Python
实现基于层次
-熵权-变异系数
-正态云组合法的综合评价模型的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
综合评价方法在现代管理、工程、社会科学、环境治理等领域占据着极其重要的地位。随着大数据和人工智能的发展，各类评价对象面临的数据类型复杂、多源异构、结构多样，评价方法不断朝着智能化、系统化与精细化方向演进。单一指标或传统加权方式难以适应复杂多变的实际需求，越来越多的实际场景对多指标、多层次、多阶段的综合评价方法提出了更高的要求。在这样的背景下，层次分析法（AHP）、熵权法、变异系数法和正态云模型等先进的科学评价技术逐步融合。层次分析法充分体现专家判断的主观性与一致性管理，熵权法则通过信息熵理论量化指标的数据离散度，变异系数法能够突出考察指标的分散性差异性，正态云模型则为数据的不确定性与模糊性提供自然建模手段。
实际生产生活中，政府绩效考核、企业绩效评价、环境质量综合指数、金融风险评估、城市可持续发展状况监控等关键任务，都需要一套科学、合理、精准且可扩展的 ...