Fuzzy logic[模糊邏輯]

模糊邏輯(Fuzzy Logic)：模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對於模型未知或不能確定的描述系統，以及強非線性、大滯後的控制對象，套用模糊集合和模糊規則進行推理，表達過渡性界限或定性知識經驗，模擬人腦方式，實行模糊綜合判斷，推理解決常規方法難於對付的規則型模糊信息問題。模糊邏輯善於表達界限不清晰的定性知識與經驗，它藉助於隸屬度函式概念，區分模糊集合，處理模糊關係，模擬人腦實施規則型推理，解決因“排中律”的邏輯破缺產生的種種不確定問題 。

弗晰邏輯

建立在多值邏輯基礎上，運用弗晰（模糊）集合的方法來研究模糊性思維、語言形式及其規律的科學。1965年美國數學家查德首先提出了弗晰集合的概念，標誌著弗晰數學的誕生。建立在二值邏輯基礎上的原有的邏輯與數學難以描述和處理現實世界中許多模糊性的對象。弗晰數學與弗晰邏輯實質上是要對模糊性對象進行精確的描述和處理。查德為了建立模糊性對象的數學模型，把只取0和1二值的普通集合概念推廣為在[0，1]區間上取無窮多值的模糊集合概念，並用“隸屬度”這一概念來精確地刻畫元素與模糊集合之間的關係。正因為模糊集合是以連續的無窮多值為依據的，所以，模糊邏輯可看做是運用無窮連續值的模糊集合去研究模糊性對象的科學。把模糊數學的一些基本概念和方法運用到邏輯領域中，產生了模糊邏輯變數、模糊邏輯函式等基本概念。對於模糊聯結詞與模糊真值表也作了相應的對比研究。查德還開展了模糊假言推理等似然推理的研究，有些成果已直接套用於模糊控制器的研製。

創立和研究模糊邏輯的主要意義

（1）運用模糊邏輯變數、模糊邏輯函式和似然推理等新思想、新理論，為尋找解決模糊性問題的突破口奠定了理論基礎，從邏輯思想上為研究模糊性對象指明了方向。

（2）模糊邏輯在原有的布爾代數、二值邏輯等數學和邏輯工具難以描述和處理的自動控制過程、疑難病症的診斷、大系統的研究等方面，都具有獨到之處。

（3）在方法論上，為人類從精確性到模糊性、從確定性到不確定性的研究提供了正確的研究方法。

此外，在數學基礎研究方面，模糊邏輯有助於解決某些悖論。對辯證邏輯的研究也會產生深遠的影響。當然，模糊邏輯理論本身還有待進一步系統化、完整化、規範化。