隸屬度（歸屬函數中的專有名詞）；歸屬程度；會員級别
A hierarchic classification diagnosis model, based on fuzzy membership grade and rules is being proposed.
提出了一個基于模糊隸屬度和規則的分類層次診斷模型。
At last, the Fuzzy decision mathematics model is built. And due to the maximum membership grade principle, the optimal proposal is determined.
最後建立模糊決策數學模型，根據最大隸屬度原則，确定了最優方案。
The membership grade function was established by the two_dimensional measurement universe and the fuzzy colour sensors was designed with this theory.
确立了隸屬函數的計算方法，自行設計了一種模糊色彩傳感器，并對其性能進行了測試。
Aiming at the partial invalidity problem which exists in fuzzy comprehensive evaluations, this paper proposes a new relative membership grade weighted mean method.
針對模糊綜合評判方法存在部分失效的問題，提出一種相對隸屬度加權平均法。
The membership grade function is used to analyze the collusion bidding possibility of the contributed factors and the variable weight method is used to show the weak point.
分析過程中用隸屬度函數衡量各影響因子代表的發電商串通報價可能性的程度，并利用變權法改變權重，突出薄弱環節。
在模糊數學（Fuzzy Mathematics）中，membership grade（隸屬度）是一個核心概念，用于量化一個特定元素屬于某個模糊集合（Fuzzy Set）的程度。它突破了經典集合論中元素“非此即彼”（要麼完全屬于，要麼完全不屬于）的二元界限。
[0, 1] 内。μ_A(x) = 1 表示元素 x完全屬于模糊集合 A。μ_A(x) = 0 表示元素 x完全不屬于模糊集合 A。0 < μ_A(x) < 1 表示元素 x部分屬于模糊集合 A，其數值大小反映了隸屬的程度。數值越接近 1，隸屬程度越高；越接近 0，隸屬程度越低。$$ mu_A(x) in [0, 1] $$
隸屬度提供了一個精确的數學工具來描述和處理現實世界中普遍存在的模糊性、不精确性和連續性。
μ_舒適(25) = 0.9（表示非常舒適）。μ_舒適(20) = 0.6（表示比較舒適）。μ_舒適(15) = 0.3（表示有點涼，不太舒適）。μ_舒適(5) = 0.0（表示完全不舒適）。μ_舒適(30) = 0.1（表示有點熱，不太舒適）。0.9, 0.6, 0.3, 0.0, 0.1 就是各個溫度值對于“舒適的溫度”這個模糊集合的membership grade。membership grade 的概念是模糊邏輯、模糊控制系統、模糊決策、模式識别等衆多應用領域的基礎：
“Membership grade”是一個多領域術語，具體含義需結合語境理解，主要分為以下兩類：
在模糊集合理論中，“membership grade”（隸屬度）表示元素屬于某個模糊集合的程度，取值範圍通常為[0,1]。例如，若用模糊集合描述“高溫”，40℃的隸屬度可能是0.8，表示“較接近高溫”。這一概念用于處理現實中的不确定性或漸變現象。
指會員等級體系，常見于商業或組織管理：
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