Аннотация на русском языке: В статье рассмотрены подробное использование и разбор трапецивидных нечетких интервалов, а также тщательный разбор нечетких множеств и их применение в нечеткой логике. Результаты исследовании получены с помощью моделирование в среде разработки MATLAB. Редактор FIS(Fuzzy Inference System) был использован как инструмент вывода нечеткой логики. Также излагается разница между традиционной и нечеткой арифметикой. Автор акцентирует тому что четкая математика не способна решать размытый процесс или же процесс который имеет человеческий фактор со всеми непрогнозируемыми свойствами. Над нечеткой арифметикой над нечеткими множествами был использован трапецивидные функции принадлежности , дополнительно были раскрыты все свойства трапецивидных функции принадлежностей и их особенности для некоторой категорией нечетких процессов. Были доказаны результатами сравнения их достойнства и недостатки для разных ситуаций.

The summary in English: The article discusses the detailed use and analysis of trapezoidal fuzzy intervals, as well as a thorough analysis of fuzzy sets and their application in fuzzy logic. The research results were obtained using simulation in the MATLAB development environment. The FIS (Fuzzy Inference System) editor was used as a fuzzy logic inference tool. It also explains the difference between traditional and fuzzy arithmetic. The author emphasizes the fact that clear mathematics is not able to solve a vague process or a process that has a human factor with all unpredictable properties. Over fuzzy arithmetic over fuzzy sets, trapezoidal membership functions were used, in addition, all properties of trapezoidal membership functions and their features for a certain category of fuzzy processes were revealed. Were proven by the results of comparing their merits and demerits for different situations.

Ключевые слова: нечеткость, нечеткое множество, нечеткая модель, трапецивидные функции принадлежности.
Key words: fuzzy, fuzzy set, fuzzy model, trapezoidal membership functions.