1 模型概览
1.2 历史发展
模糊集合理论(fuzzy sets)的概念于1965 年由美国自动控制专家查德（L．A． Zadeh）教授提出，用以表达事物的不确定性。
后来发展成数学的一个分支——模糊数学。
2 模型介绍
模糊数学2.2 清风讲义
2.3 一级模糊综合评判
2.3.1 步骤
（1）确定因素集。
对员工的表现，需要从多个方面进行综合评判，如员工的工作业绩、工作态度、沟通能力、政治表现等。所有这些因素构成了评价指标体系的集合，即为因素集
记为U={}
一级模糊综合评判中，n往往较小（≤5）且指标相关性弱
（2） 确定评语集。
由于每个指标的评价值的不同，往往会形成不同的等级。如对工作业绩的评价有好、较好、中等、较差、很差等。所有这些因素构成了评价指标体系集合，即评语集
（3）确定各因素的权重。
2.4 多级模糊综合评判
2.5 小 tips
3 应用
3.1 常见应用场景
（1）人事考核：对于不同的人事考核因素（如工作能力，工作态度，政治表现等）有相对模糊的评价打分（如优秀，良好，一般，差等），可以使用模糊综合评价的方法。
（2）城市园林绿化质量评价：对于不同的绿化质量指标（如绿化面积，资金投入，城市美化，环境保护等）有相对模糊的评价评语集（如好，中等，差等），也可以使用模糊综合评价模型。
3.2 数学建模竞赛应用
2018年美赛B题
对于第二部分的A，因为这是个多因素、决策性问题，所以可以使用模糊数学和层次分析法：
做法可以分为以下六个步骤：
（1）为每个属性确定隶属函数（评价函数）
（2）根据数据计算隶属度
（3）确定评价矩阵，计算权重
（4）检验评价矩阵
（5）计算最后得分并排序
（6）选取前6个