安防技术评估方法是依据建筑的实际统计数据计算综合评估指数的数学模型。目前国内综合评估方法很多，但实际计算中普遍采用的方法则主要有四种。为使“安全防范系统评估方法”能够实现特定的评估目标，我们有必要首先简要地考察一下这几种评估方法的优劣。
（一）加权评分法
这是目前评价中应用最多的一种方法。一般做法是根据各具体指标在评价总目标中的不同地位，给出或设定其标准权数；同时确定各具体指标的标准值（通常为该指标的行业平均值）。然后比较指标的实际数值与标准值得到级别指标分值，最后汇总指标分值求得加权评估总分。加权评分法的最大优点是简便易算，但也存在三个明显的缺点。第一，不能区分指标的不同性质，会导致计算出的综合指数不尽科学。第二，不能动态地反映发展的变动状况。第三，忽视了权数作用的区间规定性。
（二）模糊数学评估法
这种方法是初步根据模糊数学的原理，利用隶属函数进行综合评估。一般步骤为：首先利用隶属函数给定各项指标在闭区间（0，1）内相应的数值，称为“单因素隶属度”，对各指标作出单项评估。然后对各单因素隶属度进行加权算术平均，计算综合隶属度，得出综合评估的指标值。其结果越接近0越差，越接近1越好。
（三）功效系数法
功效系数法是根据多目标规划原理，对每一个评估指标分别确定满意值和不允许值。然后以不允许值为下限，计算各指标实现满意值的程度，并转化为相应的评估分数。最后加权计算综合指数。功效系数法的优点是能反映指标地位。但是，功效系数法既没能区别对待不同性质的指标，也没有充分反映发展动态，使得评估结论既不尽合理。
综上所述，现有的综合评估方法都存在两个明显的，难以满足要求。一是缺乏恰当评估安全状态指标的科学方法，二是没有充分重视社区建筑的发展水平与发展趋势，没有将反映建筑业与安防科技发展与成长状况的动态考察纳入评估范围。
（四）灰色系统法
所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。
目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。
（一）加权评分法
这是目前评价中应用最多的一种方法。一般做法是根据各具体指标在评价总目标中的不同地位，给出或设定其标准权数；同时确定各具体指标的标准值（通常为该指标的行业平均值）。然后比较指标的实际数值与标准值得到级别指标分值，最后汇总指标分值求得加权评估总分。加权评分法的最大优点是简便易算，但也存在三个明显的缺点。第一，不能区分指标的不同性质，会导致计算出的综合指数不尽科学。第二，不能动态地反映发展的变动状况。第三，忽视了权数作用的区间规定性。
（二）模糊数学评估法
这种方法是初步根据模糊数学的原理，利用隶属函数进行综合评估。一般步骤为：首先利用隶属函数给定各项指标在闭区间（0，1）内相应的数值，称为“单因素隶属度”，对各指标作出单项评估。然后对各单因素隶属度进行加权算术平均，计算综合隶属度，得出综合评估的指标值。其结果越接近0越差，越接近1越好。
（三）功效系数法
功效系数法是根据多目标规划原理，对每一个评估指标分别确定满意值和不允许值。然后以不允许值为下限，计算各指标实现满意值的程度，并转化为相应的评估分数。最后加权计算综合指数。功效系数法的优点是能反映指标地位。但是，功效系数法既没能区别对待不同性质的指标，也没有充分反映发展动态，使得评估结论既不尽合理。
综上所述，现有的综合评估方法都存在两个明显的，难以满足要求。一是缺乏恰当评估安全状态指标的科学方法，二是没有充分重视社区建筑的发展水平与发展趋势，没有将反映建筑业与安防科技发展与成长状况的动态考察纳入评估范围。
（四）灰色系统法
所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。
目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。