模糊逻辑控制:模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。

模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。

模糊逻辑与计算机结合形成的Fuzzy控制系统为计算机模拟人脑实现复杂控制提供一条途径。

Fuzzy控制的基本特征是利用人的经验、知识和推理技术以及控制系统提供的状态条件信息，而不依赖物理过程的精确数学模型，因此简化了复杂的控制问题。

实际上，模糊逻辑是把多值逻辑、概率论、人工智能和神经网络结合在一起，是一门具有坚实的数学理论基础的控方法论，用体现在客观物理系统中的固有印象来仿真人的思维推理。

模糊系统根据语击变量形式的输入做出判断，因为人类是利用语言考虑事物的，变量用少量的IF-THEN(如果/则)规则来测试，根据所采用的规则产生一个或多
个响应If描述控制对象的概念，THEN描述由概念作出的操作。

每个规则的响应根据其输入的置信度或从属度加权，计算响应曲线以产生适当的输出。

模糊逻辑借助人工智能的If-Then结构，但不想人工智能能那样复杂，而又使用少数的规则。

神经网络类似模糊逻辑，但它对每一个刺激分配分立的权，而模糊逻辑是一个连续数值状态的系统。