CN106648089A - 智能可穿戴产品等级评价方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能可穿戴产品等级评价方法和系统，接收智能可穿戴产品的用户测试数据，根据预设的抉择等级对用户测试数据进行量化，得到评价因素集。根据评价因素集构建智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵，根据等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果。根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换得到智能可穿戴产品的等级并输出。根据可穿戴产品的用户测试数据，把影响智能可穿戴产品等级评价的因素合理量化，然后构建等级评定模糊评价矩阵计算综合评判结果并转换得到智能可穿戴产品的评价等级，使模糊环境中的评价在综合性及合理性方面得以保证，实现直观有效的对智能可穿戴产品等级进行评价。

Description

智能可穿戴产品等级评价方法和系统

技术领域

本发明涉及智能可穿戴产品技术领域，特别是涉及一种智能可穿戴产品等级评价方法和系统。

背景技术

在智能终端产业中，智能手机的创新空间逐步收窄、市场增量接近饱和。智能可穿戴产品逐步挤占智能手机的市场空间，成为智能终端产业的热点。

穿戴产品归根到底是一种电子设备，对于这些与人体皮肤近距离或零距离接触的智能电子产品，会给用户产生困惑，即该产品在工作时发出的无线电干扰信号是否会对人体造成危害，使用的材料是否会影响人体健康，产品的可靠性如何保证，用户个人的数据是否会泄露，并被不法分子利用等。穿戴产品的市场已经开始混乱，标准缺失、功能夸大、可靠性低、生产厂各自为战而搞研发，消费者追求时尚而使用，监管者无从下手管质量，因此只有尽快制定并实施统一的穿戴产品的相关标准，才能降低生产成本、使用成本、监管成本，才能使穿戴产业步入到正确发展的轨道上来。

因此，如何直观有效的评定智能可穿戴产品的质量优劣，成为智能可穿戴产品研究亟待解决的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种直观有效的智能可穿戴产品等级评价方法和系统。

一种智能可穿戴产品等级评价方法，包括以下步骤：

接收智能可穿戴产品的用户测试数据；

根据预设的抉择等级对所述用户测试数据进行量化，得到评价因素集；

根据所述评价因素集构建所述智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵；

根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果；

根据所述抉择等级对应的等级赋值对所述综合评判结果进行转换得到所述智能可穿戴产品的评价等级并输出。

一种智能可穿戴产品等级评价系统，包括:

测试数据接收模块，用于接收智能可穿戴产品的用户测试数据；

测试数据量化模块，用于根据预设的抉择等级对所述用户测试数据进行量化，得到评价因素集；

评价矩阵构建模块，用于根据所述评价因素集构建所述智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵；

评判结果计算模块，用于根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果；

评价等级转换模块，用于根据所述抉择等级对应的等级赋值对所述综合评判结果进行转换得到所述智能可穿戴产品的评价等级并输出。

上述智能可穿戴产品等级评价方法和系统，接收智能可穿戴产品的用户测试数据，根据预设的抉择等级对用户测试数据进行量化，得到评价因素集。根据评价因素集构建智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵，根据等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果。根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换得到智能可穿戴产品的等级并输出。根据可穿戴产品的用户测试数据，把影响智能可穿戴产品等级评价的因素合理量化，然后构建等级评定模糊评价矩阵计算综合评判结果并转换得到智能可穿戴产品的评价等级，使模糊环境中的评价在综合性及合理性方面得以保证，实现直观有效的对智能可穿戴产品等级进行评价。

附图说明

图1为一实施例中智能可穿戴产品等级评价方法的图；

图2为一实施例中智能可穿戴产品基本结构示意图；

图3为一实施例中智能可穿戴产品的等级评定指标体系示意图；

图4为一实施例中智能可穿戴产品等级评价系统的图。

具体实施方式

在一个实施例中，一种智能可穿戴产品等级评价方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S110：接收智能可穿戴产品的用户测试数据。

用户测试数据包括不同用户对多种评价因素的测试数据。评价因素的具体种类并不唯一，本实施例会中，评价因素包括易用性评价因素、有效性评价因素、性能评价因素和安全性评价因素。可通过调研、评审等方式，确定影响智能可穿戴产品用户等级的评价因素如功能、性能、安全性、易用性等，制定合理、可行的用户测试数据。

步骤S120：根据预设的抉择等级对用户测试数据进行量化，得到评价因素集。

抉择等级的数量并不唯一，本实施例中，抉择等级的划分采用简单易理解的“Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级”分别表示好、一般和差，即抉择等级的数量为三个。可以理解，各抉择等级的范围划分方式也并不唯一。根据抉择等级对用户测试数据进行量化，对于每一种评价因素，将不同用户的测试数据划分到对应的抉择等级中，得到评价因素集。也就是说，评价因素集中包括不同用户对各评价因素的测试量化值，用作后续步骤构建等级评定模糊评价矩阵。

步骤S130：根据评价因素集构建智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵。

根据评价因素集中不同用户对各评价因素的测试量化值，可得知各评价因素集在对应抉择等级的频率分布。首先着眼因素集中的单因素作单指标评判，得出各指标的单指标评判集，根据不同指标的单指标评判集进而构建出智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵。

步骤S140：根据等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果。

评价因素权重可通过经验主观给定，也可通过专家评估确定指标权重的方法确定。对评价因素权重和等级评定模糊评价矩阵进行合成，得到综合评判结果。

步骤S150：根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换得到智能可穿戴产品的评价等级并输出。

抉择等级对应的等级赋值的取值并不唯一，具体可与抉择等级的范围划分方式对应。同样以抉择等级包括“Ⅰ级(好)、Ⅱ级(一般)、Ⅲ级(差)”为例，Ⅰ级的测试量化值范围为(0.8,1]，Ⅱ级的测试量化值范围为(0.6,0.8]，Ⅲ级的测试量化值范围为[0,0.6]，三个抉择等级对应的等级赋值分别为(I级：80)；(II级：60)；(III级：0)。根据等级赋值对综合评判结果进行转换得到百分制的数值，判断其所属的区间即可确定智能可穿戴产品的相应评价等级。输出评价等级的方式并不唯一，可以是输出至存储器进行存储，也可以是输出至显示器进行显示。

在其中一个实施例中，步骤S140之前，智能可穿戴产品等级评价方法还包括以下步骤：

接收权重评估数据，根据权重评估数据计算各评价因素对应的评价因素权重。

权重评估数据指评估者对不同评价因素的打分值。具体采用专家评估的确定指标权重的方法，根据权重评估数据对不同的评价因素进行权重分配，得到评价因素权重。根据权重评估数据对评价因素权重进行解释，确保权重分别符合实际情况，提高了测试结果的准确性。

根据可穿戴产品的用户测试数据，基于层次分析法把影响智能可穿戴产品等级评价的因素合理量化，使模糊环境中的评价在综合性及合理性方面得以保证。智能可穿戴产品是由穿戴式设备、无线通信网络、数据处理终端应用软件及后端信息计算与服务组成的为用户提供运动健身、健康监测等智能化服务的系统。智能可穿戴产品系统的基本结构如下图2所示。

智能穿戴产品的用户与穿戴式设备、数据处理终端可能直接接触。穿戴式设备与数据处理终端通过无线通信网络互联互操作，数据处理终端可通过无线或有线方式与后端计算与服务系统相连。后端计算与服务系统不与用户直接相连，而是通过穿戴式设备或数据处理终端，对用户施加作用。

其中，穿戴式设备是直接地、或者通过衣物或饰物等间接地佩戴于用户身体，能够持续感知、处理和交互信息，并与数据处理终端、后端信息计算与服务系统协同工作来为用户提供服务的电子设备。

无线通信网络是穿戴式设备、数据处理终端、后端计算与服务设备互联互通，进而提供智能化服务的数据传输方式或载体，在整个系统中数据传输方式或载体可能是多样的，如蓝牙、WiFi等网络均可出现在同一个智能可穿戴智能化服务系统中。

数据处理终端能够接入移动通信网或Internet，与穿戴式设备交互信息并对信息进行处理，与后台信息技术与服务系统交互信息，以配合穿戴式设备实现其预期功能和服务的移动设备，当前多数为智能手机。

后端信息计算与服务系统，是指运行于用户计算设备或云计算设施，与数据处理终端交互信息并对信息进行处理，以配合穿戴式设备实现其预期功能和服务的逻辑实体。

评价要素可以通过以下分析得到：

用户使用智能可穿戴产品的过程可简单提取成以下的过程：使用者在佩戴、操作过程中，产品通过信号输出载体，以人体可感受的渠道(显示、声音、振动)将信息传递给使用者的感知系统(如视觉、听觉、触觉等)，通过人的中枢神经系统的感知处理器，对信息进行传递，思维处理器对信息进行翻译、处理和存储后，再经人的执行处理器指挥反应系统(如肢体、手指、嘴等)发出指令，操作智能可穿戴产品，然后再循环往复，直至完成目标任务。由此可见，从产品传来的信息，通过人这个“环节”之后又返回到产品，从而形成一个闭环系统。任何环节都影响着任务完成的难易程度，人和机器交互的顺利与否也随时会影响任务的完成。因此，人(参与测试的用户)、产品及人机交互是影响用户等级评定的三大要素，摈弃人的因素后，产品本身和人机交互是产品的用户等级评价指标确立时应着重考虑的要素。

产品要素：反映了产品本身所具有的质量特征，该要素对应的指标着重体现产品的易学习性、部分易操作性、吸引性、部分有效性、部分性能和部分安全性。包括：1)外观：反映了产品看起来如何，要传达给用户一种什么样的外观感觉；2)操作：反映了产品使用起来如何，用户通过使用获得的感受；3)文档：反映了产品文档给用户提供的帮助信息是否有用，是否充分。

交互要素：反映了用户与产品交互过程中所体现出的质量特征，评测用户与被测产品的交互能否达到用户的预期目标，以及实现这一目标的效率与便捷性，该要素对应的指标着重体现产品的易理解性、部分易操作性、部分有效性、部分性能和部分安全性。包括：1)信息交互：反映了产品对用户操作的反应能力和用户获取产品反馈信息的难易程度；2)可定制交互：反映了产品满足用户个性化需求的能力；3)特殊交互：反映了产品是否能够被特殊人群以特殊的方式使用的能力。

产品和交互这两个要素可扩展成为智能可穿戴产品的等级评定指标体系包括易用性(易理解性、易学性、易操作性)、吸引性、有效性、性能和安全性，如图3所示。

易用性、吸引性、有效性、性能和安全性构成等级评定指标体系的一级指标，各一级指标包括多种不同的二级指标，所有一级指标下的二级指标均作为测试因素(即评价因素)，用作对智能可穿戴产品进行等级评定。表1为智能可穿戴产品的测试因素。

表1

确定了主指标(即一级指标)体系，并从主指标下延伸出二级指标后，需确定各个指标的测试量化值(评估分值)。通过参考相关标准，结合实践情况，确定了因素量化方法如表2所示。

表2

根据表2中各二级指标的量化规则对用户测试数据进行量化，便可得到评价因素集。

在一个实施例中，采用专家评估的确定指标(即评价因素)权重的方法，其具体实施步骤为：假定各个一级指标的总分值为100分，经过专家评估，将这100分按照各一级指标的重要性程度进行分配；二级指标之间进行再分配，直到最后的层级为止，如表3所示为各级指标权重(百分制)。每个一级指标的统计方法为：1)先计算单个评估者对该指标打分值的百分比；2)求出该指标百分比的算术平均数，即为该指标的权重；各个二级指标的统计方法：1)计算评估者对各二级指标打分值占一级指标的百分比；2)求出各二级指标占一级指标百分比的算术平均数；3)将上步的结果与各一级指标的权重相乘即为各二级指标的权重。

表3

评价因素集和评价因素权重都已确定，对这两部分的结果进行综合，即可得到最终的总体评价结果。根据层次分析法，首先着眼因素集中的单因素u_i(i＝1，2，…，m)作单指标评判，从指标u_i着眼该事务对抉择等级v_j(j＝1，2，…，n)的隶属为r_ij，得出第i个指标u_i的单指标评判集：

r_i＝(r_i1，r_i2，…r_in)

m个着眼因素的评价集构造一个总的评分矩阵R，即每一个着眼因素被确定了从U到V的模糊关系矩阵R。

在一个实施例中，步骤S130包括步骤132和步骤134。

步骤132：根据评价因素集计算各评价因素在对应抉择等级的频率分布。

由于评价因素集中包含了不同用户对各评价因素的测试量化值，根据测试量化值和各抉择等级的划分范围可直接计算得到各评价因素在对应抉择等级的频率分布。

步骤134：根据频率分布建智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵。具体为

其中，R为等级评定模糊评价矩阵，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布；m为评价因素的数量，n为抉择等级的数量。r_ij表示从指标u_i着眼，能被评为v_j的隶属度。

在一个实施例中，步骤S140包括：

其中，b_j为综合评判结果中第j个抉择等级的频率分布，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布，w_i表示第i个评价因素对应的评价因素权重，m_in表示取最小值。对评定因素权重和模糊评判矩阵进行合成，得到综合评判结果。

在一个实施例中，抉择等级的数量为3个，步骤S150中根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果得到智能可穿戴产品的评价等级，包括步骤152和步骤154。

步骤152：根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换，得到等级百分值。具体为

其中，a为等级百分值，a_i为第i个抉择等级对应的等级赋值，b_i为综合评判结果中第i个抉择等级的频率分布。评价集为V＝{v₁，v₂，v₃}＝(I级(好)，II级(一般)，III级(差))，对评价集作相应的等级赋值(百分制)，定义为：(I级：80)；(II级：60)；(III级：0)。

步骤154：根据等级百分值以及抉择等级对应的等级赋值得到智能可穿戴产品的评价等级。

抉择等级对应的等级赋值组成对应的分值区间，判断等级百分值所属的区间即可确定智能可穿戴产品的评价等级。

为了更好地理解上述智能可穿戴产品等级评价方法，下面结合具体的实施例进行详细解释说明。

以某品牌手环为例，它由穿戴式手环设备、无线通信网络、数据处理终端(一般是手机)应用软件及后端信息计算与服务(一般是后台服务器)组成的为用户提供运动健身、健康监测等智能化服务的系统。且手环的用户与手环、手机直接接触；手环与手机通过无线通信网络互联互操作，手机可通过无线方式与后端服务器系统相连；用户不与后台服务器系统直接接触，而是通过手环或手机对用户施加作用——指导用户活动。手环的各测试评价因素及权重如表2、表3所示。

选择20位测试人员对该产品进行测试。以任务时间(性能指标)为例，假设用户任务时间、隶属各个等级的数据通过归一化处理后的数据如表4所示。

测试者	好	一般	差
				测试者1	0.76	0.15	0
测试者2	0.9	0.23	0
				…	…	…	…
测试者20	0.98	0.61	0
				合计	15.37	9.12	0
归一化rp1j	0.628	0.372	0

表4

因此，任务时间的归一化r_P1j＝{0.628，0.272，0}。同理，可得到任务效率指标测试完毕后，数据的归一化r_P2j＝{0.811，0.102，0.087}；相对的任务效率归一化r_p3j＝{0.745，0.201，0.054}。所以可以得到性能的模糊评判矩阵为：

同理可以得到易用性、有效性和安全性的模糊评判矩阵R_y，R_A，R_S；可对评定因素的权重和模糊评判矩阵进行合成，得到综合评判结果B＝(0.361，0.024，0.031)。根据转换公式得到a值为：79.25分，属于II级(一般)。

上述智能可穿戴产品等级评价方法，根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换得到智能可穿戴产品的等级并输出。根据可穿戴产品的用户测试数据，把影响智能可穿戴产品等级评价的因素合理量化，然后构建等级评定模糊评价矩阵计算综合评判结果并转换得到智能可穿戴产品的评价等级，使模糊环境中的评价在综合性及合理性方面得以保证，实现直观有效的对智能可穿戴产品等级进行评价。

在一个实施例中，一种智能可穿戴产品等级评价系统，如图4所述，包括测试数据接收模块110、测试数据量化模块120、评价矩阵构建模块130、评判结果计算模块140和评价等级转换模块150。

测试数据接收模块110用于接收智能可穿戴产品的用户测试数据。

用户测试数据包括不同用户对多种评价因素的测试数据。评价因素的具体种类并不唯一，本实施例会中，评价因素包括易用性评价因素、有效性评价因素、性能评价因素和安全性评价因素。

测试数据量化模块120用于根据预设的抉择等级对用户测试数据进行量化，得到评价因素集。

抉择等级的数量并不唯一，本实施例中，抉择等级的划分采用简单易理解的“Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级”分别表示好、一般和差，即抉择等级的数量为三个。可以理解，各抉择等级的范围划分方式也并不唯一。根据抉择等级对用户测试数据进行量化，对于每一种评价因素，将不同用户的测试数据划分到对应的抉择等级中，得到评价因素集。也就是说，评价因素集中包括不同用户对各评价因素的测试量化值，用作后续步骤构建等级评定模糊评价矩阵。

评价矩阵构建模块130用于根据评价因素集构建智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵。

根据评价因素集中不同用户对各评价因素的测试量化值，可得知各评价因素集在对应抉择等级的频率分布。首先着眼因素集中的单因素作单指标评判，得出各指标的单指标评判集，根据不同指标的单指标评判集进而构建出智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵。

评判结果计算模块140用于根据等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果。

评价因素权重可通过经验主观给定，也可通过专家评估确定指标权重的方法确定。对评价因素权重和等级评定模糊评价矩阵进行合成，得到综合评判结果。

评价等级转换模块150用于根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换得到智能可穿戴产品的评价等级并输出。

抉择等级对应的等级赋值的取值并不唯一，具体可与抉择等级的范围划分方式对应。根据等级赋值对综合评判结果进行转换得到百分制的数值，判断其所属的区间即可确定智能可穿戴产品的相应评价等级。输出评价等级的方式并不唯一，可以是输出至存储器进行存储，也可以是输出至显示器进行显示。

在其中一个实施例中，智能可穿戴产品等级评价系统还包括因素权重计算模块。

因素权重计算模块用于在评判结果计算模块140根据等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果之前，接收权重评估数据，根据权重评估数据计算各评价因素对应的评价因素权重。

权重评估数据指评估者对不同评价因素的打分值。具体采用专家评估的确定指标权重的方法，根据权重评估数据对不同的评价因素进行权重分配，得到评价因素权重。根据权重评估数据对评价因素权重进行解释，确保权重分别符合实际情况，提高了测试结果的准确性。

在一个实施例中，评价矩阵构建模块130包括频率分布计算单元和评价矩阵构建单元。

频率分布计算单元用于根据评价因素集计算各评价因素在对应抉择等级的频率分布。

由于评价因素集中包含了不同用户对各评价因素的测试量化值，根据测试量化值和各抉择等级的划分范围可直接计算得到各评价因素在对应抉择等级的频率分布。

评价矩阵构建单元用于根据频率分布构建智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵。具体为

其中，R为等级评定模糊评价矩阵，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布；m为评价因素的数量，n为抉择等级的数量。r_ij表示从指标u_i着眼，能被评为v_j的隶属度。

在一个实施例中，评判结果计算模块140根据等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果，包括：

其中，b_j表示综合评判结果中第j个抉择等级的频率分布，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布，w_i表示第i个评价因素对应的评价因素权重，min表示取最小值。对评定因素权重和模糊评判矩阵进行合成，得到综合评判结果。

在一个实施例中，抉择等级的数量为3个，评价等级转换模块150包括评判结果转换单元和评价等级转换单元。

评判结果转换单元用于根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换得到等级百分值。具体为

其中，a为等级百分值，a_i为第i个抉择等级对应的等级赋值，b_i为综合评判结果中第i个抉择等级的频率分布。评价集为V＝{v₁，v₂，v₃}＝(I级(好)，II级(一般)，III级(差))，对评价集作相应的等级赋值(百分制)，定义为：(I级：80)；(II级：60)；(III级：0)。

评价等级转换单元用于根据等级百分值以及抉择等级对应的等级赋值得到智能可穿戴产品的评价等级并输出。

抉择等级对应的等级赋值组成对应的分值区间，判断等级百分值所属的区间即可确定智能可穿戴产品的评价等级。

上述智能可穿戴产品等级评价系统，根据抉择等级对应的等级赋值对综合评判结果进行转换得到智能可穿戴产品的等级并输出。根据可穿戴产品的用户测试数据，把影响智能可穿戴产品等级评价的因素合理量化，然后构建等级评定模糊评价矩阵计算综合评判结果并转换得到智能可穿戴产品的评价等级，使模糊环境中的评价在综合性及合理性方面得以保证，实现直观有效的对智能可穿戴产品等级进行评价。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种智能可穿戴产品等级评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收智能可穿戴产品的用户测试数据；

根据预设的抉择等级对所述用户测试数据进行量化，得到评价因素集；

根据所述评价因素集构建所述智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵；

根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果；

根据所述抉择等级对应的等级赋值对所述综合评判结果进行转换得到所述智能可穿戴产品的评价等级并输出。

2.根据权利要求1所述的智能可穿戴产品等级评价方法，其特征在于，所述根据所述评价因素集构建所述智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵，包括：

根据所述评价因素集计算各评价因素在对应抉择等级的频率分布；

根据所述频率分布构建所述智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵，具体为

$R={\left(r_{ij}\right)}_{m*n}=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& \mathrm{...}& r_{1n}\\ r_{21}& r_{22}& \mathrm{...}& r_{2n}\\ & & \mathrm{...}& \\ r_{m1}& r_{m2}& \mathrm{...}& r_{mn}\end{array}\right],(i=1,2,\mathrm{...},m;j=1,2,\mathrm{...},n)$

其中，R为等级评定模糊评价矩阵，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布；m为评价因素的数量，n为抉择等级的数量。

3.根据权利要求1所述的智能可穿戴产品等级评价方法，其特征在于，所述根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果，包括：

$b_j=\min (1,\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{w}_i{r}_{ij})$

其中，b_j表示综合评判结果中第j个抉择等级的频率分布，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布，w_i表示第i个评价因素对应的评价因素权重，min表示取最小值。

4.根据权利要求1所述的智能可穿戴产品等级评价方法，其特征在于，所述抉择等级的数量为3个，所述根据所述抉择等级对应的等级赋值对所述综合评判结果得到所述智能可穿戴产品的评价等级的步骤，包括以下步骤：

根据所述抉择等级对应的等级赋值对所述综合评判结果进行转换，得到等级百分值，具体为

$a=\frac{{\Σ}_{i=1}^3{b}_i^2{a}_i}{{\Σ}_{i=1}^3{b}_i^2}$

其中，a为等级百分值，α_i为第i个抉择等级对应的等级赋值，b_i表示综合评判结果中第i个抉择等级的频率分布；

根据所述等级百分值以及所述抉择等级对应的等级赋值得到所述智能可穿戴产品的评价等级。

5.根据权利要求1所述的智能可穿戴产品等级评价方法，其特征在于，所述根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果的步骤之前，还包括以下步骤：

接收权重评估数据，根据所述权重评估数据计算各评价因素对应的评价因素权重。

6.根据权利要求5所述的智能可穿戴产品等级评价方法，其特征在于，所述评价因素包括易用性评价因素、有效性评价因素、性能评价因素和安全性评价因素。

7.一种智能可穿戴产品等级评价系统，其特征在于，包括:

测试数据接收模块，用于接收智能可穿戴产品的用户测试数据；

测试数据量化模块，用于根据预设的抉择等级对所述用户测试数据进行量化，得到评价因素集；

评价矩阵构建模块，用于根据所述评价因素集构建所述智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵；

评判结果计算模块，用于根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果；

评价等级转换模块，用于根据所述抉择等级对应的等级赋值对所述综合评判结果进行转换得到所述智能可穿戴产品的评价等级并输出。

8.根据权利要求7所述的智能可穿戴产品等级评价系统，其特征在于，所述评价矩阵构建模块包括：

频率分布计算单元，用于根据所述评价因素集计算各评价因素在对应抉择等级的频率分布；

评价矩阵构建单元，用于根据所述频率分布构建所述智能可穿戴产品的等级评定模糊评价矩阵，具体为

$R={\left(r_{ij}\right)}_{m*n}=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& \mathrm{...}& r_{1n}\\ r_{21}& r_{22}& \mathrm{...}& r_{2n}\\ & & \mathrm{...}& \\ r_{m1}& r_{m2}& \mathrm{...}& r_{mn}\end{array}\right],(i=1,2,\mathrm{...},m;j=1,2,\mathrm{...},n)$

其中，R为等级评定模糊评价矩阵，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布；m为评价因素的数量，n为抉择等级的数量。

9.根据权利要求7所述的智能可穿戴产品等级评价系统，其特征在于，所述评判结果计算模块根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果，包括：

$b_j=\min (1,\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{w}_i{r}_{ij})$

其中，b_j表示综合评判结果中第j个抉择等级的频率分布，r_ij表示第i个评价因素在第j个抉择等级上的频率分布，w_i表示第i个评价因素对应的评价因素权重，min表示取最小值。

10.根据权利要求7所述的智能可穿戴产品等级评价系统，其特征在于，还包括因素权重计算模块，所述因素权重计算模块用于在所述评判结果计算模块根据所述等级评定模糊评价矩阵以及对应预设的评价因素权重计算得到综合评判结果之前，接收权重评估数据，根据所述权重评估数据计算各评价因素对应的评价因素权重。