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퍼지집합의 구성요소는 확률이나 참의 정도로, 즉 0에서 1 사이에 분포하는 연속적인 값들로 표현된다.

퍼지논리와 퍼지집합은 1960년대 중반에 로프티 자데(Lofti Zadeh)가 처음으로 기술하였다. 퍼지논리 이론가들에 따르면, 전통적인 논리는 하나의 개별 요소를 단순히 포함시키거나 제외시킴으로써 집합 구성원의 개념을 너무 단순화시키는 반면에, 퍼지논리는 개별 요소가 집합에 속하는 정도를 나타낼 수 있다고 주장한다. 예를 들면, 전통적인 논리에서는 이론적 나무 x는 키가 큰 나무들의 집합에 속하지만, 퍼지논리에서는 x는 키가 큰 나무들의 집합에 부분적으로 속할 뿐이며, 상당히 키가 크다고 표현할 수 있다.

데이터 처리 형태로서 퍼지논리는 첨단 전자 컴퓨터시스템에 채택되고 있다. 덜 복잡한 정보 프로세서에서는 특정 사건의 실현을 이진수 0 또는 1로 표현하여 확실한 것(참이나 거짓)으로 나타낸다. 이와는 대조적으로, 퍼지논리 시스템에서는 사건 발생 가능성을 다양한 참 또는 거짓의 정도(즉, 일어날 것이다, 필시 일어날 것이다, 일어날 수 있다, 일어나지 않을지도 모른다 등등)로 나눈다. 이렇게 함으로써 사건의 결과를 확률로 나타낼 수 있다. 게다가, 추가적으로 자료가 얻어질 때마다 많은 퍼지논리 시스템은 그 값들을 입력하여 확률의 값에 변화를 가져오게 된다. 일부 퍼지논리 시스템은 자신의 실수로부터 학습하고, 인간의 사고과정을 모방할 수 있기 때문에 종종 조야한 형태의 인공지능으로 간주되기도 한다.

퍼지논리 시스템은 1980년대에는 실험적인 기술로 간주되었으나, 1990년대초에 상업적으로도 적용되기 시작했다. 예를 들면, 첨단 세탁기는 퍼지논리 시스템을 사용해 세탁을 하는 동안 물의 움직임 양상을 감지하고, 거기에 따라 반응한다. 퍼지논리가 응용되는 그 밖의 예로는 전문가 시스템, 자가조절산업제어장치, 컴퓨터화된 음성 및 글자 인식 프로그램 등이 있다.