一、什么是模糊逻辑和模糊推理

模糊逻辑，建立在多值逻辑根本上，利用模糊凑集的方法来研究模糊性思维、措辞形式及其规律的科学。

模糊逻辑指模仿人脑的不愿定性观点判断、推理思维办法，对付模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的掌握工具，运用模糊凑集和模糊规则进行推理，表达过渡性界线或定性知识履历，仿照人脑办法，实施模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。
模糊逻辑长于表达界线不清晰的定性知识与履历，它借助于从属度函数观点，区分模糊凑集，处理模糊关系，仿照人脑履行规则型推理，办理因“排中律”的逻辑破缺产生的各类不愿定问题 。

模糊逻辑是二元逻辑的重言式：在多值逻辑中，给定一个 MV-代数A，一个 A-求值便是从命题演算中公式的凑集到 MV-代数的函数。
如果对付所有 A-求值这个函数把一个公式映射到 1（或 0），则这个公式是一个 A-重言式。
因此对付无穷值逻辑（比如模糊逻辑、武卡谢维奇逻辑），我们设 [0,1] 是 A 的下层凑集来得到 [0,1]-求值和 [0,1]-重言式（常常就叫做求值和重言式）。
Chang 发明 MV-代数来研究波兰数学家扬·武卡谢维奇（Jan ?ukasiewicz）在 1920 年参与的多值逻辑。
Chang 的完备定理(1958, 1959) 声称任何在 [0,1] 区间成立的 MV-代数等式也在所有 MV-代数中成立。
通过这个定理，证明了无穷值的武卡谢维奇逻辑可以被 MV-代数所刻画。
后来同样适用于模糊逻辑。
这类似于在 {0,1} 成立的布尔代数等式在任何布尔代数中也成立，布尔代数因此刻画了标准二值逻辑。

二、模糊推理先容

从禁绝确的条件凑集中得出可能的禁绝确结论的推理过程，又称近似推理。
在人的思维中，推理过程常常是近似的。
例如，人们根据条件语句（假言）“若西红柿是红的”，则西红柿是熟的”和条件（直言）“西红柿非常红”，立即可得出结论“西红柿非常熟”。
这种禁绝确的推理不可能用经典的二值逻辑或多值逻辑来完成。
L.A.扎德于1975年首先提出模糊推理的合成规则和把条件语句“若x为A，则y为B”转换为模糊关系的规则。
此后J.F.鲍德温和R.R.耶格尔等人又各自采取带有模糊真值的模糊逻辑而提出了不同于扎德的方法。

以模糊凑集论为根本描述工具，对以一样平常凑集论为根本描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。
是不愿定推理的一种。
在人工智能技能开拓中有重大意义。

三、常用模糊推论方法

模糊推论因此模糊判断为条件，利用模糊推理规则，以模糊判断为结论的推理。
模糊推理在许多方面与人类的模糊思维、决策和推理十分类似，因而研究其特色和规律具有主要的意义。
模糊推理有多种模式，在专家系统中，常用的基本模式有：

①基于模糊(因果)关系的合成推理模式；

②模糊条件推理模式。
根据“若X=A，则Y=B”布局X×Y上的模糊关系的方法不同，也根据所选择的模糊合成运算的方法不同，在模糊条件推理领域形成了多种不同的模糊推理方法。
个中比较有名的有以下几种。

(1)Zadeh的模糊推理方法(一种称为条件命题的极大极小规则；另一种称为条件命题的算术规则)。

(2)Mamdani的模糊推理方法。

(3)Mizumoto的模糊推理方法。

四、模糊推论运算

1、离线型

事先算出模糊推论的结果，写成一个查询表，而实际运算时根据其输入即可由该表来得出所对应值。

优点：反应快速，纵然打算速率较慢的打算机亦不影响其结果。

缺陷：由于须要大量内存，以是输入和输出值的个数也因此受限，而且也丢失了些许的精确度。

2、在线型

每当须要利用模糊掌握时，对应于某一输入值的输出值就应由一次的模糊推论产生，以进行一项掌握动作(连续推论)。

优点：由于是打算机，以是具有较高的利用自由度。

缺陷：处理速率较慢。

3、利用专用硬件

采取专为模糊推论运算开拓的硬体，来产生输出的掌握资料。

优点：运算速率极高。

缺陷：推论法则和输入、输出的个数可能会受限于硬件。