模糊综合评判法中模糊隶属度 的计算方法

模糊综合评判法是一种常用的多指标决策方法，其中模糊隶属度是模糊综合评判法的核心概念之一。模糊隶属度指的是一个元素与某个模糊集合的隶属程度，通常用一个0到1之间的数字表示。

在模糊综合评判法中，模糊隶属度的计算方法主要有两种：基于数学公式的方法和基于经验法的方法。

1. 基于数学公式的方法

常用的数学公式包括：

（1）直线型隶属函数

$$\mu(x)=\begin{cases}0\quad x\leq a\\ \frac{x-a}{b-a}\quad a\leq x \leq b\\ \frac{c-x}{c-b}\quad b\leq x \leq c\\ 0\quad x\geq c\end{cases}$$

其中，a、b、c为三个控制点，用来控制隶属度的变化。

（2）三角型隶属函数

$$\mu(x)=\begin{cases}0\quad x\leq a\\ \frac{x-a}{b-a}\quad a\leq x \leq b\\ \frac{c-x}{c-b}\quad b\leq x \leq c\\ 0\quad x\geq c\end{cases}$$

其中，a、b、c为三个控制点，用来控制隶属度的变化。

（3）梯形型隶属函数

$$\mu(x)=\begin{cases}0\quad x\leq a\\ \frac{x-a}{b-a}\quad a\leq x \leq b\\ 1\quad b\leq x \leq c\\ \frac{d-x}{d-c}\quad c\leq x \leq d\\ 0\quad x\geq d\end{cases}$$

其中，a、b、c、d为四个控制点，用来控制隶属度的变化。

2. 基于经验法的方法

基于经验法的方法则是通过专家经验或实验数据得到一组隶属度函数，然后应用到实际问题中。这种方法主要基于经验，因此需要大量的实验数据和专家意见来支持。

总之，模糊综合评判法中模糊隶属度的计算方法可以基于数学公式或经验法来实现，具体的选择需要根据实际情况来决定。