模糊控制隸屬函數 隸屬度函數？
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(qū)間0，1的隸屬函數A（x）表征x 屬于A
模糊數學中的隸屬度函數構造的問題：某指標經計算各評語集隸屬度之和不為一，再進行歸一化處理，正確嗎？
個人覺得有些數據具有很大的噪聲，在構造隸屬度函數時，不用將所有的數據都加入，去掉離群值就可以了
什么是柯西隸屬度函數？
隸屬度函數是模糊控制的應用基礎，正確構造隸屬度函數是能否用好模糊控制的關鍵之一。
隸屬度函數的確定過程，本質上說應該是客觀的，但每個人對于同一個模糊概念的認識理解又有差異，因此，隸屬度函數的確定又帶有主觀性。隸屬度函數的確立目前還沒有一套成熟有效的方法，大多數系統(tǒng)的確立方法還停留在經驗和實驗的基礎上。對于同一個模糊概念，不同的人會建立不完全相同的隸屬度函數，盡管形式不完全相同，只要能反映同一模糊概念，在解決和處理實際模糊信息的問題中仍然殊途同歸。