Нечітка логіка є заснований на нечітких лінгвістичних правилах якщо-тоді, які представляють попередні знання, які можуть бути модифіковані під час навчання. Інтеграція нечітких систем у нейронні мережі пропонує деякі переваги обох за рахунок гібридізації підсимволічної та символічної обробки (Бездек, 1993).
Нечітка логіка є підхід до обчислень, заснований на "ступенях істинності", а не на звичайній булевій логіці "істинно чи хибно" (1 або 0), на якій базується сучасний комп'ютер. Ідею нечіткої логіки вперше висунув Лотфі Заде з Каліфорнійського університету в Берклі в 1960-х роках.
Приклад системи нечіткої логіки Пральна машина є чудовим прикладом розуміння того, як працює нечітка логіка в ШІ. Розглянемо базову систему нечіткого керування, яка регулює споживання води пральною машиною, час прання, швидкість віджимання та процес прання.
У предметній галузі: Техніка. Насправді нейронечітка мережа — це багатомодельне машинне навчання на основі нейронної мережі, яке визначає набір локальних моделей, що імітують складну та нелінійну поведінку фотоелектричного генератора в широкому діапазоні робочих умов.
Мова програмування з нечіткою логікою, який називається LIKELOG1, який ми визначаємо, базується на мові пропозицій Horn, чий набір функціональних символів є :F, а набір предикатних символів — C. Зауважте, що в наборі функціональних символів зустрічаються лише константи.
Нечітка логіка є концептуально легко зрозуміти. Математичні концепції, що лежать в основі нечітких міркувань, дуже прості.