自从1965年Zadeh提出模糊数学以来，决策评价领域就展开了多方面的应用研究，其中一个重要的研究方向就是模糊综合评价。 以下就是由小编为您提供的一类DEA模型的应用研究。

模糊综合评价就是在已有经典评价的基础上加入模糊数学的评价元素进行评价。这样做的优势是很明显的，因为人类所思考的问题很大一部分就是模糊的，不确定的，特别是面对复杂的定性问题时更是如此。模糊综合评价方法在许多领域里得到应用，优势虽然明显，但是在模糊综合评价过程中也存在着一定的局限性，比较明显的有以下两点：第一，评价各因素的权重分配主要靠人的主观判断，而当因素较多时，给出权重的大小往往是一件困难的事。第二，模糊综合评价方法仅从被评价单元自身的角度进行评价，没有考虑各评价单元之间的相关性，而事实上各评价单元是相关的。如果充分依据同类单元间的这种联系，不仅可以发现被评价单元在同类单元中的相对有效性，而且还能根据同类单元提供的信息发现被评价单元的弱点，提出较差单元进一步改进的策略和办法。

另外，数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)作为一种效率评价工具，在决策评价中也得到了大量应用，可以看出在DEA的应用过程中，最关键的步骤就是输入/输出指标体系的确定和各决策单元在相应指标体系下的输入输出数据的搜集与获得。目前已有的DEA模型由于所涉及的指标体系是确定的，所涉及的投入产出数据是确定已知的，所以目前的模型大都是确定型的。然而许多领域的评价和决策问题都存在着大量的不确定性，对于这些领域中的决策问题，确定型的DEA模型就存在着缺陷和不足。

从以上论述可以看出，模糊综合评价可以解决DEA模型中的数据输入、输出问题，而DEA则可以解决模糊综合评价中评价权重的设定和评价单元的相关性问题。这是因为DEA评价单元是不是有效是相对于其他所有决策单元而言的。特别是，它把决策单元中各输入和输出的权重作为变量，通过对决策单元的实际原始数据进行计算而确定，排除了人为因素，具有很强的客观性。也就是说，该方法中各个评价对象的相对有效性是在对大量实际原始数据进行定量分析的基础上得来的，从而避免了人为主观确定权重的缺点。因此，本文将模糊综合评价与数据包络分析方法相结合，提出了基于模糊综合评价的DEA评价方法，并结合其在粮油加工企业油品质量评价中的应用进行了讨论。