□ FHW方法 　　FHW（模糊、灰色、物元空间）方法是贺仲雄教授创立的一种新的决策、评价方法，是对德尔菲法的改进和发展，融合了德尔菲法、BS法（头脑风暴法）、KT法的优点，并采用了一些新兴学科的思路，如模糊数学、灰色系统理论、物元分析等，从而能定量处理联想思维，而把德尔菲法的咨询表改为FHW咨询表，把向专家咨询的一个数（顺序、判断、打分）改为一个模糊、灰色物元。 　　FHW法的步骤为： 　　（1） 收集与指标相关的信息资料，以便能做出判断。 　　（2） 填写“FHW评价表”：每个专家填写两次评价表。 　　第一次，不开讨论会，各自独立思考，充分发挥各自的判断才能，填写A轮评价表。这样做的目的，是为了使专家在填表时不受“马太效应”的影响。 　　第二次，召开讨论会，会后再填写B轮表。讨论会上各抒己见，畅所欲言，不要求意见统一。这样可以相互启发，激发联想思维，讨论顺序，一般应和A轮表的填写顺序相反，以防止思维惯性的影响。经过讨论，专家填写B轮表时，尽可能对自己在A轮表中填写的数据作必要的修改。当然，允许不修改自己的意见。 　　（3） FHW方法计算各组评价指标。由于每个专家都进行了两轮咨询，所以每个项目都由两个数据，这两个数据便组成一个闭区间，组成模糊灰色物元空间，评价的结果需要得到一个数，所以必须在区间数投影到一个点上，由三种准则可供选择。 　　第一种，乐观准则。将区间数投影到最大值，这适用于评价条件从宽的情况。 　　第二种，悲观准则。将区间数投影到最小值，这适用于条件从严掌握的情况。 　　第三种，平均值准则。将区间数投影到两个端点的平均值。 　　然后计算主体评分T，总灰色N，白色优劣比S、灰色优劣比D、远近效益En。 　　其中：T--表示对某组评价指标的基本评价结果。 　　　　　N--表示对该组指标的朦胧程度，也就是信息不完全程度，N越大可靠性越差。 　　　　　S--表示当前优势和当前劣势之比，S越大越好。 　　　　　D--表示潜在优势和潜在列十支笔，D越大越好。 　　　　 En--表示潜在优势和当前优势之比再乘以系数η，η的具体值需讨论后确定。 　　这样得到改组评价指标的综合得分： 　　C=T+S+D+En-N 　　共适中，T以百分制表示，S、D，En，N一般都不大于一位数。所以，在数据处理过程中，必须对数据进行修正，控制每项数值的范围。

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