模糊邏輯是多值邏輯的一種形式，其中變量的真值可以是0和1之間的任何實數。它被用來處理部分真理的概念，其中真值可以在完全真實和完全虛假之間。相反，在布爾邏輯中，變量的真值只能是0或1的整數。模糊邏輯是基于人們根據不精確和非數字信息做出決定的觀察。模糊模型或集合是代表模糊性和不精確信息的數學手段（因此稱為模糊）。這些模型具有識別、代表、操作、解釋和使用模糊和缺乏確定性的數據和信息的能力。模糊邏輯已被應用于許多領域，從控制理論到人工智能。

古典邏輯只允許結論為真或假。然而，也有一些命題的答案是可變的，例如，當人們要求一群人識別一種顏色時可能會發現。在這種情況下，真理是由不精確的或部分的知識推理出來的，其中抽樣的答案被映射到一個光譜上。真值和概率的范圍都在0和1之間，因此乍看起來很相似，但模糊邏輯將真值作為模糊性的數學模型，而概率是無知的數學模型。

一個基本應用可能表征一個連續變量的各種子范圍。例如，防抱死制動系統的溫度測量可能有幾個獨立的成員函數來定義正確控制制動系統所需的特定溫度范圍。每個函數將相同的溫度值映射到0到1的范圍內的真值。然后，這些真值可以用來確定應該如何控制剎車系統。模糊集理論提供了一種表示不確定性的方法。

在模糊邏輯應用中，非數字值經常被用來促進規則和事實的表達。像年齡這樣的語言變量可以接受諸如年輕和它的反義詞老的值。由于自然語言并不總是包含足夠的價值術語來表達模糊的價值尺度，通常的做法是用形容詞或副詞來修飾語言價值。

將所有輸入值模糊化為模糊成員函數。執行規則庫中所有適用的規則以計算模糊輸出函數。對模糊輸出函數進行去模糊化以獲得清晰的輸出值。模糊化模糊化是將系統的數字輸入分配給具有一定成員程度的模糊集的過程。這個成員度可以是區間[0,1]內的任何地方。如果它是0，那么該值不屬于給定的模糊集，如果它是1，那么該值完全屬于模糊集。0和1之間的任何數值都代表了該數值屬于該集合的不確定性程度。這些模糊集通常由單詞描述，因此通過將系統輸入分配給模糊集，我們可以用語言上的自然方式進行推理。例如，在下面的圖片中，冷、暖、熱這些表達方式的含義由映射溫標的函數來表示。該標尺上的一個點有三個真值，三個函數各一個。

垂直線代表了三個箭頭（真值）所測量的特定溫度。由于紅色箭頭指向零，這個溫度可以被解釋為不熱；也就是說，這個溫度在模糊集熱中的成員數為零。橙色箭頭（指向0.2）可以描述為略微溫暖，藍色箭頭（指向0.8）相當寒冷。因此，這個溫度在模糊集暖中有0.2個成員，在模糊集冷中有0.8個成員。為每個模糊集分配的成員資格程度是模糊化的結果。模糊集通常被定義為三角形或梯形的曲線，因為每個值都會有一個斜率，在這個斜率上，值是增加的，有一個峰值，在這個峰值上，值等于1（其長度可以是0或更大），在這個斜率上，值是減少的。