AHP 层次分析法
支持判断矩阵、一致性检验、权重反推、多层级指标体系和 Saaty 标度构造， 适合专家打分、指标体系构建和论文模型验证。
决策评价方法
首页内容按真实搜索意图组织：AHP层次分析法在线计算、熵权法权重计算、 TOPSIS综合评价、模糊综合评价、灰色关联分析和组合赋权模型都能被直接检索到。
客观赋权
熵权法、变异系数法、CRITIC 法、PCA 主成分分析，适合从样本数据中提取指标差异度和信息量。
综合评价排序
TOPSIS、VIKOR、TODIM、PROMETHEE II、秩和比法 RSR，用于多方案优选和排名解释。
不确定性评价
模糊 AHP、正态云组合赋权、灰色聚类评价，把定性判断和不确定信息转化为可计算结果。
灰色系统与问卷
GM(1,1)、GM(1,N)、灰色靶决策、灰色关联分析、问卷数据生成和德尔菲阈值问卷模拟。
AHP层次分析法
熵权法
CRITIC法
TOPSIS综合评价
VIKOR
PROMETHEE II
模糊综合评价
灰色关联分析
博弈论组合赋权
正态云模型
供应商评价
企业选址
绩效评价
风险评估
项目优选
科研论文建模
问卷信效度模拟
指标体系评价
从原始数据到评价结论，每一步都能解释
系统不是只给一个排名，而是保留矩阵标准化、权重计算、距离或关联度、 一致性检验、组合系数和最终排序，方便写进报告、论文和复核材料。
录入指标、方案、正向或逆向属性
支持直接填写矩阵，也可以围绕问卷生成、专家评分和历史结果继续分析。
主观权重与客观权重并行计算
AHP 适合专家经验，熵权法和 CRITIC 适合数据驱动，组合赋权用于降低单一方法偏差。
输出分值、排名和可复核步骤
TOPSIS 贴近度、VIKOR 折中解、PROMETHEE 净流量和 RSR 排序都保留中间结果。
保存历史，便于复用模型和导出材料
后端保留用户历史记录，适合重复评价、方案对比和团队协作。
问卷生成与灰色系统，服务小样本评价研究
当研究需要问卷数据、专家意见或小样本预测时，平台提供从数据模拟到灰色系统建模的完整补充能力， 让评价模型不仅能排序，也能支撑论文中的信效度、专家协调和趋势判断。
Questionnaire Generation
问卷数据生成与德尔菲阈值问卷
面向量表研究、专家评分和多轮德尔菲法场景，支持生成满足 Cronbach α、KMO、 相关性、直线作答率等约束的问卷样本，并输出专家协调程度与指标删减建议。
- Cronbach α 信度控制
- KMO 与相关矩阵约束
- 德尔菲专家评分模拟
- 阈值问卷与指标筛选
Grey System Analysis
灰色系统预测与灰色评价
针对样本量有限、信息不完全的评价问题，提供 GM(1,1)、GM(1,N)、灰色关联分析、 灰色靶决策和灰色聚类评价，适合发展水平测度、风险预警和趋势预测。
- GM(1,1) 单变量预测
- GM(1,N) 多因素预测
- 灰色关联度排序
- 灰色靶决策与聚类评价
把定性判断、样本数据与方案排序，合并成同一套评价证据链。
科研论文与课题建模
快速复现常见多指标决策模型，生成权重、评价矩阵和排序过程。
供应商与项目优选
把成本、质量、交付、风险等指标合并为可比较的综合得分。
绩效与区域评价
适合政府绩效、城市发展水平、园区评价和企业内部考核。
风险评估与预警
结合灰色系统、模糊评价和云模型处理样本少、信息不完全的场景。