在上篇内容中，记录了模糊数学的一些基础知识，本篇将运用部分知识来构建模糊综合评价。

1.隶属函数的三种确定方法

1.1模糊统计法

类似问卷调研，比较少用。

1.2借助已有的客观尺度

例如：

主要通过查文献来确定指标。

1.3指派法

最常用梯形分布：

2.模糊综合评价

主要确定因素集、评语集、权重集。
本身不难理解，通过例子即可体悟。

2.1一级模糊评价模型

例1：通过打分来确定模糊综合评价矩阵

注：该题目中，已经给出各因素的权重，若没给出，可通过层次分析法（无数据）、熵权法（有数据）进行确定。

例2：通过指派法来确定模糊综合评价矩阵

2.2多级模糊评价模型

多级模糊评价，和单级大同小异。
例子：

3.总结

模糊综合评价比较简单，不需要通过编程计算。但缺点在于具有主观性较强，若自定义权重需要灵敏度检测。

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