NFS(Neurofuzzy System)는 신경망(neural network)과 퍼지 로직(fuzzy logic)의 개념을 결합한 시스템으로, 복잡한 비선형 문제를 해결하는 데 사용된다. NFS는 데이터에서 학습하여 패턴을 인식하고, 불확실성과 모호성을 처리할 수 있는 능력을 가졌다.

퍼지 로직은 전통적인 이론적 접근법과 달리, 명확한 0과 1의 경계가 아닌 연속적인 값으로 개념을 다룬다. 이로 인해 사람의 사고 방식을 더욱 자연스럽게 모델링할 수 있다. 신경망은 대량의 데이터를 처리하고, 피드포워드(feedforward) 네트워크나 순환(recurrent) 네트워크와 같은 다양한 구조를 통해 정보 추출 및 변환을 수행한다.

NFS는 주로 패턴 인식, 예측 모델링, 제어 시스템 등 여러 분야에서 활용되며, 의사결정을 지원하는 도구로도 널리 쓰인다. 이 시스템은 입력 데이터를 퍼지 규칙으로 변환하고, 이를 통해 출력 결과를 도출하는 과정에서 신경망의 학습 기능을 접목하여 큐레이션된 결과를 생성한다.

NFS의 주요 장점은 복잡한 시스템의 동작을 설명하고 예측할 수 있으며, 사용자 친화적인 방법으로 결과를 해석할 수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 다양한 산업 분야에서 효율적인 데이터 처리와 의사결정 지원으로 이어진다.