模糊综合评价法+java实现

模糊综合评价法是一种将模糊数学应用于综合评价的方法，可以将一些难以定量化的因素进行定量化，从而进行综合评价。在Java中，可以使用模糊综合评价法来实现无人机威胁评估系统等应用。

具体实现步骤如下：
1. 定义模糊集合和隶属函数，将模糊概念转化为数学概念。
2. 构建模糊关系矩阵，将各个因素之间的关系用矩阵表示。
3. 进行模糊综合评价，将各个因素的权重和隶属度相乘，再进行加权平均，得到最终的评价结果。

以下是一个简单的Java代码示例，用于实现模糊综合评价法：

public class FuzzyEvaluation {
    // 定义模糊集合和隶属函数
    public static double poor(double x) {
        if (x <= 50) {
            return 1;
        } else if (x > 50 && x < 70) {
            return (70 - x) / 20;
        } else {
            return 0;
        }
    }

    public static double good(double x) {
        if (x <= 50 || x >= 90) {
            return 0;
        } else if (x > 50 && x < 70) {
            return (x - 50) / 20;
        } else if (x >= 70 && x <= 90) {
            return (90 - x) / 20;
        } else {
            return 0;
        }
    }

    public static double excellent(double x) {
        if (x <= 70) {
            return 0;
        } else if (x > 70 && x < 90) {
            return (x - 70) / 20;
        } else {
            return 1;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 构建模糊关系矩阵
        double[][] matrix = {{1, 0.5, 0.2}, {0.5, 1, 0.5}, {0.2, 0.5, 1}};

        // 进行模糊综合评价
        double[] weights = {0.3, 0.4, 0.3};
        double[] values = {60, 80, 85};
        double result = 0;
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            double temp = 0;
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                temp += matrix[i][j] * weights[j] * excellent(values[i]);
                temp += matrix[j][i] * weights[j] * good(values[i]);
                temp += matrix[i][j] * weights[j] * poor(values[i]);
            }
            result += temp / 3;
        }
        System.out.println("评价结果为：" + result);
    }
}