CI称为判断矩阵的一般一致性指标，具体计算公式为：

CI max n / n 1

n为判断矩阵的阶数； max为判断矩阵的最大特征根。

当CR 0.10，则认为判断矩阵具有满意的一致性；否则需调整判断矩阵元素的标度值，直到达到满意的一致性。

3.2 风险投资风险的，模糊综合评价模型

3.2.1 建立模糊集

主要素层指标集为

X X1,X2, ,Xp

相应的权重集为

A (a1,a2, ,ap)

其中ak(k 1,2, ,p)表示指标Xk在X中的比重， ak 1。

k 1p

子因素指标集为

Xk Xk1,Xk2, ,Xkq

相应的权重集为

ak ak1,ak2, ,akq

其中，akl l 1,2, ,q 表示Xkl在Xk中的比重， akl 1。

l 1q

次因素指标集为

Xkl Xkl1,Xkl2, ,Xklm

相应的权重集为

akl akl1,akl2, ,aklm

其中，akli(i 1,2, ,m)表示Xkli在Xkl中的比重， akli 1。

i 1m

评语集为

V (V1,V2, ,Vn)

其中Vj(j 1,2, ,n)表示指标因素的各级评语。

3.2.2 确定隶属矩阵

从Xkl到评语集V的模糊评价矩阵为：

r11r12 rr2221 Rkl rm1rm2 r1n r2n rmn

其中：rij(i 1,2, ,m;j 1,2, ,n)表示子因素层指标Xkli对于第j级评语Vj的隶属度。rij的取值方法为：对各专家的评分结果进行统计整理，得到对于指标Xkli有vi1个V1评语，vi2个V2评语，……，vin个Vn评语，则对于i 1,2, ,m，有：

rij vij/ vij(j 1,2, ,n)

j 1n

3.2.3 模糊矩阵运算

先对各次子因素层指标Xkli的评价矩阵Rkl做模糊矩阵运算[6]，得到子因素层指标Xkl对于评语集V的隶属向量Bkl：

Bkl Akl Rkl (bkl1,bkl2, ,bkln)

再对各子因素层指标Xkl的评价矩阵Rk作模糊矩阵运算，得到子因素层指标Xk对于评语集V的隶属向量Bk：

Bk Ak Rk (bk1,bk2, ,bkq)

然后对R进行模糊矩阵运算，即得到目标层指标X对于评语集V的隶属向量B。