模糊综合评价法（FCE）是一种处理模糊性和不确定性的常用方法，尽管其结果具有系统性和信息丰富性，但也存在以下主要缺点：

一、计算复杂度高

1. 多指标处理耗时 ：当指标集U较大时，需构建模糊矩阵R并计算权重向量，计算量呈指数级增长；

2. 参数选择耗时 ：需确定隶属度函数、权重分配原则（如最大隶属度原则）等，过程复杂且易反复调整。

二、主观性较强

1. 权重确定依赖人为判断 ：指标权重的分配通常依赖专家经验或主观赋权，不同专家可能得出差异较大的结果；

2. 隶属度函数选择模糊 ：不同场景需选择合适的隶属度函数（如三角形、梯形等），且同一场景下不同函数可能产生矛盾。

三、存在超模糊现象

1. 权矢量与模糊矩阵不匹配 ：在指标权重和为1的约束下，相对隶属度权系数可能偏小，导致最终评价结果过于模糊，无法明确区分各评价对象；

2. 分辨率不足 ：超模糊结果无法有效区分不同评价对象的优劣，甚至出现“评价失败”的情况。

四、其他局限性

1. 时域变化未考虑 ：传统方法未考虑水质等动态指标的时域变化，可能无法准确反映长期趋势；

2. 简化计算手段 ：部分方法采用固定分布（如降半梯形）计算隶属度，未考虑实际数据的分布特性；

3. 模型识别性能不足 ：部分研究指出，模糊综合评价在处理复杂系统时，模型识别能力有限，需结合其他方法改进。

改进方向

针对上述缺点，可采用以下改进策略：

• 分层模糊评估 ：通过分层细化评价维度，降低权矢量与模糊矩阵的匹配难度；

• 动态权重调整 ：考虑指标权重的时域变化，采用动态权重分配方法；

• 优化隶属度函数 ：根据数据特性选择更贴合实际的隶属度函数；

• 结合其他方法 ：如熵值法（减少维数）、模糊神经网络（提升模型识别能力）等。

模糊综合评价法在处理复杂非线性问题时具有优势，但需结合具体场景选择优化方案以提升评价精度和效率。