3．5 合成
    由于UTRAN网络质量KPI体系是两层结构，所以必须分级进行模糊评价：
3．5．1 首先对接入特性、移动特性等方面内部的KPI进行模糊评价

    每一个特性内部KPI模糊评价的基本模型为代表合成算子，即：

3．5．2 对UTRAN网络整体质量的模糊评价

其中fi为UTRAN网络整体质量隶属于第j个评语等级的程度。
3．6 确定评价结果
    将被评价对象隶属于评语集等级的程度F和评语等级值进行综合，即可得到最终的评价结果：

4 实证分析
    表1是从中国移动UTRAN试验网上采集到的一组数据。鉴于技术原因，这里只能给出部分KPI的值。

4．1 设定评语集及评语集的值
    一般来讲，用户对网络质量的直观感觉就是优、良、中、差。可以结合用户对UTRAN网络质量的感知来确定评语集：{优，良，中，差}。
    设评语集的值w={1，0．85，0．6，0．45}。
4．2 Delphi法计算评价指标权值，共有lO位专家参与了KPI重要性打分
    表2是专家给出的UTRAN网络5方面特性的重要性排序结果：计算得到的各方面特性的权值向量e为：

   
    表3是专家给出的UTRAN网络接入特性方面的KPI重要性排序结果：接入特性方面KPI的权值向量e1为：

   
    表4是专家给出的UTRAN网络移动特性方面的重要性排序结果：移动特性的权值向量e2为：

   
    表5是专家给出的UTRAN网络传输特性方面的重要性排序结果：传输特性的权值向量e3为：

   
    表6是专家给出的UTRAN网络管理特性方面的重要性排序结果：管理特性的权值向量e4为：

   
4．3 计算模糊关系矩阵
    共有12位专家给出了采集到的数据的等级判定，限于篇幅本文仅给出了所计算出的关系，如表7所示。

4．4 E与R合成计算
    不考虑其它的KPI，由公式(1)、(2)可得：

   
4．5 最终评价结果计算
    由公式(3)及w={l，0．85，0．6，0．45}可得该组数据最终评价结果为：T=0．48。

5 结束语
    无线网络质量是当前移动运营商十分关注的一个问题．本文根据UTRAN网络的特征，提出了UTRAN网络质量指标体系，同时还采用了领域平移法，将模糊数学中的模糊评价算法应用到网络管理领域中，建立了一个UTRAN网络质量评价模型。最后，应用所提出的评价模型量化评价了一组试验数据。