这个问题详细介绍了模糊逻辑是什么以及它与其他数学领域的关系，例如布尔代数和集合论。
这个问题也很相关，但答案更多地集中在一般直觉和潜在适用性上。那里提到的唯一基于模糊逻辑的工作系统是MYCIN，它可以追溯到 70 年代初。来自wiki的这句话总结了我对它的印象：
MYCIN 从未在实践中实际使用过。
根据我在 AI 方面的经验，处理不确定性的最佳工具是贝叶斯概率和推理。它不仅允许应用广泛的概率工具，例如期望、MLE、交叉熵等，还允许应用微积分和代数。
你能把模糊逻辑称为“纯理论”概念，它只在人工智能的早期发展中发挥了作用吗？模糊逻辑有真正的实际应用吗？您建议使用模糊逻辑解决什么问题并进行编码？
您显然从未听说过模糊逻辑洗衣机。
● 通常，模糊逻辑控制洗涤过程、进水量、水温、洗涤时间、漂洗性能和脱水速度。这优化了洗衣机的使用寿命。更复杂的机器称重负载（因此您不能超载洗衣机），建议所需的洗涤剂量，评估布料类型和水硬度，并检查洗涤剂是粉末还是液体形式。有些机器甚至从过去的经验中学习，记住程序并对其进行调整以最大限度地降低运行成本。
模糊逻辑用于各种控制应用。例如，如果您的炉子只能打开或关闭，您可以使用温度的概率函数来确定何时打开和关闭它，而不是让固定的高温和低温激活您的恒温器。在某些应用中，人们发现这可以提高感知舒适度或效率。
对于更复杂的 AI 应用程序，您可以在神经网络中使用模糊逻辑进行激活，但我认为它与固定的加权激活相比并没有太大的改进。
从历史上看，模糊逻辑似乎在汽车工程中有多种应用。
我从 1997 年发现了一篇关于这个主题的有趣文章。这段摘录提供了一个有趣的理由：
模糊逻辑在汽车工程中取得成功的关键原因在于其范式转变的含义。以前，工程师花费大量时间创建机械系统的数学模型。更多时间用于调整控制算法的软糖因素的实际道路测试。如果他们成功了，他们最终会得到一个包含许多实验参数的数学公式的控制算法。由于缺乏透明度，修改或稍后优化此类解决方案非常困难。模糊逻辑使这个设计过程更快、更容易、更透明。它可以使用日常语言的元素来实施控制策略。每个熟悉控制问题的人都可以阅读模糊规则并了解系统在做什么以及为什么。它也适用于具有许多控制参数的控制系统。
资料来源：汽车工程中的模糊逻辑，1997
这里有一些关于汽车自动变速器控制的论文和专利。其中之一是相当新的：
使用模糊逻辑的自动变速器换档时间表控制
资料来源：汽车工程师协会，1993 年
自动变速器控制中的模糊逻辑
来源：国际车辆力学与机动性杂志，2007
基于模糊逻辑的车辆自动齿轮控制控制器
来源：国际计算机科学杂志，2014
自动变速器模糊控制系统| 专利 | 1987年
带有模糊逻辑控制器的传输控制| 专利 | 1992
模糊逻辑防抱死系统 (ABS) 也是如此：
使用模糊逻辑的防抱死制动系统和车辆速度估计
来源：FuzzyTECH，1996
Fuzzy Logic Anti-Lock Break System
来源：国际科学与工程研究杂志，2012
防滑制动系统的模糊控制器| 专利 | 1993
这种方法似乎已经扩展到航空：
飞机防抱死系统的模糊逻辑控制综合
资料来源：罗马尼亚学院学报，2004 年
用于制动和机动的起落架方法和装置| 专利 | 2003年
最近，我需要开发一个模糊逻辑算法来推断任何数据入口；实际应用的案例是石油和天然气行业，代码需要推断流体管道中的接头类型。但是通过这种算法，计算机科学开发人员可以推断出任何问题数据，请点击以下链接：
https://www.codeproject.com/Articles/5092762/Csharp-Fuzzy-Logic-API（C#模糊逻辑API ）