(二)建立科研立项评价指标的评价等级集合

　　考虑到能够让评审专家将评审指标分成多个等级，且如果等级的个数较少不利于项目之间拉开档次，如果等级个数较多将导致评审结果比较分散，因此一般把评判的等级分为4个，由这四个等级构成评审等级集合V,即V={v1·v2·v3·v4},其中：v1为优秀，v2为良好，v3为一般，v4为差。

　　(三)构造模糊关系矩阵

　　从U到V的模糊关系矩阵为：R=(rij)，其中i=1,2,3,4,5;j=1,2,3,4评审专家在评审会上通过详细阅读申请者上交的材料，综合考虑各个方面，通过对各个项目之间的比较，对参评项目的给出较客观的评审意见，根据项目申请书中的研究背景、研究内容、研究意义、研究方法等内容每个评委针对每一个评价指标给出其相应的评判等级，而且只允许给出一个等级，否则不生效。

　　当所有评委给出结果后，需要评委会秘书对数据进行统计，得到的模糊关系矩阵如下：【0】

　　(四)确定指标权重向量

　　通常情况下，评审指标在评审过程中对评审结果的影响程度各有不同，因此我们要根据其不同的影响程度赋予每一个指标不同的权重系数，以体现其不同的重要性，可以根据评审专家的经验来分配各个评审指标的权重，确定权重系数。如若设定的5个评审指标的权重系数为a1,a2,a3,a4,a5,且5i=1∑ai=1,则得出的权重向量为A=(a1·a2·a3·a4·a5)

　　(五)模糊综合评判

　　作为U上的模糊子集A,(U×V)上的模糊子集R,作模糊变换B=A·R,把它叫做综合评判。

　　在这里我们需要考虑一下B的运算方法，如果我们采用模糊矩阵的合成运算的方法进行运算，这种运算方法跟普通的矩阵运算乘法比起来具有简单容易计算的特性。但是它采用的是在相加的情况下选取各个项的.最大者为和，在相乘的情况下选取每项中最小的因子为积，这样能在很大程度上减少“人情评判”的作用，但是会丢失很多重要的信息。因此，为了既客观又充分地反映每一个评审专家的想法，我们只能采取普通矩阵乘法的运算方法，也就是我们常说的加权平均法则，这种方法可以考虑到每个因素并且按照权重来分配份额。【1】

　　(六)评选标准的选定在B=(b1·b2·b3·b4)中，每个依据的影响力度不尽相同，为了区别，我们分别给b1·b2·b3·b4设定一个权重系数F.【2】

　　然后我们在计算后可以采用以下两个推导方式来对我们得到的这些数据加以分析。第一种方法是，我们事先可以制定一个固定的标准，即通过给定一个数D,接下来如果当C大于D的时候，我们就可以把项目列为资助项目。另一种方法是，我们可以把每个项目计算而得到的C值进行排序，然后按照资助项目个数和资助力度，最后根据它们的整体排序来划分项目的立项与否及其相应的立项等级。

　　三、结论

　　由于参与项目评审工作的主体是人，事实证明跟人关联的事情均具有及其复杂的特性，人们的评判比较难于用是非、对错来描述，因此项目的评审过程具有一定的模糊特性，针对在评审过程中大量的不确定因素，本文采用模糊数学的理论对项目的评审工作给予了客观的评判。基于这个模糊数学理论构建起来的数学模型，既能够考虑到独立学院科研项目评审工作的特殊性，又能够很好地尊重评审专家给出的评审结果。因为通过模糊评判法得出的评审结果是对项目整体的综合评价，较单独的评委投票得出的结果更具有客观性，而且在很大程度上打消了一些人认为项目评审过程中人为因素较多的疑虑。长此以往，这将有利于独立学院科研立项向更高的研究水平发展，能够使独立学院成为以教学取胜的特色学校，同时其科研能力也不容小觑。

　　参考文献：

　　[1]贺仲雄。模糊数学及其应用[M].天津科学技术出版社，1983.

　　[2]陈守煜。系统模糊决策论与应用[M].大连理工大学出版社，1994.