模糊一词是指不清楚或模糊的事物。在现实世界中，很多时候我们遇到无法确定状态是真还是假的情况，其模糊逻辑为推理提供了非常有价值的灵活性。这样，我们可以考虑任何情况的不准确性和不确定性。
在布尔系统真值中，1.0表示绝对真值，0.0表示绝对假值。但是在模糊系统中，没有绝对真理和绝对错误价值的逻辑。但是在模糊逻辑中，也存在中间值，该中间值部分为真，部分为假。
建筑学
它的体系结构包含四个部分：
- 规则库：包含规则集和专家提供的基于语言信息的IF-THEN条件，以管理决策系统。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。这些发展中的大多数减少了模糊规则的数量。
- FUZZIFICATION：用于将输入(即，清脆数字)转换为模糊集。脆性输入基本上是传感器测量的确切输入，并传递到控制系统中进行处理，例如温度，压力，rpm等。
- 推理引擎：它确定当前模糊输入相对于每个规则的匹配程度，并根据输入字段确定要触发的规则。接下来，将激发的规则组合起来以形成控制动作。
- 去模糊化：用于将推理机获得的模糊集转换为清晰的值。有多种可用的解模糊方法，最适合的方法是与特定的专家系统配合使用以减少错误。
会员函数
定义：一个图形，定义如何将输入空间中的每个点映射到0到1之间的隶属度值。输入空间通常称为话语范围或通用集(u)，其中包含每个范围内所有可能涉及的要素特定的应用程序。
模糊器大致分为三种：
- 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?
- 它是一种将类人的思想体现在控制系统中的技术。
- 它可能不会提供准确的推理，但会提供可接受的推理。
- 它可以模仿人类的演绎思维，即人们用来从他们所知道的结论中得出结论的过程。
- 借助模糊逻辑可以轻松处理任何不确定性。
模糊逻辑系统的优点
- 该系统可以处理任何类型的输入，无论它是不准确，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。
- 它类似于人类的推理和决策，为生活中各个领域的复杂问题提供了非常有效的解决方案。
- 可以用很少的数据描述算法，因此只需要很少的内存。
模糊逻辑系统的缺点
- 许多研究者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。目前还没有系统的方法来通过模糊逻辑解决给定的问题。
- 在大多数情况下，很难或不可能证明其特性，因为每次我们都没有获得关于该方法的数学描述。
- 由于模糊逻辑处理精确数据和不精确数据，因此大多数时间精度都会受到影响。
应用
- 它用于航空航天领域，以控制航天器和卫星的高度。
- 它已在汽车系统中用于速度控制，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。
- 它已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，并且在人工智能中用于各种密集型应用。
- 模糊逻辑广泛用于现代控制系统(例如专家系统)中。
- 神经网络使用模糊逻辑，因为它可以模仿人如何做出决策，但速度要快得多。它是通过汇总数据并通过将部分真值形成为模糊集而转变为更有意义的数据来完成的。
模糊逻辑|集合2(古典和模糊集合)