Нечеткая логика, это направление научных исследований, начатых еще в работах L.A. Zadeh. Она берет свое начало с классического направления в вычислительной технике и логике, которое использует “мягкий” метод обработки лингвистических символов (например большой-горячий-высокий) при задании соответствующих весовых коэффициентов (определяющих правдивость высказываний) в промежутке от 0 до 1. Примером может служить метод задания решений и меры их правдивости в бинарной логике.

Нечеткая логика используется в тех случаях, когда невозможно создать точную и адекватную модель какого-либо процесса, в частном случае контролируемого человеком. Типичная модель нечеткой логики состоит из базовых правил функционирования, определенных правил соседства в группах и логической конечной процедуры.

Klir, G.J. and Folger, T.A.: Fuzzy Sets, Uncertainty, and Information Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1988. Kosko, B.: Neural Networks and Fuzzy Systems Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1992.