Fuzzy-DEMATEL-ISM使用指南

提示：本指南只针对Fuzzy-DEMATEL-ISM特有的内容进行描述，关于软件的通用操作流程（如文件上传、参数设置、结果下载等），请查看：通用计算说明

1. 方法概述

Fuzzy-DEMATEL-ISM是一种集成方法，结合了模糊数理论、DEMATEL（决策实验室分析法）和ISM（解释结构模型）。该方法首先通过模糊数处理专家评价的不确定性，然后运用DEMATEL识别关键因素并分析其因果关系，最后运用ISM建立这些因素之间的多级递阶结构模型。

主要优势：

  • 处理不确定性：使用三角模糊数表示专家评判，更好地处理主观判断的不确定性
  • 因果关系分析：通过DEMATEL识别原因因素和结果因素
  • 层级结构构建：通过ISM建立要素间的多级递阶结构
  • 系统性分析：提供从因果关系到层级结构的完整分析框架

主要用途：

  • 复杂系统的因果关系分析
  • 系统要素的层级结构构建
  • 关键因素识别与管理策略制定
  • 存在主观不确定性的系统性问题分析

2. 指标体系构建

2.1 指标选择原则

在构建Fuzzy-DEMATEL-ISM模型前，需要明确分析目标并选择合适的指标：

基本原则：

  • 相关性：指标之间应存在一定的相互影响关系
  • 独立性：各指标应相对独立，避免过度重叠
  • 可操作性：指标应具有明确的含义，便于专家进行模糊语义判断
  • 完整性：指标体系应能全面反映研究问题
  • 适度性：指标数量适中，通常10-20个

2.2 专家评判要求

Fuzzy-DEMATEL-ISM需要专家对指标间的直接影响关系进行模糊语义评判：

基本要求：

  • 需要多位专家参与评判，通常10-20位专家
  • 专家应对研究领域有深入了解
  • 评判采用模糊语义标准，通常使用0-4分制对应的语义描述

模糊语义评判标准（推荐）：

评判分数 语义描述 三角模糊数
0 没有影响 (0,0,0.25)
1 影响很低 (0,0.25,0.5)
2 影响低 (0.25,0.5,0.75)
3 影响高 (0.5,0.75,1)
4 影响很高 (0.75,1,1)

3. 数据文件格式

Fuzzy-DEMATEL-ISM需要上传包含模糊语义表和专家评判矩阵的Excel文件。

3.1 模糊语义表格式

文件中必须包含一个名为"模糊语义表"的sheet，定义影响数值与三角模糊数的对应关系：

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel/模糊语义表.png” width=“750” alt=“模糊语义表”> </div>

语义表格式说明：

  • 影响数值：专家评判时使用的数值（如0,1,2,3,4）
  • 影响程度：对应的语义描述（如没有影响、影响很低等）
  • 三角模糊数：对应的三角模糊数表示，格式为(a,b,c)

模糊语义表可以自行修改，上面给出的是常用的，用户也可以根据自己的需求自定义。

3.2 专家评判矩阵格式

每个专家的评判结果需要单独放在一个sheet表中：

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel/问卷.png” width=“750” alt=“专家评判矩阵”> </div>

矩阵格式说明：

  • 第一列为因素名称（推荐使用编号，方便绘图）
  • 第二列开始为各因素对应的影响程度评分（使用模糊语义表中的数值）
  • 矩阵必须为方阵（行数=列数）
  • 对角线元素通常为0（因素对自身无影响）
  • ==评分为行对列的影响，即第i行第j列的元素表示第i个因素对第j个因素的影响程度==

3.3 多专家数据组织

软件支持多个专家的评判数据，每个专家的矩阵放在不同的sheet表中：

Sheet表命名示例：

  • 模糊语义表：模糊语义表
  • Sheet1: 问卷1
  • Sheet2: 问卷2
  • Sheet3: 问卷3
  • …

重要说明：

  • 所有专家的矩阵维度必须完全一致
  • 因素名称和顺序必须保持一致
  • 所有专家必须使用相同的模糊语义标准
  • ==软件处理多专家的方式：给每个专家判断矩阵去模糊化，得到清晰的直接影响矩阵，然后求算术平均，得到最终的直接影响矩阵==

4. 参数设置

Fuzzy-DEMATEL-ISM方法需要设置三部分参数：

4.1 模糊数去模糊化设置

  • 去模糊化方法：

    • CFCS方法：Converting Fuzzy data into Crisp Scores方法（推荐）
    • 重心法：使用三角模糊数的重心进行去模糊化

  • 对角线置零：清晰化的直接影响矩阵，对角线是否置为0（推荐开启）

    • 当选择CFCS方法时，系统会自动开启此选项

4.2 DEMATEL参数设置

  • 规范化方法：

    • 行和最大值：用每行元素和的最大值进行规范化（常用）
    • 列和最大值：用每列元素和的最大值进行规范化
    • 行和列和最大值：用行和与列和中的最大值进行规范化

  • 结果保留小数位：设置计算结果的保留小数位数（1-10位）

4.3 ISM参数设置

  • 阈值λ计算方法：

    • 综合影响矩阵的均值+标准差（常用）
    • 综合影响矩阵的均值
    • 自定义：可手动输入λ值

  • ISM分层方法：

    • 方法1: a_i为当前层级元素（常用）。参考论文：《集成DEMATEL/ISM的复杂系统层次划分研究》
    • 方法2: R(a_i)为当前层级元素。参考论文：《基于DEMATEL-ISM的建筑供应链低碳化影响因素分析》

  • 可达矩阵生成方法：

    • 方法1: 对A+I进行布尔运算迭代（常用）。参考论文：《基于DEMATEL-AISM的建筑业数字化转型影响因素研究》
    • 方法2: H=T+I后按阈值二值化。参考论文：《基于DEMATEL-ISM的矿工不安全情绪形成因子研究》

4.4 绘图设置

Fuzzy-DEMATEL-ISM提供丰富的因果图绘制选项：

图表类型：

  • 点状：用散点表示各因素位置 <div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel/点状.png” width=“600” alt=“点状图”> </div>

  • 块状：用不同颜色的文本框表示因素 <div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel/块状.png” width=“600” alt=“块状图”> </div>

提示：如果块状图显示的因素有重叠遮盖，则建议使用点状图。

绘图参数：

  • 图形尺寸：宽度、高度设置
  • 图像DPI：图片分辨率设置
  • 字体设置：坐标轴标签字体、图例字体、字体大小
  • 颜色设置：散点颜色（点状图）
  • 坐标轴标签：X轴（中心度）、Y轴（原因度）

5. 计算结果

结果文件包含：

5.1 清晰化的直接影响矩阵

清晰化的直接影响矩阵是专家模糊评判经过去模糊化处理后的矩阵（多专家时为算术平均值）。

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel-ism/直接影响矩阵.png” width=“700” alt=“直接影响矩阵”> </div>

5.2 DEMATEL分析结果

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel-ism/影响度结果.png” width=“700” alt=“影响度结果”> </div>

  • 影响度（D）：该因素对其他因素的总影响程度
  • 被影响度（C）：该因素受其他因素的总影响程度
  • 中心度（D+C）：因素在系统中的重要程度
  • 原因度（D-C）：因素的因果属性
    • 正值：原因因素（主要影响其他因素）
    • 负值：结果因素（主要受其他因素影响）
  • 权重：基于中心度归一化得到的因素权重
  • 排序：按权重大小的排序
  • 因素属性：原因因素或结果因素

5.3 阈值λ信息

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel-ism/阈值信息.png” width=“1200” alt=“阈值λ信息”> </div>

  • 综合影响矩阵均值（T̄）：T矩阵所有元素的平均值
  • 综合影响矩阵标准差（σ）：T矩阵所有元素的标准差
  • 实际使用的λ值：根据选择的计算方法确定的阈值
  • λ值计算方式：显示所选择的阈值计算方法

5.4 ISM分层结果

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel-ism/分层结果.png” width=“950” alt=“ISM分层结果”> </div>

根据ISM分层算法确定各因素所属的层级：

  • 第1层：系统的最高层因素（表面原因）
  • 第2层：次高层因素
  • 第n层：最底层因素（根本原因）

5.5 因果关系图

系统自动生成因果关系图，直观展示各因素的位置：

  • X轴（中心度）：反映因素重要程度，越靠右越重要
  • Y轴（原因度）：反映因果属性
    • 上半部分：原因因素
    • 下半部分：结果因素

提示：因果关系图可以在绘图设置页面预览的图片上右键另存为，也可以在excel结果里找到因果关系图并保存。

5.6 详细计算过程

<div style=“text-align: center;”> <img src=“/guide/figures/fuzzy-dematel-ism/规范影响矩阵.png” width=“700” alt=“规范影响矩阵”> </div>

结果文件还包含：

  • 规范影响矩阵：规范化后的矩阵
  • 综合影响矩阵：考虑间接影响的最终矩阵
  • 邻接矩阵：基于阈值λ生成的0-1矩阵，包含直接影响关系（方法1使用）
  • 整体影响矩阵：H=T+I矩阵（方法2使用）
  • 可达矩阵：ISM分析的结果，包含直接+间接影响关系
  • 可达集、前因集和交集：ISM分层计算的中间结果
  • 分层迭代过程：详细的分层迭代过程

6. 结果解读

6.1 综合分析策略

基于Fuzzy-DEMATEL-ISM结果的分析框架：

  1. 模糊处理优势：通过模糊数处理减少专家评判的不确定性
  2. 因果关系识别：通过DEMATEL结果识别原因因素和结果因素
  3. 重要性排序：根据中心度确定因素的重要程度
  4. 层级结构分析：通过ISM结果了解因素间的层级关系
  5. 管理策略制定：结合因果关系和层级结构制定管理策略

6.2 关键因素识别

识别原则：

  • 核心原因因素：原因度为正且中心度较高的因素
  • 核心结果因素：原因度为负且中心度较高的因素
  • 底层驱动因素：位于ISM最底层的因素
  • 顶层表面因素：位于ISM最高层的因素

6.3 管理策略制定

策略框架：

  • 优先改进底层原因因素：从根本上改善系统性能
  • 重点监控顶层结果因素：及时了解系统改进效果
  • 关注中介传导因素：确保影响传导的有效性
  • 系统性干预策略：基于层级结构设计干预方案

7. 常见问题

7.1 模糊语义表问题

问：上传文件后提示找不到模糊语义表？

答：Fuzzy-DEMATEL-ISM要求文件中必须包含名为"模糊语义表"的sheet。请检查：

  • sheet名称是否为"模糊语义表"（注意中文字符）
  • 模糊语义表的格式是否正确
  • 是否包含"影响数值"、“影响程度”、"三角模糊数"三列

7.2 三角模糊数格式问题

问：提示三角模糊数格式错误？

答：三角模糊数必须使用标准格式。请检查：

  • 格式必须为(a,b,c)，其中a≤b≤c
  • 使用英文括号和逗号
  • 数值必须为0-1之间的小数
  • 示例：(0,0.25,0.5)

7.3 专家评判数值问题

问：提示存在非影响数值的打分？

答：专家评判矩阵中的数值必须在模糊语义表的"影响数值"列中存在。请检查：

  • 评判矩阵中的数值是否都在模糊语义表中定义
  • 是否存在超出范围的数值
  • 是否有空白单元格或非数值内容

7.4 矩阵维度问题

问：上传文件后提示矩阵维度不正确？

答：Fuzzy-DEMATEL-ISM要求输入矩阵必须为方阵（行数=列数），且所有专家的矩阵维度必须完全一致。请检查：

  • 每个专家sheet表中的矩阵是否为方阵
  • 所有专家矩阵的维度是否相同
  • 因素名称和顺序是否一致

7.5 去模糊化方法选择

问：CFCS和重心法有什么区别？

答：

  • CFCS方法：Converting Fuzzy data into Crisp Scores，是专门为模糊DEMATEL设计的去模糊化方法，推荐使用
  • 重心法：使用三角模糊数几何重心的传统方法，计算相对简单
  • CFCS方法在处理模糊DEMATEL问题时通常具有更好的理论基础和实用性

7.6 参数选择建议

问：如何选择合适的参数？

答：

  • 去模糊化方法：建议使用"CFCS方法"
  • 规范化方法：建议使用"行和最大值"
  • 阈值λ计算：建议使用"均值+标准差"
  • ISM分层方法：建议使用"方法1"
  • 可达矩阵生成：建议使用"方法1"