模糊综合评价模型 ——第二部分，隶属函数的三种确定方法
1.模糊统计法
数模比赛中很少用，要设计发散问卷，可能来不及，但实际做研究用的较多(做科研发论文)
原理：找多个人去对同一个模糊概念进行描述，用隶属频率去定义隶属度
例：定义“年轻人”的隶属函数
（1）定义人的年龄为论域U，调查n个人
（2）让这n个人仔细考虑好“年轻人”的含义后，给出他（她）们认为的最合适的年龄区间
（3）对于任意一个确定的年龄，例如25岁，若这n个人中有m个人的年龄区间包含有25，则称为25岁对于“年轻人”的隶属频率
（4）以此类推，我们可以找出所有年龄对于“年轻人”的隶属频率
（5）若n很大时，隶属频率会趋于稳定，此时我们可将其视为隶属度，进而得到隶属函数
2.借助已有的客观尺度（需要有合适的指标，并能收集到数据）
例如：
| 论域 | 模糊集 | 隶属度 |
| 设备 | 设备完好 |
设备完好率 |
| 产品 | 质量稳定 | 正品率 |
| 家庭 | 小康家庭 | 恩格尔系数 |
注：这里我们找的指标必须介于0和1之间（隶属度的范围）（如果不是，则可归一化）
恩格尔系数（%）=食品支出总额/家庭或个人消费支出总额×100%
随着家庭和个人收入增加，收入中用于食品方面的支出比例将逐渐减小（恩格尔定律）
3.指派法（根据问题的性质直接套用某些分布作为隶属函数，主观性较强）
其中，梯形分布最常用。
例1.试用柯西分布确定“年轻人”的隶属函数
例2.
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