5.5模糊决策（评价）利用模糊数学的办法将模糊的安全信息定量化，从而对多因素进行定量评价与决策，就是模糊决策（评价）。
这里所说的模糊的安全信息，其实就是我们常说的描述与安全有关的定性术语，如预测事故发生，常用可能性很大，可能性不大或很小；预测事故后果时，常用灾难性的、非常严重的、严重的、一般的等术语进行区别。
如何用这些在安全领域中常用的定性术语进行评价和决策，采用模糊数学的方法是行之有效的途径之一。
例如，传统的安全管理，基本上是凭经验和感性认识去分析和处理生产中各类安全问题，对系统的评价只有“安全”或“不安全”的定性估计。
这样的分析，忽略了问题性质的程度上的差异，而这样差异有时是很重要的。
例如在分析和识别高处作业的危险性时，不能简单地划分为“安全”、“不安全”，而必须考虑“危险性”这个模糊概念的程度怎样。
模糊概念不是只用“1”（安全），“0”（不安全）两个数值去度量，而是用0～1之间一个实数去度量，这个数就叫“隶属度”。
例如某方案对“操作性”的概念有八成符合，即称它对“操作性”的隶属度是0.8。
用函数表示不同条件下隶属度的变化规律称为“隶属函数”。
隶属度可通过已知的隶属函数或统计法求得。
模糊决策主要分为两步进行：首先按每个因素单独评判，然后再按所有因素综合评判。
5.5.1建立因素集因素集是指以所决策（评价）系统中影响评判的各种因素为元素所组成的集合，通常用U表示，即：U＝｛u，u，…，u｝各元素ui（i＝1，2，…，m）即代表各影响因素。
这些因素通常都具有不同程度的模糊性。
例如，评判作业人员的安全生产素质时，为了通过综合评判得出合理的值，可列出影响作业人员的安全生产素质取值的因素，一般包括：u1—安全责任心；u2—所受安全教育程度；u3—文化程度；u4—作业纠错技能；u5—监测故障技能；u6—一般故障排除技能；u7—事故临界状态的辨识及应急操作技能。
上述因素u1～u7都是模糊的，由它们组成的集合，便是评判操作人员的安全生产技能的因素集。
