Mamdani教授最初所用的模糊變量分為連續型和離散型兩種型式，因此隸屬度函數的型式也可以分為連續型與離散型兩種。由於語言變量及相對應隸屬度函數選擇的不同，將形成許多不同的模糊控制器架構；下面將對各隸屬度函數的型式加以介紹：
1. 連續型隸屬度函數
模糊控制器中常見的連續型隸屬度函數有下列三種：
（1）吊鐘形：如圖3.3(a)所示，其隸屬度函數可表示如下：
（2）三角形：如圖3.3(b)所示，其隸屬度函數可表示如下：
（3）梯形：如圖3.3所示，其隸屬度函數之表示法和三角形相類似。
在式中參數a為隸屬度函數中隸屬度為1時的x值，參數W為隸屬度函數涵蓋論域寬窄的程度。而圖中NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB等是論域中模糊集合的標記，其意義如下所示：
NB=負方向大的偏差(Negative Big)
NM=負方向中的偏差(Negative Medium)
NS=負方向小的偏差(Negative Small)
ZO=近於零的偏差(Zero)
PS=正方向小的偏差(Positive Small)
PM=正方向中的偏差(Positive Medium)
PB=正方向大的偏差(Positive Big)
圖上將模糊集合的全集合正規化為區間〔-1,1〕，在模糊控制上，使用標準化的模糊變量，其全集也常正規化，這時的正規化常數（亦稱為增益常數），也是在設計模糊控制器時必須決定的重要參數。
2. 離散型隸屬度函數
Mamdani教授除了使用連續型全集合之外，也使用了由13個元素所構成的離散合。由於用微處理機計算時使用整數比用〔0,1〕之間的小數更方便，模糊集合的隸屬度均以整數表示，如表3.1所示。
模糊控制理論發展之初，大都采用吊鐘形的隸屬度函數，而近幾年幾乎都已改用三角形的隸屬度函數，這是由於三角形隸屬度函數計算比較簡單，性能與吊鐘形幾乎沒有差別。