11.3.4　模糊逻辑方法

Zadeh提出了模糊逻辑理论。模糊逻辑提供了一种推理机制，该机制可以实现近似推理，在基于知识的系统中对人类推理能力进行建模，并处理不精确性和不确定性。模糊逻辑由模糊集、隶属函数和用于解决各种计算问题的规则集组成。在模糊系统理论中，元素可以属于具有一定程度（部分隶属度）的集合。隶属程度称为隶属度值，通常由［0，1］中的实际值表示。因此，模糊集为扩展二进制逻辑的功能提供了强大的计算范式，从而可以更好地表示特定应用程序中的知识。

模糊逻辑方法已应用于各个领域，例如控制系统、模式识别、预测、可靠性工程、信号处理、监视和医学诊断。