论文通过将数据决策单元投入、产出的精确观测值转变为模糊观测值，并用区间模糊数表示。数据决策单元给出的投入、产出模糊数的模糊程度不同，导致分别具有不同的隶属度，进而将隶属度引入经典DEA模型，将经典的DEA模型转变为模糊DEA模型，并给出经典数据包络分析模型对应的模糊数据包络分析模型。经典DEA模型中，当引入模糊数后，前沿面就变成了“生产前沿体”（即“包络体”），判断模糊DMUs的生产有效性实际上是判断模糊DMUs是否位于生产可能集外的“包络体”中。“包络体”是模糊DMUs对应所有包络面组成的，则求解包络体就转化为求解包络面。为了简化求解步骤，论文给出下包络面的定义及求解方法，并给出“包络体”的性质，旨在得到“包络体”。模糊DMUs与“包络体”的关系分为：模糊DMU整体位于“包络体”内、部分位于“包络体”内和整体位于“包络体”外三种情况，这里引入DEA有效度来刻画模糊DMUs与“包络体”的位置关系。类比与经典DEA模型，模糊DEA也存在生产可能集，论文研究并给出了生产可能集的定义与性质。针对模糊DMUs进行生产有效性分析，提出两种方法：函数导数法与模糊DEA模型判断法，并规定模糊DMUs的规模有效度。对模糊DMUs的生产效率进行排序，其中以规模效率、技术效率、生产效益及模糊DMUs与包络体的位置关系为属性，以全体模糊DMUs为对象，及每个模糊DMU与属性的函数为二元关系。给出模型鲁棒性的定义，并对模型进行鲁棒性分析，说明模糊数据包络分析模型更能真实地表征现实生产问题。