Esta teoría nos permite manejar y procesar ciertos tipos de información en los cuales se manejen términos inexactos, imprecisos o subjetivos. De una manera similar a como lo hace el cerebro humano, es posible ordenar un razonamiento basado en reglas imprecisas y en datos incompletos.
Para ello debemos ampliar la teoria de conjuntos y la lógica booleana de manera que un individuo pueda pertenecer parcialmente a un conjunto y que las operaciones lógicas ademas de unos y ceros, puedan ser 0,01 o 0,75. Nos comunicamos y coordinamos acciones con datos como "...eres demasiado jóven para hacer eso..."; Cuanto es "demasiado"?; Que es "jóven"?.
Con los conjuntos nebulosos (o borrosos, o fuzzy sets) podemos definir sub-conjuntos, de una manera tal que cualquier elemento pueda pertenecer a ellos en diferentes grados.
Con reglas difusas (o fuzzy rules), es posible procesar las relaciones entre las variables fuzzy y producir una salida nebulosa (o borrosos, o fuzzy).
Y lo mejor de todo...a partir de esas salidas nebulosas, podemos proporcionar cantidades binarias y cantidades contínuas, como el estado de un interruptor o una cantidad de dinero.
Aqui un pdf con ejemplos interesantes:
http://rapidshare.com/files/69051727/FUSSY.pdf
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