模糊綜合評價可以用來對人、事、物進行全面、正確而又定量的評價，因此，它是提高領導者決策能力和管理水平的一種有效方法。當面對多種而復雜的方案、褒貶不一的人才、眾說紛紜的成果時，就試用模糊綜合評價法。
一、模糊評價法原理
1、模糊的概念
普通集合只能表現確切的概念。但現實生活中卻存在着外延不分明的概念，如醫學中的“發高燒”、“健康人”，氣象中的“陰雨天”等概念的界限都是十分模糊的。我們稱這類外延不分明的概念為模糊概念。Zadeh. A首先引入模糊集的概念，其基本思想是把普通集合中的絕對隸屬關系靈活化，使元素對“集合”的隸屬度從只能取{0，1}中的值擴充為可取區間[0，1]中的任一數值。
2、模糊集的概念
定義：為定量刻划這些模糊性，定義了論域U上的一個模糊子集A：對於，都指定了一個數 
，都指定了一個數
，叫做u對A的隸屬程度。
映射
叫做的A隸屬函數。
例：某班一組有5個同學，即 
，論域U={
}，現分別對每個同學的“性格穩重程度”按百分制打分，再除以100。實際上就是給定一個從論域U到[0，1]閉區間的映射，設為
這樣就確定了一個模糊子集A，它表示出這個小組的同學對“性格穩重”這個模糊概念的符合程度。如果論域U是有限集合時，可以用向量來表示模糊子集，對於上例可以寫成：A=(0.85,0.75,0.98,0.30,0.60)。
3、模糊關系——模糊矩陣R
普通關系只能描述兩元素有無某種關系R如兄弟、父子關系等。但現實存在着大量更為復雜的關系，不是簡單地有或無，而是不同程度的存在着，即模糊關系，模糊關系對應的模糊矩陣R。如用打分法表示四種物品：蘋果、乒乓球、書、籃球的相似程度，完全相似為“1”，完成不相似為“0”，其余按相似程度在[0，1]中給出一個數u,這樣，就得到一個模糊關系R，所得到的模糊矩陣為：
4、模糊評價的數學模型（運算）
模糊評判B=A·R=（b1, b2 ，… ， bn）是將權重模糊矩陣A與單因素評判矩陣R按模糊矩陣的相乘來進行的。
二、模糊綜合評判
1、因素集——是影響評價對象的各指標因素組成的一個普通集合。
2、（因素）權重集——為反映各指標因素的重要程度，對各因素ui賦予一相應的權數ai，各權數組成的集合為A=(a1, a2,…, am)或寫成A= a1 / u1 + a2 / u2 + … + am / um。
3、評價集——是評價者對評判對象可能作出的各種總的評判結果所組成的集合，一般寫成：V={v1, v2, …, vn}， vj(j=1,2, …,n)代表各種可能的評判結果（評判等級）。
4、單因素模糊評價——分別從一個因素出發進行評價，以確定評判對象對評價集各元素的隸屬程度。
R=(ri1, ri2, …, rin), 或記為：
R=(ri1 /v1, ri2 /v2, …， rin /vn) (i=1,2, …,m)
從m個因素入手，得單因素評判矩陣
5、模糊綜合評判——綜合考慮所有因素的影響，得出正確的評判結果。
B=A*R
6、評價指標的處理
例：教學質量評價模型的建立和求解
1.因素集：U={清楚易懂，教材熟練，生動有趣，板書整潔}
2.因素權重集：A=（0.5，0.2，0.2，0.1），st: 0<=ai<=1 ai求和=1
3.評價集：V={很好，較好，一般，不好}
4.單因素模糊評價：就清楚易懂因素考慮，全班有40%的同學認為“很好”，50%的同學認為“較好”，10%的同學認為“一般”，所以，得該因素的評判集：R1=（0.4，0.5，0.1，0）
同理得：R2=（0.4，0.3，0.2，0.1）R3=（0.1，0.2，0.6，0.1）R4=（0.1，0.2，0.5，0.2）
該老師的模糊評判矩陣 R=
5.模糊綜合評判
B=AR=（0.5，0.2，0.2，0.1）*
=（0.37，0.31，0.28，0.06）
6.指標處理
1）最大隸屬度法 
2）評價集：Vj=(1.0,0.7,0.4,0.1)
(評價集？？？什么意思）