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灰色评价与模糊综合评价具有许多共同的特点，它们的评价结果都是集合，都能应用于多层次评价，都可以作区间处理。并且，灰色评价与模糊综合评价都是以经过加工的评价值作为综合的对象，这些评价值一般位于[1,-1]区间内，反映了评价对象该评价指标对评价结果的贡献。因此，将评价指标实际值转换为评价值的白化度权函数或隶属函数成为一个转换器。所确定的白化权函数或隶属函数是否真实，主要是看它是否能够正确反映评价指标实际值对评价结果的贡献。
灰色评价中白化权函数特征值反映了特定灰类的特征，是该灰类的核心值。由于白化权函数采用“半降梯形”函数，不会因为特征值的微小变化而引起聚类值的较大变化。相反，如果在模糊综合评价中采用构造模糊子集法来确定隶属关系矩阵，那么则会出现由于指标等级临界值的微小变化将引起隶属度的骤降骤升。
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