综合评价作为一种以对评价对象进行定性分析与定量处理为基础的管理决策活动，应用极其普遍，方法多种多样。面对具有不确定性特征的复杂决策，最常用的是将层次分析法（Analy Hierarchy Process，简称AHP）与模糊综合评价法(Fuzzy Integrated Evaluation，简称FIE）融合在一起的AHP-FIE综合评价方法。AHP-FIE综合评价方法具有结构清晰、模糊量化、定量处理简单等特点，但对于基础数据还存在二个方面预处理问题：一是专家群对非统计性指标和指标相对重要性比较的模糊判断量化，另一是模糊比较矩阵修正以实现一致性，因此，AHP-FIE综合评价的基础数据预处理一直是研究的热点。　　本文以多目标综合评价的过程任务为基础，熟悉指标体系建构原则和常用评价指标量值标准化的方法，详细介绍层次分析与模糊综合评判的计算方法和AHP-FIE综合评价模型的量化处理流程，分析专家模糊判断集成的基本假设与一般方法、模糊比较矩阵一致性实现的理论基础。其次，根据专家模糊判断集成一致性、可调性，协调性、可信度等四个收敛条件，构建优化搜索模型，建立基于向量夹角的专家模糊判断集成方法；依据诱导矩阵实现模糊比较矩阵一致性的原理，提出基于方根导出的模糊比较矩阵修正方法；由此，描述基于基础数据预处理的AHP-FIE综合评价方法量化处理流程，并利用MATLAB软件加以实现。最后，讨论产业生态化及其理论基础，建构产业生态化评价指标体系、庐山区工业产业结构及其生态化评价问卷调查评分准则，设计庐山区工业产业生态化评价问卷调查表，利用基于预处理的AHP-FIE综合评价方法对问卷调查数据进行计算处理。　　本文分别利用方根导出矩阵和基于关联度的优化搜索模型，对AHP-FIE综合评价中的基础数据进行预处理，简化模糊比较矩阵的一致性实现的繁杂性，提高专家模糊判断集成的效率，将基于预处理的AHP-FIE综合评价模型应用于“庐山区工业生态化预处理”中，实证表明科学有效。