二、经典集合和模糊集合的基本概念
fuzzy set
模糊集合，0到1 之间。
表示法是一个记法，而不是实际的计算（除以清风）（相加）
偏小型：递减
中间型：先增后减
偏大型：递增
三、隶属函数的三种确定方法
（1）模糊统计法
(调查问卷统计)耗时间，不适合。
（2）借助已有的客观尺度
（参考已经有人研究出来的数据。）
（3）指派法
用的比较多的是梯形分布
梯形分布：
偏小型
中间型和偏大型。
求出对于每个等级，它的隶属度。
四、应用：模糊综合评价（评判）
一级模糊综合评价模型
1.确定因素集
2.确定评语集
3.确定各因素的权重
4.确定模糊综合判断矩阵
隶属度：对于ri ，指标的符合程度是多少（例如：专业排名有80%符合评语优，就是隶属度）
Ri中的 ri1 是指标ui对评语 i 的隶属度
5.综合评判
例题1：某单位对运功的年终综合评定。
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更新11_模糊综合评价_第5部分_空气质量等级评定和煤矿边坡方案选择.ev1
步骤
1.确定因素集，评语集，权重集。
权重集为最后使用，B= A*R（A为权重，R为综合评判矩阵）
2.综合判断矩阵
通过浓度代入上式计算得综合评判矩阵。
3.计算B = A R
例题2：一级模糊综合评价模型实例
步骤
1.确定因素集，评语集，权重集
因素集
将方案作为评语集（之前是优，良，差。）
2.正向化处理过程
3.确定隶属度函数
函数不唯一，合理即可。
4.计算所得，隶属度表。
5.乘上权重A,得到最后的综合评价.
最后权重乘评判矩阵得到最后的综合评价。
可以用excel绘制一个图形放在论文中，更加直观。
然后再得出结论即可。
多级模糊综合评价模型
例：二级模糊查询
没有数据，由模糊统计法得到。（问卷调查）
例:三级模糊综合评价模型。
例题：
