1.模糊集
模糊這個概念來源于顯示世界中常見的模糊線性，比如“下雨”難以精確的描述常見的自然現象，因為他可能發生在任何地方，有不同的強度等等，因此是一種模糊現象
2. 隸屬度函數
若對論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個數A(x)∈[0，1]與之對應，則稱A為U上的模糊集，A(x )稱為x對A的隸屬度。當x在U中變動時，A( x)就是一個函數，稱為A的隸屬函數。隸屬度A(x)越接近于1，表示x屬于A的程度越高，A(x)越接近于0表示x屬于A的程度越低。用取值于區間(0，1)的隸屬函數A(x)表征x 屬于A的程度高低。隸屬度屬于模糊評價函數里的概念：模糊綜合評價是對受多種因素影響的事物做出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法，其特點是評價結果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示。
3. 模糊集的結構
模糊集的結構取決于兩個方面：恰當的論域和合適的隸屬函數，對隸屬函數的描述是主觀的，這意味著不同的人描述同一個概念，得出的隸屬函數可能大不相同
4. 最大隸屬度原則
第一,是窮盡性原則,即對象總體中所有分子都能歸類。
第二,是排它性原則,即對象總體中任何一個分子都不能同時歸屬于兩個或者更多的類類。
5. 模糊集的運算
模糊計算以模糊集理論為基礎，它可以模擬人腦非精確、非線性的信息處理能力，在許多應用領域內都有用途。人們通?？梢杂谩澳：嬎恪被\統地代表諸如模糊推理（FIS，Fuzzy Inference System）、模糊邏輯（Fuzzy Logic）、模糊系統等模糊應用領域中所用到的計算方法及理論。在這些系統中，廣泛地應用了模糊集理論，并揉和了人工智能的其他手段，因此模糊計算也常常與人工智能相聯系。
6. 模糊邏輯
模糊邏輯是建立在多值邏輯基礎上，運用模糊集合的方法來研究模糊性思維、語言形式及其規律的科學
7. 模糊推理系統
fis是指模糊推理系統，又稱為模糊系統，是以模糊集合理論和模糊推理等技術為基礎具有處理模糊信息能力的系統。
Fuzzy inference system（FIS）（模糊推理系統）（FIS）
模糊推理系統以模糊理論為主要計算工具可以實現復雜的非線性映射而且其輸入輸出都是精確的數值因此具有廣闊的應用前景。
8. 多因子評價
運用多個指標對多個參評單位進行評價的方法，稱為多因素綜合評價方法，或簡稱多因素評價法。其基本思想是將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行評價。如不同國家經濟實力，不同地區社會發展水平，小康生活水平達標進程，企業經濟效益評價等，都可以應用這種方法。

總結

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