模糊综合评价算法matlab代码

模糊综合评价（Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE）是一种处理不确定信息的多准则决策分析方法。在MATLAB中，可以使用模糊工具箱（Fuzzy Toolbox）来实现模糊综合评价。以下是一个简单的步骤概述：

1. 导入所需的库：

% 如果还未安装模糊工具箱，需要先安装
if ~isToolboxInstalled('Fuzzy')
    installToolbox('Fuzzy')
end
import fuzzy.*

2. 定义模糊集和隶属函数：

% 定义评价指标（如A、B、C）的模糊集和隶属函数
A = finputlinspace(0, 1, 5); % 示例：A的取值范围从0到1，分为5档模糊等级
B = finputlinspace(0, 1, 7);
C = finputlinspace(0, 1, 10);

% 定义评判矩阵（权重）
w = [0.4, 0.3, 0.3]; % A、B、C的权重

% 如果有模糊集成员的描述符，可以用fuzzynorm()计算隶属度
A_membership = gaussmf(A, 0.5, 0.1);
B_membership = trapmf(B, [0.2, 0.6, 0.8]);
C_membership = psigmf(C, 0.5, 0.1);

3. 进行模糊合成运算：

% 对每个指标的隶属度进行加权求和
output = w .* [A_membership; B_membership; C_membership];

4. 最终结果的标准化：

% 如果需要，可以对输出进行归一化
output_normalized = normfuzzy(output);

5. 可视化结果：

% 绘制评价结果
plot(output_normalized);
xlabel('评价标准');
ylabel('隶属度');
title('模糊综合评价结果');