数据词典：模糊逻辑（Fuzzy Logic）

赵老师

模糊逻辑是模糊专家系统的基础，可以用来处理不确定性，模拟尝试推理。为了克服二值逻辑的不足，人们提出了许多不同的多值逻辑系统，如基于true、false、unknown的三值逻辑系统。

模糊逻辑可以看作是多值逻辑的扩展。但是，模糊逻辑的目的和应用不同。模糊逻辑是面向事物特性和能力的不精确描述，是一种近似推理，而不是精确推理。本质上，近似或模糊推理是在一组可能不精确的前提下推出一个可能不精确的结论。

模糊逻辑的基本思想是将常规数值变量模糊化，使变量成为以定性术语（也称语言值）为值域的语言变量。模糊逻辑的核心概念是语言变量，当用语言变量来描述对象时，这些定性术语就构成模糊命题。如果省略被描述的对象，则模糊命题可表示为“（语言变量）（定性值）”的形式。例如，“张三年轻”就是一个模糊命题，其模糊程度用定性术语“年轻”的隶属函数表示。然后，可以对模糊命题做合取、析取、取反等逻辑操作。

【出处】贲可荣，张彦铎 著.人工智能（第3版），清华大学出版社，2018年12月.