1.基于模糊综合评价的工厂环境安全自检方法，其特征是两次利用模糊数学综合评价法，第一次是确定传感器在该环境和该摆放位置下的可信度F，第二次是用于二层模糊综合评价，第一层确定多种工厂检测数据的结果向量E，第二层通过第一层结果向量E形成评价矩阵R利用运用算子MΛ，V，最终得到工厂环境自检结果。

2.如权利要求1所述的基于模糊综合评价的工厂环境安全自检方法，其特征在于，实现模糊数学综合评价工厂环境的具体过程为：步骤1：了解工厂环境检测所需要的传感器、确定数量、设定模糊变换集在训练阶段得到传感器在该环境和该摆放位置下的评价矩阵；

步骤2：通过评价矩阵和权重运用算子MΛ,V计算结果向量；

步骤3：将结果矩阵与模糊变换集作矩阵乘法得到可信度；

步骤4：通过判断可信度大小决定是否进入步骤5，可信度较大进入步骤5，可信度较小则重新摆放传感器位置进入步骤1；

步骤5：开始收集工厂数据得到同种传感器的一层评价矩阵；

步骤6：评价矩阵与权重运用算子MΛ,V计算结果向量；

步骤7：根据最大隶属度原则，得到该传感器的检测物在工厂中的度量值；

步骤8：将所有传感器的结果向量组成二层评价矩阵；

步骤9：评价矩阵与权重运用算子MΛ，V计算结果向量，根据最大隶属度原则得到整个工厂环境自检结果。

3.如权利要求1所述的基于模糊综合评价的工厂环境安全自检方法，其特征在于，第一次利用模糊数学综合评价法是确定传感器在该环境和该摆放位置下的可信度F，获得可信度F的具体做法为：设定模糊变化集Γ(一级、二级、三级、四级、五级)

将对应传感器放在工厂合适的位置后获取传感器数据，将检测概率、漏检概率和虚检概率在很好、好、一般、差、很差这五个评判度量中的得票数归一化，得到评价矩阵R拟定判断子集即检测概率、漏检概率和虚检概率的权重D，算出结果向量E

结果向量E与模糊变换集Γ作矩阵乘法运算得到可信度F多次改变传感器位置得到不同位置的可信度。

4.如权利要求1所述的基于模糊综合评价的工厂环境安全自检方法，其特征在于，获取二层模糊综合评价中第一层里确定多种工厂检测数据的结果向量E，具体做法为：挑选多个传感器可信度较高的位置，收集传感器数据，将国家规定标准划分为四个等级即优、良、中、差，将不同位置的传感器收集到的数据在优、良、中、差四个等级中的得票数归一化，得到评价矩阵R拟定各点权重， 算出结果向量E，其他

传感器做法一致，可以得到多种传感器的结果向量E。

5.如权利要求1所述的基于模糊综合评价的工厂环境安全自检方法，其特征在于，获得工厂环境自检结果的具体做法为：把第一层模糊综合评价得到的多种传感器的结果向量E形成评判矩阵R，拟定各项检测物在工厂环境中的权重D， 算出结果向量E最后，根据模糊数学最大隶属度原则比较结果向量E中各元素的大小，其中最大值对应的评判度量(优、良、中、差)即为工厂环境的自检结果。