Mô hình mờ chính là một tập các luật dạng mệnh đề “If…then…”, trong đó phần “If” được gọi là mệnh đề điều kiện hay tiền đề, còn phần “then” được gọi là phần kết luận.
Mô hình mờ dạng đơn giản hay còn gọi là mô hình SISO (Single Input Single Output) là tập các mệnh đề điều kiện mà trong đó mỗi mệnh đề chỉ chứa một biến đầu vào và một kết luận có dạng sau:
if X = A1 then Y = B1
if X = A2 then Y = B2 (1.14) ...
if X = An then Y = Bn
trong đó X, Y là các biến ngôn ngữ với không gian tham chiếu tương ứng là U
và V, còn A1, A2,…, An, B1, B2, …, Bn là các giá trị ngôn ngữ hay nhãn của các tập mờ.
Tuy nhiên, trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như trong hệ mờ, sự phụ thuộc giữa các biến vật lý không chỉ biểu diễn ở dạng đơn giản như mô hình (1.14) mà nó bao gồm nhiều biến đầu vàọ Vì vậy, một mô hình mờ ở dạng tổng quát là một tập các mệnh đề If-then và để cho gọn chúng ta gọi là các luật, mà phần tiền đề của mỗi luật là một điều kiện phức được viết như sau:
If X1 = A11 and ... and Xm = A1m then Y = B1
If X1 = A21 and ... and Xm = A2m then Y = B2
. . . (1.15)
If X1 = An1 and ... and Xm = Anm then Y = Bn
ở đây X1, X2, …,Xm và Y là các biến ngôn ngữ, Aij, Bi (i = 1,…, n; j = 1,…, m) là các giá trị ngôn ngữ tương ứng.
(1.14) còn được gọi là mô hình đơn điều kiện và (1.15) được gọi là mô hình đa điều kiện, ngoài ra (1.15) còn được gọi là bộ nhớ mờ liên hợp (Fuzzy Associate Memory – FAM) vì nó biểu diễn tri thức của chuyên gia trong lĩnh vực ứng dụng nào đó đang xét.