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实际上，在决策过程中，许多问题的界线都是不明确的，如果仅仅通过经典决策方法去追求数学上的严谨性和精密性，往往是困难的，甚至是行不通的。Zadeh教授给出了模糊集理论实际上是对经典Cantor集理论的一个推广，将经典集合的二值逻辑推广到模糊区间的连续性逻辑，这种推广可以让经典决策方法得到拓展，适用范围更加广泛，并且能够更加完善地处理实际生活中的模糊问题。
本章主要回顾了决策时的量纲统一方法以及经典的多准则决策方法，然后给出模糊集理论的相关定义、定理、性质以及FMCDM方法中的信息转换、模糊数大小比较、模糊排序等方法以及共识群决策过程，以便为后面章节的研究内容打下基础。
总之，模糊信息集结和共识群决策作为模糊集理论和决策科学共同发展的产物，在现代社会生活中起着重要的作用。然而，基于上述的文献回顾我们可以发现，模糊多准则决策方法和共识达成方法的研究还不是很完善，比如：模糊数排序的方法、可能度的确定、模糊集成算子以及不同情况下的决策问题、异构群决策问题等还有待进一步研究。因此，后面的章节将以以往的研究成果为基础，给出新的模糊环境下的信息集结方法和共识决策方法，以便拓展模糊决策科学的应用范畴。