模糊概念

模糊概念是一种概念，其适用范围可以根据环境或条件而有很大的变化，而不是一劳永逸的固定。这意味着这个概念在某种程度上是模糊的，缺乏一个固定的、精确的含义，但又不至于不清楚或完全没有意义。它有一个确定的含义，只有通过进一步的阐述和说明才能使其更加精确--包括对使用该概念的背景进行更紧密的定义。对模糊概念和模糊语言的特征的研究被称为模糊语义学。模糊概念的反义词是一个清晰的概念（即一个精确的概念）。科学家将模糊概念理解为在某种程度上适用于某种情况的概念。这意味着该概念有重要性的梯度或不明确的（可变的）应用边界。模糊陈述是指在某种程度上是真实的陈述，而这种程度通常可以用一个标度值来表示。这个词如今也被用在一个更普遍、更流行的意义上--与它的技术含义相反--指的是一个因任何原因而相当模糊的概念。在过去，用模糊概念进行推理的想法本身面临着来自学术精英的巨大阻力。他们不愿意认可在研究或论证中使用不精确的概念。然而，尽管人们可能没有意识到，从20世纪70年xxx始，模糊概念的使用在各行各业都有了巨大的增长。这主要是由于电子工程、模糊数学和数字计算机编程方面的进展。新技术允许对一个主题的变化进行非常复杂的推断，并将其固定在一个程序中。新的神经模糊计算方法使其有可能非常精确地识别、测量和应对意义的细微分级。这意味着实际有用的概念可以被编码并应用于所有类型的任务，即使这些概念在通常情况下从未被精确定义。现在，工程师、统计学家和程序员经常用数学来表示模糊概念，使用模糊逻辑、模糊值、模糊变量和模糊集。

模糊性和模糊性的问题可能一直存在于人类经验中。自古以来，哲学家和科学家就对这些问题进行了思考。

古代的索里特悖论首先提出了一个逻辑问题，即我们如何能够准确地定义阈值，在这个阈值上，量的层次变化变成了质的或分类的差异。对于一些物理过程，这个阈值相对容易确定。例如，水在100°C或212°F时变成蒸汽（沸点部分取决于大气压力，而大气压力在高海拔地区会降低）。然而，对于许多其他过程和等级，变化点的定位要困难得多，而且仍然有些模糊不清。因此，质量不同的事物之间的界限可能是不鲜明的：我们知道有界限，但我们不能准确地定义它们。根据现代的连续体谬误的想法，一个声明在某种程度上是模糊的，并不自动意味着它是无效的。那么问题就变成了我们如何确定该声明确实具有的有效性。