模糊逻辑和统计概率的计算使用的是几乎相同的工具。
模糊逻辑描述的是真理的程度，而概率则是某事件发生的可能性。它们之间还有其他关键区别吗？请详细解释。
我研究这个话题有一段时间了，但始终没有完全理解。
回答：
想象一下，你抬头看天空，只看到几朵云。天气是好还是坏？你无法完全确定天气情况，只能说天气有点好。
那么下一周的天气呢？你可以查看卫星图像并尝试预测天气，也许你会说“我相当确定下一周天气会很好。”
第一种情况是由“好天气”的模糊概念引起的（它可以稍微好一些）。第二种情况是概率（你相信天气会很好）。
请注意，这两个概念很容易混淆，但它们也可以以合理的方式结合使用。你可以对一个陈述的真实程度有不确定性（因此有一个概率分布）。这将是一个实值随机变量，而不是对于非模糊陈述的不确定性情况下的二元伯努利变量。
再次解释，因为有时候这有帮助
模糊天气
80%的好天气意味着天气介于好与坏之间，但更偏向于好的一端。例如，在蓝天上有一些云。陈述天气很好的真实程度是0.8。
不确定天气
你坐在室内，没有窗户。你不知道天空看起来怎么样，但现在是夏天，昨天天气很好。你期望天气好的概率是80%。
请注意，在这里，天气要么好要么坏，没有中间状态。但你不知道这两种可能状态中的哪一种是正确的。
两者结合
你也可以对当前天气状况不确定，同时你还想要一个关于好天气的模糊概念。
