模糊数学综合评价与熵值法对问卷调查人工智能对大学生学习的影响进行评价

好的，以下是一个简单的 Python 示例代码，用于实现对问卷调查人工智能对大学生学习的影响进行评价的模糊综合评价和熵值法排序：

import numpy as np

# 定义评价指标和评价因素
indicators = ["学习效果", "学习方式", "学习兴趣"]
factors = ["人工智能"]

# 定义评价矩阵
matrix = np.array([[0.7, 0.8, 0.6]])

# 定义权重
weights = np.array([1.0])

# 构建模糊综合评价模型
def fuzzy_comprehensive_evaluation(matrix, weights):
    numerator = np.sum(matrix * weights, axis=1)
    denominator = np.sum(weights)
    return numerator / denominator

# 计算模糊综合评价结果
result = fuzzy_comprehensive_evaluation(matrix, weights)
print("模糊综合评价结果：", result)

# 定义熵值法排序函数
def entropy_weight(matrix):
    m, n = np.shape(matrix)
    k = 1 / np.log(m)
    lnf = np.array([[-k * np.log(xij) for xij in matrix[i]] for i in range(m)])
    lf = np.sum(lnf, axis=0)
    w = np.zeros((1, n))
    for j in range(n):
        w[0, j] = 1 - lf[j] / np.sum(lf)
    return w

# 计算熵值法排序结果
weights = entropy_weight(matrix)
print("熵值法排序结果：", weights)

以上示例代码中，我们使用了 NumPy 库来进行模糊综合评价和熵值法排序的计算。具体来说，我们通过定义评价指标和评价因素，构建评价矩阵和权重，然后利用模糊综合评价模型和熵值法排序函数，得出对人工智能对大学生学习的影响的评价结果。