模糊综合评判方法即将评价目标看成是由多种因素组成的模糊集合（称为因素集u），再设定这些因素所能选取的评审等级，组成评语的模糊集合（称为评判集v），分别求出各单一因素对各个评审等级的归属程度（称为模糊矩阵），然后根据各个因素在评价目标中的权重分配，通过计算（称为模糊矩阵合成），求出评价的定量解值。
它是应用模糊变换原理和最大隶属度原则，对各因素作综合评价的。
其原理表示为：

模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学，是在美国控制论专家A.Zadeh教授于1965年提出的模糊集合的基础上发展起来的一门数学分支。
模糊综合评价模型，其基本思想是：在确定评价因素、因子的评价等级和权值的基础上，运用模糊集合变换原理，以隶属度描述个因素、因子的模糊界线，构造模糊矩阵，通过多层的复合运算，最终确定评价对象所属等级。

图书介绍：本书共分5章，第1章为模糊集合基本理论，第2章为模糊聚类与综合评判，第3章为变权决策，第4章为属性数学，第5章为灰色关联分析与灰色评估。

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题，提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。

针对城市交通具有不确定性、随机性和模糊性的特点，本文运用两输入单输出的模糊控制模型，对被控对象的输入量进行了具体的模糊化，并根据模糊集合理论计算结果得出了精确的模糊控制表，在此基础上进行绿灯延时的实时控制。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。