模糊综合评价法的综合得分计算是通过将主客观权重与模糊评价矩阵结合，最终转化为定量结果的过程。具体流程及计算方法如下：

一、计算步骤

1. ‌确定评价指标与权重分配‌

   • ‌主观权重‌：通过层次分析法（AHP）确定专家经验导向的权重‌。
   • ‌客观权重‌：采用熵权法根据数据变异程度计算客观权重‌。
   • ‌组合权重‌：使用几何平均法将主客观权重融合，例如组合权重 $w_j = \sqrt{w_{j\_主观} \cdot w_{j\_客观}}$ ‌。

2. ‌构建模糊评价矩阵‌

   • 对各评价指标进行隶属度计算，形成矩阵 $R = (r_{ij})_{m×n}$，其中 $r_{ij}$ 表示第 $i$ 个指标对第 $j$ 个评语等级的隶属度‌。
   • 例如，通过专家打分或实验数据统计确定隶属度分布‌。

3. ‌模糊合成运算‌

   • ‌加权平均型（M(·,+)）‌：综合得分 $B = A \cdot R$，即 $b_j = \sum_{i=1}^m (w_i \cdot r_{ij})$，适用于全面考虑所有指标影响‌。
   • ‌取大取小型（M(∧,∨)）‌：$b_j = \max(\min(w_i, r_{ij}))$，强调极端值的影响，适用于关键指标主导的场景‌。

4. ‌结果归一化与评分转换‌

   • 对合成结果 $B$ 进行归一化处理，使 $\sum b_j = 1$ ‌。
   • 根据评语集等级（如“较低、低、中、高、极高”）对应的分数区间，将模糊结果转化为具体数值得分‌。

二、实例说明

以AR-HUD系统评价为例‌：

1. ‌权重计算‌：主观权重（AHP）与客观权重（熵权法）通过几何平均法组合。
2. ‌模糊矩阵‌：根据道路试验和光学参数确定各指标的隶属度分布。
3. ‌合成运算‌：采用加权平均型计算综合得分，最终归一化为0-100分，直观反映系统优劣。

三、关键要点

• ‌权重融合‌：主客观组合权重可平衡专家经验与数据客观性，避免单一赋权法的偏差‌。
• ‌算子选择‌：不同模糊算子影响结果倾向，需根据评价目标选择合适模型‌。
• ‌结果解释‌：综合得分可直接用于排名或转化为等级，需结合评语集定义合理划分阈值‌。

该方法通过模糊数学量化定性指标，适用于多因素、多层次的复杂系统评价‌。