Найбільш універсальною функцією приналежності є функція Гаусса, параметри якої можуть змінюватися виходячи з умов розв'язуваної задачі, індивідуальних особливостей експертів і їх попереднього досвіду.
      Уявімо співвідношення (3) в наступному вигляді:
aijajk= aikr, (4)
де r - величина нечіткості експертної оцінки ai k.
      Очевидно, що вираз (4) шляхом узгодженої перестановки індексів можна представити щодо цілочисельних значень попарних оцінок. У цьому випадку величина нечіткості

r=|aijajk-aik|   (5), має цілочисельне значення.

Для реалізації алгоритму покрокової корекції діапазон зміни нечіткості доцільно розбити на три інтервали: r1, r2, r3.

У першому інтервалі нечіткості (r1) оцінка вважається узгодженою, виходячи з того, що при попаданні всіх величин нечіткості оцінок у даний інтервал, індекс узгодженості МПС менше 0,1, що робить матрицю парних порівнянь узгодженою. Таким чином, при попаданні величини нечіткості rв перший інтервал, корекція оцінок не потрібно, і експерт може переходити до порівняння наступних критеріїв (або альтернатив).
При попаданні величини нечіткості в другий інтервал (r2) експерту пропонується відповідний набір оцінок:

                        aij = aij -1, ajk= ajk – 1, āik= aik + 1                      (6)

або               āij = aij +1, ājk= ajk + 1, aik= aik – 1.                 (7)

Експерт за своїм розсудом обирає одну з пропонованих значень оцінок (6) або (7). Розрахунки і практика показують, що вибір одного з пропонованих значень, що входять у розглянуту трійку оцінок, призводить