模糊逻辑是一种处理模糊性和不确定性的逻辑推理方法。在传统的逻辑中，命题的真假只有两种可能，即真和假，但是在现实生活中，很多命题并不具有这种非黑即白的特性，而是存在着模糊的中间状态。模糊逻辑就是为了处理这种模糊性而诞生的一种逻辑系统。
模糊逻辑的核心概念是隶属度，即一个事物对于某个概念的归属程度。在模糊逻辑中，命题的真假不再是严格的0或1，而是用一个0到1之间的实数来表示隶属度。这样，就能更好地描述现实世界中的模糊性和不确定性。
在计算智能领域，模糊逻辑被广泛应用于模糊控制系统、模糊分类、模糊匹配等方面。其中，模糊控制系统是模糊逻辑应用最为广泛的领域之一。它利用模糊逻辑来处理输入变量和输出变量之间的模糊关系，从而实现对于复杂系统的精确控制。例如，在汽车的防抱死制动系统（ABS）中，就使用了模糊逻辑来实现对制动力的精细控制，以提高驾驶安全性。
另外，模糊逻辑还可以应用于模糊分类，即将具有模糊性的数据进行分类。在金融领域，可以利用模糊逻辑来进行客户信用评级，因为客户的信用状况往往并不是非黑即白的，而是存在着一定程度的模糊性。通过模糊逻辑，可以更准确地进行客户信用评级，降低信用风险。
总的来说，模糊逻辑在计算智能中的应用非常广泛，可以帮助我们更好地处理现实世界中的模糊性和不确定性，提高系统的智能化水平。