想象一下，我们现在身处一个雾蒙蒙的大雾天。周围的一切都变得模糊不清，视线范围也大受影响。这时，如果我们想要看清远处的东西，该怎么办呢？

普通的神经网络就像拥有 20/20 视力的“千里眼”，能够清晰地识别远处的物体。而模糊神经网络却恰恰相反，它更像是近视的“弱视眼”，只能看到近处的物体。

但是，模糊神经网络也有自己的优势。它能够处理模糊或不确定的信息，并且对数据的容错率更高。想象一下，我们用普通神经网络识别一幅图片，但图片中有一小块区域被遮挡了。普通神经网络可能就无法识别出图片的内容，而模糊神经网络却可以通过模糊处理，推测出缺失部分的内容。

模糊神经网络的应用领域广泛，比如：

值得一提的是，模糊神经网络与我们熟知的深度学习神经网络是不同的。深度学习神经网络擅长处理大规模、高维的数据，而模糊神经网络则更适合处理模糊或不确定的数据。