《表5 本文方法与已有方法排序相关性》

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《基于共识模型与IN-TODIM的FMEA风险评估方法》

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为了进一步验证本文所提出的改进FMEA方法的有效性，将案例故障模式风险排序结果与传统RPN方法、区间直觉模糊-全乘比例分析多目标优化（Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy-Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis plus the Full Multiplicative Form，IVIF-MULTIMOORA）方法[12]、直觉模糊-逼近理想解排序（Intuitionistic Fuzzy-Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，IF-TOPSIS）方法[13]及区间直觉模糊-多属性边界逼近区域比较（Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy-MultiAttributive Border Approximation area Comparison，IVIF-MABAC）方法[14]计算所得风险评估结果进行对比，见表4。此外，斯皮尔曼（Spearman）相关系数可用于评估不同排序结果之间的相关性[14]，因此，沿用该方法计算本文方法与已有的FMEA方法风险排序之间的Spearman相关系数值，见表5（由于G5、G6和G9的评估信息完全一致，故计算过程中将其视作同一故障模式，表中CCi与RPVi分别为IF-TOPSIS与IVIF-MABAC方法的故障模式的综合评估值）。