模糊控制隶属函数 隶属度函数？
隶属度函数？若对论域（研究的范围）U中的任一元素x，都有一个数A（x）∈0，1与之对应，则称A为U上的模糊集，A（x ）称为x对A的隶属度。当x在U中变动时，A（ x）就是一个函数，称为A的隶属函数。
隶属度函数？
若对论域（研究的范围）U中的任一元素x，都有一个数A（x）∈0，1与之对应，则称A为U上的模糊集，A（x ）称为x对A的隶属度。当x在U中变动时，A（ x）就是一个函数，称为A的隶属函数。隶属度A（x）越接近于1，表示x属于A的程度越高，A（x）越接近于0表示x属于A的程度越低。用取值于区间0，1的隶属函数A（x）表征x 属于A
模糊数学中的隶属度函数构造的问题：某指标经计算各评语集隶属度之和不为一，再进行归一化处理，正确吗？
个人觉得有些数据具有很大的噪声，在构造隶属度函数时，不用将所有的数据都加入，去掉离群值就可以了
什么是柯西隶属度函数？
隶属度函数是模糊控制的应用基础，正确构造隶属度函数是能否用好模糊控制的关键之一。
隶属度函数的确定过程，本质上说应该是客观的，但每个人对于同一个模糊概念的认识理解又有差异，因此，隶属度函数的确定又带有主观性。隶属度函数的确立目前还没有一套成熟有效的方法，大多数系统的确立方法还停留在经验和实验的基础上。对于同一个模糊概念，不同的人会建立不完全相同的隶属度函数，尽管形式不完全相同，只要能反映同一模糊概念，在解决和处理实际模糊信息的问题中仍然殊途同归。