模糊理论（Fuzzy Theory）是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。它可分类为模糊数学，模糊系统，不确定性和信息，模糊决策，模糊逻辑与人工智能这五个分支，它们并不是完全独立的，它们之间有紧密的联系。例如，模糊控制就会用到模糊数学和模糊逻辑中的概念。从实际应用的观点来看，模糊理论的应用大部分集中在模糊系统上，尤其集中在模糊控制上。也有一些模糊专家系统应用于医疗诊断和决策支持。由于模糊理论从理论和实践的角度看仍然是新生事物，所以我们期望，随着模糊领域的成熟，将会出现更多可靠的实际应用。 （摘自百度百科）
什么是模糊理论
模糊
介绍模糊理论之前，我们首先直观地理解模糊这一概念。例如小明十分喜欢吃牛肉和鸡蛋，特别讨厌番茄和甜食。那么可以明确地说，小明喜欢吃牛肉滑蛋饭但很讨厌吃糖拌西红柿。但如果给小明做一份番茄炖牛肉，我们就不能确定小明是喜欢还是不喜欢。在这一场景下，小明对番茄炖牛肉的态度就是“模糊”的。
模糊逻辑
更一般地，我们引入模糊逻辑的概念。在经典二值逻辑中，我们用1表示真（喜欢），0表示假（不喜欢），那么命题1（小明喜欢牛肉滑蛋饭）的值为1，命题2（小明喜欢糖拌西红柿）的值为假。对于命题3（小明喜欢番茄炖牛肉），我们使用介于0和1之间的隶属度表示这两个值之间的过渡状态，例如命题3的值=0.7，表示小明有点喜欢番茄炖牛肉。使用隶属度值消除二值之间非此即彼的对立，这就是模糊逻辑。
模糊集合
接下来，我们更进一步地引入模糊集合的概念。在古典集合中，对于任意全域
那么