A=   

其中A 为判别矩阵，aij 要素i 与要素j 重要性比较结果，并且有如下关系：

aij=1/aji                                         

aij有9种取值，分别为1/9, 1/7, 1/5, 1/3, 1/1, 3/1, 5/1, 7/1, 9/1,分别表示i要素对于j要素的重要程度由轻到重[3]。

2。2。3和法确定权重

层次分析法里确定权重的和法就是规范列平均法。先把判断矩阵的每一列都归一，得到矩阵A1，再算出矩阵A1每一行的平均值，得到一个n列1行的矩阵A2，矩阵A2就是权重矩阵。

2。3隶属度函数

如果对于任意一个元素y∈U（论域），存在B（y）∈[0，1]与之对应，那么B就是建立在U上的一个模糊集，B（y）代表元素y对集合B的隶属度[6]。论域里的元素y变化时，B（y）就是B的隶属函数。隶属度B（y）离1越近，说明y属于B的程度越高；反之，B（y）越接近0，说明y属于B的程度越低。隶属函数B（y）在区间[0，1]内取值。隶属度属于模糊评价函数里的概念：模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。隶属度函数是模糊控制的应用基础,是否正确地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。下面举一个关于隶属度应用的例子：来自~优尔、论文|网www.youerw.com +QQ752018766-

A(x)=表示模糊集“年老”的隶属函数，A表示模糊集“年老”，当年龄x≤50时A（x）=0表明x不属于模糊集A（即“年老”），当x ≥100时，A（x）=1表明x 完全属于A，当50＜x＜100时，0<A（x）<1，且x越接近100，A（x）越接近1，即x属于A的程度就越高。这样的表达方法显然比简单地说：“100岁以上的人是年老的，50岁以下的人就不年老。”更为合理。

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。