模糊逻辑是经典布尔逻辑的扩展，允许在“真”与“假”之间处理中间的真值。它通过允许对模糊集合的隶属度进行度量，而不是严格的二元归属，数学化地建模不确定性、不精确性和模糊性，这些特性与人类推理紧密相关。模糊逻辑区别于刚性的逻辑系统，为边界不清、定义模糊的复杂问题提供了灵活和细腻的建模方法。
应用场景与示例
模糊逻辑广泛应用于工业控制（温度调节、电机速度）、自动化（智能空调、洗衣机）、模式识别、多准则决策和专家系统。例如，汽车空调控制能够基于“稍微热”、“非常冷”等模糊标准自动调节车内温度，提升用户舒适度。
主流软件工具、库与框架
主要工具包括MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox、Python的scikit-fuzzy、FuzzyLite、Java的jFuzzyLogic以及LabVIEW集成模块。这些工具支持在工业和科研应用中设计、仿真和集成模糊系统。
最新发展与趋势
模糊逻辑正与机器学习深度融合，特别是在神经-模糊系统（结合神经网络和模糊逻辑）及自动驾驶、物联网自适应系统等领域。最新研究关注模糊规则的自动优化以及其在协作机器人、AI辅助医疗诊断等新兴领域的应用。