【摘要】模糊合成算子是模糊评价中数据处理的核心技术。目前模糊合成算子在模糊评价中应用时比较混乱,没有一般方法。原因之一是Zadeh的模糊集理论存在缺陷,另一方面是对算子性质研究挖掘不够。需要研究不同的模糊算子在模糊评价中的使用方法。Hamacher算子是参数算子,含参γ在[1,+∞)时有对参数变量和数据变量的多重单调性,它的清晰域不随参数变化而改变,并且清晰域最小。模糊评价中的数据起到至关重要作用,分析模糊"与"算子的清晰域,确定数据点与清晰域的从属关系,提出基于清晰域与数据分布的Hamacher算子的应用方法,通过实例验证其合理、有效性。