模糊一词是指不清楚或模糊的事物。在现实世界中很多时候我们会遇到无法判断状态真假的情况，它们的模糊逻辑为推理提供了非常宝贵的灵活性。通过这种方式，我们可以考虑任何情况的不准确和不确定性。
在布尔系统真值中，1.0代表绝对真值，0.0代表绝对假值。但在模糊系统中，没有绝对真值和绝对假值的逻辑。但是在模糊逻辑中，也存在部分正确和部分错误的中间值。
建筑学
它的架构包含四个部分：
- 规则基础：它包含专家提供的规则集和 IF-THEN 条件，以根据语言信息管理决策系统。模糊理论的最新发展为模糊控制器的设计和调整提供了几种有效的方法。大多数这些发展减少了模糊规则的数量。
- FUZZIFICATION：它用于将输入（即清晰的数字）转换为模糊集。 Crisp 输入基本上是由传感器测量并传递到控制系统进行处理的准确输入，例如温度、压力、rpm 等。
- 推理引擎：确定当前模糊输入与每个规则的匹配程度，并根据输入字段决定要触发哪些规则。接下来，触发的规则被组合以形成控制动作。
- DEFUZZIFICATION：用于将推理机获得的模糊集转换为清晰值。有几种去模糊化方法可用，最适合的一种与特定的专家系统一起使用以减少错误。
会员函数
定义：定义输入空间中的每个点如何映射到 0 到 1 之间的隶属度值的图。输入空间通常被称为话语宇宙或全集 (u)，其中包含每个特殊应用。
模糊器主要分为三种类型：
- 单例模糊器
- 高斯模糊器
- 梯形或三角形模糊器
什么是模糊控制？
- 它是一种将类人思维体现到控制系统中的技术。
- 它可能并非旨在提供准确的推理，但旨在提供可接受的推理。
- 它可以模拟人类的演绎思维，即人们用来从他们所知道的东西中推断出结论的过程。
- 任何不确定性都可以在模糊逻辑的帮助下轻松处理。
模糊逻辑系统的优点
- 该系统可以处理任何类型的输入，无论是不精确、失真还是嘈杂的输入信息。
- 模糊逻辑系统的构建简单易懂。
- 模糊逻辑带有集合论的数学概念，其推理非常简单。
- 它为生活各个领域的复杂问题提供了非常有效的解决方案，因为它类似于人类的推理和决策。
- 算法可以用很少的数据来描述，因此需要很少的内存。
模糊逻辑系统的缺点
- 许多研究人员提出了通过模糊逻辑解决给定问题的不同方法，这导致了歧义。没有系统的方法可以通过模糊逻辑解决给定问题。
- 在大多数情况下，很难或不可能证明其特征，因为每次我们都没有得到我们方法的数学描述。
- 由于模糊逻辑适用于精确和不精确的数据，因此大部分时间的准确性都会受到影响。
应用
- 在航天领域用于航天器和卫星的高度控制。
- 它已用于汽车系统中的速度控制、交通控制。
- 它用于大公司业务中的决策支持系统和个人评估。
- 它在化学工业中用于控制pH值、干燥、化学蒸馏过程。
- 模糊逻辑用于自然语言处理和人工智能中的各种密集应用。
- 模糊逻辑广泛用于现代控制系统，例如专家系统。
- 模糊逻辑与神经网络一起使用，因为它模拟了一个人如何做出决策，而且速度要快得多。它是通过聚合数据并通过将部分真理形成为模糊集而变成更有意义的数据来完成的。
模糊逻辑 |第 2 组（古典和模糊集）