠性、U3表示适用性、U4表示售后服务状况。

对于二级评判因素的选择，U1选择3个子因素U11、U12、U13，分别表示危险部位的安全防护、安全标志的警示作用和安全操作使用说明；U2选择2个子因素U21、U22，分别表示机具发生故障频次、处理故障难易程度（或费时长短）；U3选择5个子因素U31、U32、U33、分别表示秧苗条件的适用情况、田块条件的适用情况、插秧作业质量、对当地农艺要求的适用情况、田间行走的通过性；U4选择6个子因素U41、U42、U43、U44、U45、U46，分别表示产品安装调试满意程度、服务承诺兑现情况、机具配件供应、售后服务及时性、售后服务人员解决问题的能力、售后服务人员的态度。评判因素分级情况见图1。

2.评判集的建立和隶属度的选择

在水稻插秧机用户调查时，由于多数评价因素无法量化，只能使用模糊定性的形容词来表示。依据NY/T 2084—2011《农业机械质量调查技术规范》并结合农业农村部《农业机械质量调查办法》，质量调查指标体系的每个指标被划为5个等级，分别表示很不满意、不满意、基本满意、满意和很满意，由被调查者对评价对象选择区间做出评价，利用德尔菲法，计算每个指标（因素）在每个等级上所占百分数，就是其在相应等级上的隶属度。

3.评价权重集的确定

权重集就是所有调查指标（因素）的权重系数集合。一般采用经验法或专家法取平均值，对各指标（因素）赋予权重。

在安全性评价中，主要关注危险部位安全防护，将其权重设为A1(0.46,0.27,0.27)；可靠性主要关注机具发生故障频次，权重 设 为A2(0.53，0.47)；适 应 性 主 要 关 注插秧机对秧苗条件适用情况，权重设为A3(0.25，0.16，0.31，0.16，0.12)；售 后 服 务 状 况主要关注及时性和配件供应，权重设为A4(0.14，0.17，0.20，0.22，0.15，0.12)。由 于 对 一 级 指标中的可靠性和适用性更为关注，权重设为A(0.26，0.30，0.27，0.17)。

二、质量调查结果评价

1.调查结果

调查人员对近三年在重庆市销售的111台65个购机户进行了调查走访，每台被调查机器均作业超一个作业季。对调查数据进行汇总，计算每个指标在每个等级上的隶属度后列入表1。

表1 水稻插秧机单因素评判集

2.一级指标评价

表1的数据仅仅反映了单个指标的质量状况，不能反映综合质量水平。下面根据因素分级情况，按照模糊综合评判运算方法分级计算，得出水稻插秧机在某个指标（因素）的质量状况和整体质量水平。

安全性评价：B1=A1⋅R1

式中A1表示安全性的权重向量，R1是根据表1得来的表示安全性的评价矩阵，B1表示安全性的评判结果。

同理：可靠性B2= (0.017，0，0.013，0.300，0.670)

适用性B3=(0.003，0.016，0.004，0.239，0.724)

售后服务B4=(0.016，0.002，0.024，0.320，0.638)

将以上数据进行归一化处理，得出：

根据最大隶属度原则，四个一级指标的评价结果皆为很满意，其中适用性的用户很满意程度最高，达到了73.4%。

3.总体评价

归一化处理，得 B=(0.009，0.005，0.0209，0.292，0.685)

由此可知，有68.5%的用户对水稻插秧机表示很满意，根据最大隶属度原则，本次水稻插秧机质量调查结果为很满意。

三、模型计算结果

根据最大隶属度原则，水稻插秧机总体质量和四个一级指标的评价结果皆为很满意。其中，适用性的很满意度最高，达到73.4%，有68.5%的用户对水稻插秧机总体表示很满意。Θ