Любая прикладная область человеческой деятельности оперирует числовыми данными. Разработанные математические алгоритмы, методы, а также используемые для обработки данных программные средства оперируют конкретными значениями. В то же время часто встречаются ситуации, когда конкретное значение не может быть измерено, вычислено, но ему возможно дать некоторую оценку на естественном языке. Например, экономисты могут оперировать выражениями вида «инфляция в следующем году будет средней», «выручка составит около 10 000 000 руб.», «покупательская способность в этом году низкая».
Знания экспертов и снециатистов в определенных областях, оценки, которые можно сформулировать только подобным образом, довольно сложно использовать в рамках привычной математики и обрабатывать с помощью инструментальных средств. К тому же довольно часто менеджерам, аналитикам, руководству организаций не требуются точные количественные значения, по вполне устраивают качественные оценки вида «инвестиционный проект довольно прибыльный» или «наблюдается очень сильное снижение продаж».
Попытка представить оценки, выраженные на естественном языке в форме, пригодной для анализа математическими методами и, как следствие, обработки средствами вычислительной техники, привела к появлению нового направления в прикладной математике — теории нечетких множеств (fuzzy sets theory, fuzzy — нечеткий).
Первой научной публикацией, посвященной нечетким множествам, была статья американского ученого Лотфи Заде в 1965 г. К настоящему моменту опубликовано большое количество работ по этой тематике, результаты нашли отражение в тысячах успешных проектов. Например, уже к 1991 г. 80% создаваемой в Японии продукции изготавливалось с применением нечетких методов управления производством, оборудованием и нр.
