选择去模糊化方法

在决策支持系统中，去模糊化方法的选择取决于要用模糊控制器计算的决策内容。对于定量决策（如项目优先排序），请使用最大值中心(CoM)法。对于定性决策（如信誉评估），最大值平均(MoM)法为正确的选择。

去模糊化方法的一个重要方面就是输出信号的连续性。请试想一个包含完整规则集和重叠隶属函数的模糊系统。如输入值的任意微小改动永不引起输出信号的突然变化，则去模糊化方法就是连续的。

从这方面来说，去模糊化方法CoM和面积中心(CoA)是连续的，原因是假定对于重叠输出隶属函数，输入的微小改动不会引起最佳折衷的改变。但去模糊化方法MoM就是非连续的，因为模糊系统输入值的任意微小改动可引起输出值变为另一个更可行的结果。

使用CoA或CoM去模糊化方法会带来连续的控制器特性功能，尤其是输入值中间隔中两个或更多规则同时有效。引起该动作的原因是去模糊化方法的平均特征。

下表比较了不同评估标准下的去模糊化方法。