随着科学技术的发展,建筑材料开发也是日新月异。在这“鱼目混珠”的建筑材料中,建筑材料的质量更是生命线;所以,如何科学地、准确地测量材料的特性、科学评价建筑材料质量已成为一个十分重要的科学技术问题。本文就是在这样的背景下,针对不同的建筑材料评价问题建立了不同的统计优化模型进行评价,通过实例进行了较好的验证,取得了较好的成果。首先,我们把用途广泛的钢材质量评价数据从定性数据到数据定量转化,把以往评价建筑材料质量的“合格率”、“基本受控”、“符合性”或“适应性”等定性的评价数据进行数据定量化。另外,由于所建立的建筑材料质量评价的数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)模型对输出和输入数据的大小不影响评价的结果,所以我们在定性数据进行定量化过程中,赋值一般定义在[0,10]的区间中即可。所建立的DEA模型能够较好地对“合格”和“不合格”相同属性的决策单元进行建筑材料再区分评价。其次,对于评价数据用DEA模型和G-DEA模型同样都是失效的情况下,建立了一种通过“自评(Self-evaluation)”与“他评(Peer-evaluation)”两种策略得到的综合评价交叉效率的DEA模型。这种交叉效率的DEA模型,能够很好地进行区分评价建筑材料等级相同的决策单元。第三,通过把非期望输出看作是输入(希望越小越好)来处理,构造带有非期望输出的广义DEA模型,这样就可以在输入,期望输出和非期望输出三类数据中得到水泥建筑材料质量的有效性,从而克服了其他综合方法所带来的繁琐过程。第四,我们给出基于输出的区间DEA模型的效率值求法。也就是得到了该决策单元效率值的最大值和最小值构成了一个区间,将区间DEA模型方法与基于输入的DEA模型下的理论及应用进行对比,实例分析表明:本节所提出的区间偏序意义下的决策单元排序比传统的DEA模型下的决策单元单个效率值排序更符合实际。最后,用DEA模型结合统计分析中的聚类分析来进行评价。先通过聚类分析方法选择样本单元,再通过广义DEA对建筑材料质量进行评价。经过分析,在产品合格前提下,能很好地判断检验项目指标超出规定标准的大小程度。总之,通过所建立的传统的数据包络分析、广义数据包络分析、交叉效率的数据包络分析、非期望输出的数据包络分析以及区间DEA等对建筑材料质量进行了评价。实例表明:这几种DEA方法针对不同建筑材料问题所进行的评价,能够很好地帮助我们解决难题。