作为描述和处理模糊信息的一种重要的数学工具,模糊集合自诞生以来受到了来自数学、工程、经济以及社会学领域众多学者的广泛关注。经过五十多年的研究与发展,模糊集合在理论和应用两个方面都取得了长足的进步,目前已经被广泛应用于诸如聚类分析、图像识别、自动控制、人工智能等研究领域。尽管如此,模糊集合的理论基础至今仍然十分薄弱。隶属函数是模糊集合理论的核心,隶属函数的确定方法对模糊数学的发展具有重要的基础性意义。然而,如何确定模糊集合的隶属函数?又如何判定隶属函数的合理性?迄今仍然没有一个明确的答案。针对上述问题,潘小东深入研究了模糊现象的本质,并基于对模糊现象本质的新认识建立了隶属度的公理系统。在此基础之上,本文通过设计统计实验,深入分析影响模糊集合隶属函数确定的若干关键要素,以期建立模糊集合隶属函数确定的客观实验基础。主要完成了以下三个方面的研究工作:一、基于模糊现象的本质及模糊集合的公理化定义,考虑到模糊划分对模糊集合隶属函数的确定是否有影响,设计实验,通过分析数据后发现,模糊划分影响模糊集合隶属函数的确定。二、考虑空间对模糊集合隶属函数的确立是否有影响,对收集到的数据进行分析后发现,同一模糊概念在不同空间下的隶属函数是不相同的,即空间影响模糊集合隶属函数的确定。三、基于对模糊集合隶属函数确定方法的研究,考虑对于同一模糊概念采用不同确定隶属度的方法是否有差异,基于此种考虑设计实验,实验表明,对于同一模糊概念,使用模糊统计法和打分法所得隶属度较为近似,但仍存在一些元素,在该元素处采用两种方法得出的隶属度相差较大。最后分析了两种方法的稳定性。