什么是隶属度函数，为什么要设计隶属度函数，怎样选择隶属度函数

你说的应该是模糊控制的隶属度函数吧 (1)模糊统计法： 模糊统计法的基本思想是对论域U上的一个确定元素vo是否属于论域上的一个可变动的清晰集合A3作出清晰的判断对于不同的试验者,清晰集合 A3可以有不同的边界,但它们都对应于同一个模糊集A模。

模糊集合、隶属函数是模糊数学的基本概念。经典集合论开宗明义地规定：对于给定集A，论域U中的任一元素X那么属于A，要么不属于A，二者必居其一。这就使数学对事物类属、性态关系的描述，建立在“是”或“非”（用0表示非，用1表示是，记为｛0,1}）上。模糊集合论则把这种类属、性态非此即彼的断定转换为对类属、性态程度的量化分析，并用“隶属度”的概念来刻划某元素属于某类的程度。

设U是一个给定的论域，若对于其中任何一个元素X，都有一个函数μA（X）与之对应，且满足0≤μA（X）≤1，则称μA（X）为隶属函数，集合A称为由μA（X）所确定的U上的模糊集合。μA（X）的大小反映X对于模糊集合A的隶属程度，μA（X）的值接近1，表示X隶属于A的程度很高；μA（X）的值接近0，表示X隶属于A的程度很低。

就隶属度、隶属函数来说，用1和0来说明元素对集合“属于”和“不属于”的隶属关系，这是明晰的一面；同时又用介于1和0之间的实数值来刻划元素对集合隶属关系的程度，这又是模糊的一面。这种方法上的两重性使模糊集合论在处理模糊现象时具有灵活辨证的特点，对于那些类属、性态缺乏明确判据的对象，人们就可通过模糊集合论的隶属函数、隶属度的分析，尽可能地逼近它，用以量见质的数学分析来实现由模糊向精确的转化。

隶属函数(membership function)，用于表征模糊集合的数学工具。对于普通集合A，它可以理解为某个论域U上的一个子集。为了描述论域U中任一元素u是否属于集合A，通常可以用0或1标志。用0表示u不属于A，而用1表示属于A ，从而得到了U上的一个二值函数χA（u），它表征了U的元素u对普通集合的从属关系，通常称为A的特征函数，为了描述元素u对U上的一个模糊集合的隶属关系，由于这种关系的不分明性，它将用从区间[0，1]中所取的数值代替0，1这两值来描述，记为（u），数值（u）表示元素隶属于模糊集的程度，论域U上的函数μ即为模糊集的隶属函数，而（u）即为u对A的隶属度。