def fuzzy_eval(criteria, eigen): #量化评语(优秀、 良好、 一般、 较差、 非常

def fuzzy_eval(criteria, eigen):

模糊评估（fuzzy_eval）是一种评估方法，它通过将模糊数学理论引入到评估过程中来处理评估指标的模糊性。

在这个函数中，criteria是用于评估的指标，eigen是每个指标的权重。

首先，模糊评估使用模糊集合来表示每个评估指标的模糊性。模糊集合是一种能够表示事物的不确定性或模糊性的数学工具。通过将每个指标映射到一个模糊集合，我们可以用一个数值范围来代表其模糊程度。例如，指标“收入”可以映射为“高、中、低”这三个模糊集合之一。

接下来，通过计算每个指标的模糊权重，我们可以确定其在整体评估中的重要程度。这些模糊权重是用来表示模糊权重的数值。例如，“收入”的模糊权重可能是“0.3、0.5、0.2”，分别表示其在整体评估中的低、中、高重要程度。

然后，根据每个指标的模糊集合和模糊权重，我们可以计算出每个指标的模糊评估值。这些模糊评估值是用来表示每个指标的综合评估结果的数值。例如，如果一个指标的模糊集合是“中”，而其模糊权重是“0.5”，那么该指标的模糊评估值可以是“0.5”。

最后，通过对所有指标的模糊评估值进行聚合，我们可以得到整体评估的模糊结果。这个模糊结果是用来表示整体评估的结果的数值。例如，如果有三个指标，它们的模糊评估值分别为“0.4、0.7、0.6”，那么整体评估的模糊结果可以是“0.56”。

综上所述，模糊评估（fuzzy_eval）是一种能够处理评估指标的模糊性的评估方法。通过引入模糊集合和模糊权重，我们可以将模糊性量化并计算出整体评估的模糊结果。这种方法可以帮助我们更好地理解和应对评估指标的模糊性。