在模糊综合评价法中，归一化是一个重要的步骤，它用于将评价结果转换为一个统一的尺度，以便进行比较和决策。归一化的方法有很多种，具体选择哪一种取决于评价指标的性质和评价的目的。以下是几种常见的归一化方法及其在模糊综合评价中的应用：

最小-最大归一化

最小-最大归一化是最常用的归一化方法之一，适用于数据范围较大的情况。公式如下：

$$x' = \frac{x - \min}{\max - \min}$$

其中，$x'$ 是归一化后的值，$x$ 是原始值，$\min$ 和 $\max$ 分别是数据的最小值和最大值。

Z-score标准化

Z-score标准化适用于数据分布未知或数据具有正态分布的情况。公式如下：

$$x' = \frac{x - \mu}{\sigma}$$

其中，$x'$ 是归一化后的值，$x$ 是原始值，$\mu$ 是数据的均值，$\sigma$ 是数据的标准差。

模糊综合评价中的归一化

在模糊综合评价中，归一化通常在计算综合评判向量后进行。例如，在中提到，计算出综合安全评价向量 $B$ 后，对其进行归一化处理，得到：

$$B = (0.5493, 0.2980, 0.1527)$$

这种归一化方法有助于将不同评价指标的评价结果转换到同一尺度上，以便进行综合比较。

模糊综合评价中的归一化方法选择应根据具体评价指标和评价目的来确定，以确保评价结果的客观性和科学性。