En apoyo al razonamiento con bases de reglas dispersas, la interpolación de reglas difusas (FRI) ofrece un mecanismo de inferencia útil para derivar una conclusión aproximada cuando una observación dada no se superpone con ninguna regla en la base de reglas existente. Uno de los enfoques de FRI recientes y populares es la interpolación de reglas basada en la transformación de escala y movimiento, conocida como T-FRI en la literatura. Admite tanto la interpolación como la extrapolación con múltiples reglas multi-antecedentes. Sin embargo, el problema difícil de definir las funciones de membresía de valores precisos requeridas en la representación de reglas difusas, o de las observaciones, restringe sus aplicaciones. Afortunadamente, este problema puede ser aliviado mediante el uso de conjuntos difusos de tipo-2, debido a que las funciones de membresía de tales conjuntos difusos son en sí mismas difusas, lo que proporciona un medio más flexible de modelado. Por lo tanto, este documento extiende el enfoque T-FRI existente utilizando conjuntos difusos de tipo-2 de intervalo, que cubre el T-FRI original como su instancia específica. La efectividad de esta extensión se demuestra mediante investigaciones experimentales y, además, por una aplicación práctica en comparación con el enfoque alternativo de vanguardia desarrollado utilizando conjuntos áspero-difusos.