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    (4)清晰化环节的功能。清晰化环节的主要功能是将模糊推理所得的控制量(模糊量)变换为实际用于控制的清晰量,包含两部分内容:其一,将模糊的控制量经清晰化处理变换为表示在论域范围的清晰量;其二,将表示在论域范围的清晰量经尺度变换转换成实际的控制量。

    2.6.3 隶属函数的确定原则和基本确定方法
    隶属函数的确定,至今尚无统一的方法可循,主要依据实践经验来探求对应法则,就是要建立从论域U到[0,1]的映射,用来反映某对象具有某个模糊性质或属于某个模糊概念的程度。这种函数关系建立的正确与否,标准就在于是否符合客观规律,这就是确定隶属函数的基本原则。应该承认,对于同一个模糊概念,不同的人由于认识水平的不同,会建立不同的隶属函数。校验隶属函数建立的是否合适,应根据基本原则看其是否符合实际,具体方法是:通常初步确定粗略的隶属函数,再通过“学习”和“校验”逐步修正完善,使其达到主观与客观一致的程度。
    综合人们的经验,确定隶属函数的方法常用的有以下几种:
    (1)主观经验法
    当论域离散时,根据个人主观经验,直接或间接给出元素隶属程度的具体值,由此确定隶属函数,具体有以下几种。
    1)专家评分法:综合多数专家的评分来确定隶属函数的方法,这种方法广泛应用于经济与管理的各个领域。
    2)因素加权综合法:若模糊概念由若干个因素相互作用而成,而每个因素本身又是模糊的,则可综合各因素的重要程度选择隶属函数。
    3)二元排序法:通过多个事物之间两两对比来确定某种特征下的顺序,由此来决定这些事物对该特征的隶属函数的大致形状。
    (2)模糊统计法
    折中方法应用了概率统计的基本原理,以调查统计试验结果所得出的经验曲线作为隶属函数曲线,根据曲线找出相应的函数表达式,这种方法一般包含以下四个要素:
    1)论域U;
    2)试验所要处理的论域U的固定元素 ;
    3)论域U中的一个随机运动子集A。(A为经典集合)作为模糊集合A的弹性边界的反映,可由此得到每次试验中 是否符合A所刻画的模糊概念的一个判决;
    4)模糊统计试验的特点。
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