"Fornecer os princípios básicos da lógica vaga (lógica fuzzy, redes neuronais e algoritmos relacionados) e da sua aplicação à modelação de problemas não-lineares, controlo, diagnóstico de falhas e decisão qualitativas emergentes de sistemas complexos (como, por exemplo, em processos industriais, bases de dados e gestão da produção)." (Universidade Técnica de Lisboa)

Existem muitas Lógicas: Lógica Padrão (Standard) de Primeira Ordem, Lógica Intuicionista, Lógica Vaga (Fuzzy Logic), Lógica Modal, etc.. (IFL)

Antes de mais, realço que vou descrever esta lógica como Lógica Fuzzy (LF), pelo que também podem referir-se a lógica difusa ou lógica vaga (como acharem mais fashion). Vamos a alguns exemplos banais desta lógica? Pois bem: * O copo que este fulano segura (à esquerda) está meio cheio ou meio vazio? * Uma pessoa com 75 Kg é gorda ou magra? * A Taxa de risco para um determinado empreendimento é grande ou pequena? * 25º é considerada uma temperatura elevada ou baixa? O que podemos deduzir com estes exemplos: Que muito do nosso conhecimento pode ser encarado como absolutamente certo, mas no entanto, e talvez sem nos darmos conta, a maior parte do conhecimento humano envolve informação de teor vago, ambíguo, incompleto e impreciso! Mas quando é que consideramos que algo é impreciso…? Simples, quando se pretende caracterizar algo em que a definição não é precisa ou rigorosa. E como representar esta lógica? Provavelmente, a representação é que pode gerar mais entropia, mas eu passo a explicar: A semântica da LF recorre a conjuntos vagos. Isto quer dizer que, as proposições da LF têm um grau de verdade no intervalo contínuo [0,1], e NÃO no intervalo binário (0’s e 1’s da tabela ascii representando [true,false]), pois logicamente que a mente humana não raciocina dessa forma. Entre o Sim ou o Não, existem inúmeras possibilidades de outras respostas – imprecisão do ser humano. Podemos igualmente distinguir as proposições de LF em simples e compostas. A proposição simples tem o formato de que x pertence ao conjunto A (x is A), em que x é uma variável e A é um conjunto vago. E composta, quando obtemos a combinação de proposições simples usando conectivas vagas correspondentes às conectivas de primeira ordem, por exemplo, a disjunção, conjunção e implicação vagas. Existem 15 implicações vagas distintas, mas como referi no início, ‘sem entrar em grandes preciosismos’ (já que posteriormente vou fazer um ‘drill-down’ a este tópico). Vamos então admitir dois exemplos, em que no primeiro temos um pequeno universo com um pequeno número de elementos – representação analítica matricial, e no segundo temos um grande universo ou um universo contínuo – representação gráfica. (Pedro MSIAD)

A lógica nebulosa, também conhecida como lógica fuzzy, foi desenvolvida por Lofti A. Zadeh, originalmente um engenheiro e cientista de sistemas, durante a década de 1960. (Universidade Federal de Santa Catarina)

A lógica difusa ou lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana que admite ... A lógica fuzzy deve ser vista mais como uma área de pesquisa sobre ... (Amigo)