模糊数学的主要研究内容是：模糊集合、模糊逻辑、模糊数学的应用。
一、模糊集合
这是模糊数学的基础，它研究的是模糊的、不确定的元素集合。模糊集合的元素的隶属度不是精确的0或1，而是在0到1之间的任意实数。模糊集合论是模糊数学的核心理论，它主要研究模糊集合的性质、运算和应用等问题。
二、模糊逻辑
模糊逻辑是模糊数学的重要组成部分，它扩展了经典逻辑，使得我们可以处理模糊、不确定的信息。模糊逻辑的研究内容包括模糊命题的表示和推理、模糊逻辑公式的代数结构和推理规则等。
三、模糊数学的应用
模糊数学被广泛用于模糊控制、模糊聚类、模糊决策等领域。例如，在模糊控制中，模糊数学被用来处理模糊的、不确定的控制问题；在模糊聚类中，模糊数学被用来进行无监督的数据聚类；在模糊决策中，模糊数学被用来进行方案的评价、样本的优劣评价等。
模糊数学的发展历程和未来展望。
一、模糊数学的发展历程。
模糊数学的发展历程可以追溯到20世纪60年代初。1965年，美国数学家L.A.扎德（L.A. Zadeh）首次提出了模糊集合的概念，这标志着模糊数学作为一门新的数学学科的诞生。
模糊集合是一种用来描述模糊、不确定性的数学模型，其中元素的隶属度不是严格的0或1，而是在0到1之间的任意实数。
随着模糊集合的引入，模糊数学逐渐发展起来，并扩展到了模糊逻辑、模糊推理、模糊控制等方面。模糊逻辑是利用模糊集合理论来处理命题语句的真假问题，它允许命题的真假程度在0到1之间变化。
二、模糊数学未来展望
1、模糊推理与决策
模糊推理和决策是模糊数学的核心应用之一。未来的研究可以集中在开发更高效、更准确的模糊推理和决策方法，以应对复杂的现实问题。这包括改进模糊逻辑的推理规则、优化模糊决策算法，并将模糊推理和决策应用于更广泛的领域，如人工智能、自动驾驶等。
2、模糊集合与模糊系统的拓展
模糊集合和模糊系统是模糊数学的基础。未来的研究可以探索更多类型的模糊集合和模糊系统，如区间模糊集合、类型-2 模糊集合等。这将有助于更好地描述和处理现实世界中的模糊性现象，并提高模糊数学在实际应用中的效果。
3、模糊数学与其他学科的交叉研究
模糊数学与其他学科的交叉研究可以推动模糊数学的发展。
将模糊数学与机器学习、深度学习相结合，可以提高模糊系统的学习和自适应能力；将模糊数学与优化理论相结合，可以解决复杂的优化问题。未来的研究可以探索模糊数学与其他学科的交叉点，促进学科之间的合作与创新。
4、模糊数学在新兴领域的应用
随着科技的发展，新兴领域中出现了许多具有模糊性的问题，如智能交通、智能制造、智能医疗等。未来的研究可以将模糊数学应用于这些领域，提供解决方案和决策支持，推动相关领域的发展。