模糊逻辑推理模型是一种旨在处理不精确或不确定数据的系统，它允许真值的程度，而不是严格的真/假值。与传统的二进制逻辑（以绝对 0（假）或 1（真）运行）不同，模糊逻辑使用 0 到 1 之间的范围来表示部分真值。这种方法模仿了人类的推理，人类的决策通常涉及灰色的阴影，而不是黑白的选择。例如，模糊逻辑可以将温度标记为“热”或“冷”，而不是严格地标记为“热”或“冷”，而是可以为“温暖”分配一个值（如 0.7），为“凉爽”分配一个值（如 0.3），从而能够对重叠类别进行细致的解释。
一个模糊逻辑系统通常包括三个核心组成部分：隶属函数、规则集和推理引擎。隶属函数定义了输入值（如温度或速度）如何映射到模糊集（例如，“低”、“中”、“高”）。例如，恒温器可以使用梯形函数将“舒适温度”描述为 65°F 和 75°F 之间的范围，并在边缘处进行平缓过渡。规则，写成“如果-那么”语句，决定了输入如何组合以产生输出。一个示例规则可以是“如果温度高且湿度中等，那么风扇速度适中”。推理引擎处理这些规则以生成模糊输出，然后通过质心计算等去模糊方法将其转换为精确值。
开发人员将模糊逻辑应用于刚性阈值不切实际的场景。一个常见的用例是控制系统，例如汽车中的防抱死制动系统，其中车轮打滑不是简单地“开启”或“关闭”，而是存在于一个范围内。另一个例子是家用电器：洗衣机可能会根据对负载大小和织物类型的模糊评估来调整周期长度。在人工智能中，模糊逻辑可以增强机器人中的决策能力，从而能够对传感器数据（如与障碍物的接近程度）做出更平稳的响应。Python 的 scikit-fuzzy 库等工具通过提供用于定义隶属集和规则的预构建函数来简化实现。通过拥抱模糊性，模糊逻辑提供了一种灵活的方式来建模复杂、真实的、违背二进制分类的问题。