模糊神经网络技术研究的现状及展望
模糊神经网络综述
模糊神经网络的提出模糊逻辑(FL)、神经网络理论(NN)、遗传算法(GA)、随机推理(PR),以及置信网络、混沌理论和部分学习理论相融合,形成了一种协作体,这种融合并非杂乱无章地将模糊逻辑、神经网络和遗传算法等进行拼凑,而是通过各种方法解决本领域的问题并相互取长补短,从而形成了各种方法的协作。
从这个意义上讲,各种方法是互补的,而不是竞争的。
在协作体中,各种方法起着不同的作用。
通过这种协作,产生了混合智能系统。
模糊逻辑和神经网络都是重要的智能控制方法,将模糊逻辑和神经网络这两种软计算方法相结合,取长补短,形成一种协作体—模糊神经网络。
模糊神经网络的研究进展模糊神经网络的发展经历了一个漫长的过程。
MacCulloch-Pitta模型便是早期将模糊集应用到神经网络中的一例。
此后,人们对模糊神经网络研究得很少。
直到1990年Takagi才综述性地讨论了神经网络与模糊逻辑的结合。
Kosko(1992)出版了该领域的第一本专著《Neural Network and Fuzzy Systems》,并在这本专著中提出了模糊联想记忆、模糊认知图等重要概念,促进了模糊神经网络的研究向着多元化深入发展。
（1）引入模糊运算的神经网络———狭义模糊神经网络狭义模糊神经网络通过调整参数进行学习。
其学习算法可以采用通用学习算法,也可以通过对原有神经网络的学习算法进行拓展得到。
反向传播学习算法、随机搜索法、遗传算法等是几种与具体神经网络结构无关的通用学习算法。
（2）用模糊逻辑增强网络功能的神经网络这类模糊神经网络不是对神经网络与模糊逻辑直接进行融合,而是通过模糊逻辑改进神经网络的学习算法。
首先通过分析网络性能得到启发式知识,然后再将启发式知识用于调整学习参数,从而加快了学习收敛速度。
（3）基于神经网络的模糊系统—神经模糊系统于神经网络的模糊系统,也被称为神经模糊系统(NFS,Neural-Fuzzy Systems),是利用神经网络学习算法的模糊系统。
基于模糊神经网络的图像增强技术研究
基于模糊神经网络的图像增强技术研究图像增强技术是指通过改变图像的亮度、对比度、饱和度等参数，来提高图像的质量和清晰度，使图像更容易被人类眼睛识别和理解。
目前，图像增强技术已经被广泛应用于数字图像处理、医学成像、安防监控、遥感图像等领域。
本文将探讨基于模糊神经网络的图像增强技术研究。
一、图像增强技术的研究背景和现状图像增强技术最早源于摄影术，在数码图像处理领域，图像增强技术已经成为一项重要的研究内容。
目前，图像增强技术主要分为两个方向：传统的图像增强方法和深度学习模型。
传统的图像增强方法主要包括直方图均衡化、线性滤波、非线性滤波、小波变换等。
这些方法的优点是易于实现、计算速度快，但是在处理复杂图像时效果不佳。
近年来，深度学习模型得到了快速的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的应用更是取得了重大突破。
二、模糊神经网络介绍模糊神经网络（FNN）是一种应用模糊数学原理构建的神经网络，在模糊数学基础上，以类似于人类推理的方式来处理模糊信息。
FNN可以用作分类、识别、控制和优化等问题的求解器，具有对噪声和不确定性高度的容忍性。
三、基于FNN的图像增强技术研究基于FNN的图像增强技术主要分为两个部分：模糊神经网络训练和图像增强过程。
1. 模糊神经网络训练图像增强技术的基本思想是，将原始的低质量图像作为输入，将高质量图像作为输出。
首先，需要准备一组包含原始图像和对应高质量图像的训练数据集。
然后，利用FNN模型对这组数据进行训练，通过不断迭代优化模型的参数，最终得到一组能够自动将低质量图像转换成高质量图像的模型。
2. 图像增强过程在得到模型之后，可以利用该模型对待增强图像进行处理。
具体过程如下：（1）利用预处理算法对待增强图像进行预处理，如去噪、调整亮度和对比度。
（2）将预处理后的图像输入到已经训练好的模型中，得到增强后的图像。
（3）根据需要，还可以进一步对增强后的图像进行后处理，如锐化、去燥等操作。
模糊系统与神经网络结合的现状
模糊系统与神经网络结合的现状【摘要】本文首先介绍了模糊系统与神经网络概述，其次探讨了模糊和神经网络的结合形式、模糊系统与神经网络结合的现状及模糊神经网络的发展方向及存在问题。
【关键词】模糊系统；神经网络；结合；现状一、前言随着我国经济的快速发展，我国的各项事业都取得了巨大的成就。
其中模糊系统与神经网络的结合就是重要的体现，模糊系统与神经网络的结合在很多方面都得到了应用，同时也引起了更多学者研究其的愿望。
相信模糊系统与神经网络的结合在未来会发展的更好。
二、模糊系统与神经网络概述1、模糊系统与神经网络的概念（1）、模糊系统概念模糊系统(Fuzzy System, 简称FS)是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的系统, 方法本身明确地说明了系统在工作过程中允许数值量的不精确性存在。
（2）、神经网络概念神经网络( Neural Network, 简称NN) 是由众多简单的神经元连接而成的网络。
尽管每个神经元结构、功能都不复杂, 但网络的整体动态行为极为复杂, 可组成高度非线性动力学系统, 从而可表达许多复杂的物理系统。
神经网络的研究从上世纪40年代初开始, 目前, 在世界范围已形成了研究神经网络前所未有的热潮。
它已在控制、模式识别、图像和视频信号处理、金融证券、人工智能、军事、计算机视觉、优化计算、自适应滤波和A/D变换等方面获得了应用。
2、模糊系统与神经网络的异同（1）映射集及映射精度神经网络是用点到点的映射得到输入与输出的关系, 它的训练是确定量, 因而它的映射关系也是一一对应的; 模糊系统的输入、输出都是经过模糊化的量, 不是用明确的数来表示的, 其输入输出已模糊为一个隶属度的值,因此它是区域与区域间的映射, 可像神经网络一样映射一个非线性函数。
（2）知识存储方式神经网络的基本单元是神经元, 对映射所用的多层网络间是用权连接的, 因此学习的知识是分布在存储的权中间的, 而模糊系统则以规则的方式来存储知识, 因此在隶属函数形式上, 区域的划分大小和规则的制定上人为因素较多。
神经网络技术的发展现状与未来趋势分析
神经网络技术的发展现状与未来趋势分析一、引言神经网络技术作为一种模拟人脑神经系统的计算模型，具备强大的机器学习和数据分析能力，已经在诸多领域取得了重大突破。
本文将会探讨神经网络技术的发展现状以及未来趋势。
二、神经网络技术的发展现状近年来，神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、医学诊断等领域取得了巨大成就。
通过深度学习算法和大规模数据集的训练，神经网络已经在图像识别、目标检测以及语音识别等任务上超越了人类水平。
例如，在图像分类任务中，神经网络模型可以准确地识别出猫、狗、汽车等物体，并且还能够对图像中的特定区域进行标注。
此外，神经网络在自然语言处理领域也取得了显著进展。
通过训练大规模的语言模型，神经网络可以生成流畅的文本、进行机器翻译、情感分析等任务。
这些技术已经应用到搜索引擎、智能助手和语音识别系统中，极大地提升了人机交互的效果和用户体验。
三、神经网络技术的未来趋势未来，神经网络技术将会在多个方向上继续发展和演进。
首先，神经网络模型将变得越来越复杂和深度化。
现阶段的神经网络通常只有几十层，但随着硬件计算能力的提升和模型结构的优化，更深层次的网络结构将会出现。
这将使得神经网络能够处理更加复杂的任务，并且在性能上有所提升。
其次，神经网络技术将向更多领域进行渗透和应用。
除了目前已经取得成功的计算机视觉和自然语言处理领域，神经网络技术还将在无人驾驶、智能机器人、金融风控等领域发挥重要作用。
例如，神经网络可以通过学习大量的交通场景数据，实现对复杂驾驶环境的感知和决策，从而驱动无人驾驶汽车的安全行驶。
此外，神经网络技术的可解释性和鲁棒性将成为未来的重要研究方向。
虽然深度学习在许多任务上表现出色，但其黑盒模型也使得模型输出的解释变得困难。
未来的研究将致力于开发直观和可解释的神经网络模型，以便人们能够理解和信任其输出结果。
同时，研究人员还将探索如何提高神经网络对数据扰动和攻击的鲁棒性，以防止恶意攻击和误导。
四、结论神经网络技术作为一种强大的机器学习模型，正在不断取得重大突破，并将在未来继续保持高速发展的势头。
模糊神经网络的研究及其应用
模糊神经网络的研究及其应用模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的先进技术，它在许多领域中都得到了广泛的应用。
在本文中，我们将介绍模糊神经网络的基本概念、特点、理论研究以及实际应用，最后对未来发展进行展望。
模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论的多层前馈网络，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现分类和识别等功能。
与传统的神经网络相比，模糊神经网络具有以下特点：模糊化输入：将输入数据转换为模糊量，使网络能够更好地处理不确定性和非线性问题。
采用模糊规则：模糊神经网络采用模糊规则进行计算，这些规则可以很好地描述现实世界中的模糊现象。
双重迭代：模糊神经网络需要进行模式识别和参数优化双重迭代过程，以实现网络性能的优化。
模糊神经网络在许多领域中都得到了广泛的应用，以下是其中的几个典型例子：图像处理：模糊神经网络可以应用于图像分类、图像增强、图像恢复等方面，提高图像处理的效果和速度。
语音识别：模糊神经网络可以应用于语音信号的特征提取和分类，提高语音识别的准确率和鲁棒性。
自然语言处理：模糊神经网络可以应用于文本分类、情感分析、机器翻译等方面，提高自然语言处理的效果和效率。
控制领域：模糊神经网络可以应用于系统建模、控制优化等方面，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
模糊神经网络的理论研究主要集中在以下几个方面：模糊逻辑的研究：模糊逻辑是模糊神经网络的基础，因此对模糊逻辑的研究是十分必要的。
主要研究内容包括模糊集合、模糊关系、模糊推理等方面的研究。
神经网络的研究：神经网络是模糊神经网络的核心，因此对神经网络的研究也是十分必要的。
主要研究内容包括神经元的数学模型、神经网络的训练算法、神经网络的稳定性等方面的研究。
模糊神经网络的建模和优化：模糊神经网络的建模和优化是提高其性能的关键。
主要研究内容包括网络结构的选取、参数的优化、训练算法的设计等方面的研究。
模糊神经网络在实际应用中已经取得了显著的成果，以下是其中的几个例子：电力系统的负荷预测：通过建立基于模糊神经网络的负荷预测模型，可以对电力系统的负荷进行准确预测，提高电力系统的稳定性和安全性。
模糊控制技术发展现状及研究热点
模糊控制技术发展现状及研究热点综合介绍丁模糊控制技术的基本原理和发展状况，重点总结丁近年来该研究领域的热点问题，并对今后的发展前景进行了展望。
标签：模糊控制结构分析稳定性白适应控制1模糊控制的热点问题模糊控制技术是一项正在发展的技术，虽然近年来得到了蓬勃发展，但它也存在一些问题，主要有以下几个方面：（1）还投有形成完挫的理论体系，没有完善的稳定性和鲁棒性分析，系统的设计方法(包括规则的获取和优化、隶属函数的选取等)；（2）控制系统的性能小太高(稳态精度牧低，存在抖动及积分饱和等问题)：（3）自适应能力有限。
目前，国内外众多专家学者围绕着这些问题展开了广泛的研究，取得了一些阶段性成果，下面介绍一下近期的主要研究热点。
2模糊控制系统的稳定性分析任何一个自动控制系统要正常工作，首先必须是稳定的。
由于模糊系统本质上的非线性和缺乏统一的系统描述，使得人们难以利用现有的控制理论和分析方法对模糊控制系统进行分析和设计。
因此，模糊控制理论的稳定性分析一直是一个难点课题，未形成较为完善的理论体系。
正因为如此，关于模糊系统的稳定性分析近年来成为众人关注的热点，发表的论文较多，提出了各种思想和分析方法。
目前模糊控制系统稳定性分析方法主要有以下几种：（1）李亚普诺夫方法（2）基于滑模变结构系统的稳定性分析方法（3）描述函数方法（4）圆稳定性判据方法模糊控制系统的稳定性分析还有相平面法、关系矩阵分析法、超稳定理论、Popov判据、模糊穴——穴映像、数值稳定性分析方法以及最近出现的鲁棒控制理论分析方法和LMI（矩阵不等式）凸优化方法等。
3自适应模糊控制器的研究为了提高模糊控制系统的自适应能力，许多学者对自适应模糊控制器进行了研究，研究方向主要集中在以下方面。
（1）自校正模糊控制器自校正模糊控制器是在常规模糊控制的基础上，采用加权推理决策，并引入协调因子，根据系统偏差e和偏差变化ec的大小，预测控制系统中的不确定量并选择一个最佳的控制参数或控制规则集，在线自动调整保守和大胆控制的混合程度，从而更全面确切地反映出入对诸因素的综合决策思想，提高系统的控制精度和鲁捧性能。
基于模糊神经网络的定位技术研究
基于模糊神经网络的定位技术研究随着物联网和5G技术的广泛应用，人们对于位置精确定位的需求不断攀升。
而基于模糊神经网络的定位技术因其具有高精度和实时性的特点，成为了当前研究的热点之一。
本文将探讨基于模糊神经网络的定位技术的研究进展和应用前景。
一、模糊神经网络的基本原理模糊神经网络是一种结合了模糊理论和神经网络理论的新型人工智能算法。
它能够通过学习和优化输入输出关系来实现定位功能。
其基本原理是通过神经元的权值和阈值进行输入输出的计算，利用反向传播算法不断调整权值和阈值，进而实现对输入数据的分类和定位。
二、基于模糊神经网络的定位技术的优势1. 高精度：基于模糊神经网络的定位技术在定位精度上表现出色。
其能够通过对多个传感器数据的综合分析，准确地确定目标位置。
2. 实时性强：基于模糊神经网络的定位技术具有快速反应、快速计算等优势。
它能够在较短时间内完成复杂的输入输出计算，实现实时定位。
3. 抗干扰性强：基于模糊神经网络的定位技术可以自适应地调整其输入输出关系，具有很强的抗干扰能力。
它能够适应复杂的环境变化，保证定位精度。
三、应用案例1. 室内定位：基于模糊神经网络的定位技术已经得到了广泛的应用。
在室内定位中，它能够根据传感器数据和信号强度等因素，定位目标在室内的位置，为人们提供准确的导航和位置服务。
2. 智能交通：基于模糊神经网络的定位技术可以应用于智能交通领域。
通过分析车辆和路况信息，它能够实现智能导航、智能路况预测等功能，提高交通效率，缓解交通拥堵。
3. 物流管理：基于模糊神经网络的定位技术在物流管理方面也有广泛的应用。
通过对物流数据的分析和处理，它能够实现产品在仓库和运输途中的定位和监控，提高物流效率，降低物流成本。
四、研究进展和展望目前，基于模糊神经网络的定位技术在精度、实时性、抗干扰能力等方面已经取得了较大的进展。
而且，随着人工智能的不断发展，未来的研究和应用前景也将逐渐扩展。
我们有理由相信，基于模糊神经网络的定位技术将为人们带来更加准确、快速和智能化的位置服务，为物联网和5G技术的发展注入新的动力。
模糊神经网络研究现状综述
３ 模糊 神 经 网络的研 究现 状
当前 模 糊 神经 网 络 的研 究 主 要 集 中在 ： 糊 神 经 网 络 的 模
经 网络 ， 以大大拓宽神经 网络处 理信息 的范围和能力 。 可
２ ２ 基本概念 、 ． 模型和种类
模糊神经元是指一类 可实 施模糊信 息或模 糊逻 辑运算 的人工神经元 ， 模糊 神经 网络是指全部或部分采用各类模糊
神经 元 所 构 成 的一 类 可 处 理 模 糊 信 息 的神 经 网 络 系 统 。下
学习算法 ，Ｎ Ｆ Ｎ结构及确定 ， 模糊规则的提取与细化 ， 模糊神 经 网络在 自适应控制 、 预测控 制中的应用等 。
模 糊 神 经 网 络 研 究 现 状 综 述
李恒 嵬
（ 宁柏高智能系统工程有 限公 司 辽宁 沈 阳 １０ １ ） 辽 １０５ 摘要 ： 概述 了近年来模糊神 经网络领域的研 究方法和研 究的进展 ， 从模糊 系统和神 经 网络结合 的可能性到模糊神 经 网络 的结构确 定、 常见算法 、 则的提 取等进 行 了总结和概 述 ， 规 并对将 来的研 究方 向进行 了探 索。
３１ 模糊神经 网络 的学 习算法 ．
各种类型 的模糊神经 网络学习算 法 的共 同方 面是结构
学 习 和 参 数 学 习两 部 分 ， 构 学 习 是 指 按 照 一 定 的性 能 要 求 结
面介绍几种 常见 的基本模糊神经元 。 第一类 由模 糊规则描 述的模糊 神经元 ： Ｉ …Ｔ Ｎ… 用 Ｆ ＨＥ 语 句描述 。前提和结论都是模糊集 。 第二类是将非模糊神经元 直接模糊 化后得 到的模糊神
模糊神经网络技术研究的现状及展望
模糊神经网络技术研究的现状及展望摘要:本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述,首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展,然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性,接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述,指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题,并对模糊神经网络的发展进行了展望。
关键字:模糊控制;神经网络;模糊神经网络引言系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。
为此,通过模拟人类学习和自适应能力,人们提出了智能控制的思想。
控制理论专家Austrom(1991)在IFAC大会上指出:模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。
通常专家系统建立在专家经验上,并非建立在工业过程所产生的操作数据上,且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握,这使建立专家系统非常困难。
而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法,各有优缺点。
模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点,避免了两者的缺点,已成为当今智能控制研究的热点之一了。
1 模糊神经网络的提出模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。
1974年,英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制,提出了模糊控制论。
至今,模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。
人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮,其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。
人工神经网络可实现联想记忆,分类和优化计算等功能,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面,显示了巨大的优势和潜力模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2],两者都是无模型的估计器,都不需要建立任何的数学模型,只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策:神经网络根据学习算法,而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。
神经网络的研究与应用前景
神经网络的研究与应用前景随着计算机技术的迅猛发展，神经网络逐渐成为人们研究的热门话题。
神经网络模型是一种模拟人脑处理信息的一种算法模型，具有自我学习和自适应能力。
神经网络在诸多领域有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
本文将分享神经网络的研究现状和未来应用前景。
一、神经网络的研究现状神经网络模型的研究历史可以追溯到上世纪50年代。
最初的神经网络模型是感知器模型，但是它只适用于简单线性分类问题。
自上世纪80年代开始，研究者们陆续提出了多层神经网络模型，如反向传播神经网络(BP神经网络)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
这些模型相比于原始的感知器模型，具有更强的表示能力和更好的泛化能力。
同时随着深度学习技术的兴起，多层神经网络成为实现自动化特征提取的重要工具，使得神经网络在图像和语言等领域取得了较好的表现。
此外，人工智能领域的发展也推动了神经网络的突破性进展。
如今，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理、股票预测等领域得到了广泛应用，成为机器学习的重要工具之一。
二、神经网络的应用场景与前景神经网络在医学图像识别、智能家居、自动驾驶等领域得到了广泛的应用。
1.医学影像诊断神经网络被广泛应用于节省医学影像的人力成本和误诊率的问题。
医学影像如X光片、CT图像等，需要极高的专业知识才能识别。
而随着深度学习的发展，人们可以将神经网络用于医学影像诊断，通过预训练好的模型进行人工改进，从而达到自动识别和识别的目的。
2.智能家居随着5G技术的普及，智能家居将成为人们生活中普遍的场景。
神经网络可以用于智能家居设备，比如能够提供智能语音服务的音响、能够智能控制温度、灯光的家电等等。
通过神经网络的学习与记录，使得设备更加智能。
3.自动驾驶神经网络在自动驾驶上的应用已广泛实现。
自动驾驶的核心技术是实时地感知外部环境和交通情况，这也是一个复杂且高维度的问题。
而神经网络可以实现对路况的识别、特定路口的自主驾驶等等。
模糊系统中的神经网络模型研究
模糊系统中的神经网络模型研究随着科技的发展，我们越来越需要一种能够支持智能决策的系统。
在大量的研究与应用中，模糊系统逐渐成为了基于人类语言表达和推断的一种重要方法。
而神经网络作为另一种重要的信息处理方法，其运算过程与人脑中的神经元运作过程类似。
研究利用神经网络建立模糊系统模型，将两者有机结合，在模糊系统中实现智能决策，是一项前沿且具有挑战性的研究。
本文将介绍神经网络在模糊系统中的研究现状与应用前景。
一、传统模糊系统简介模糊系统是一种基于模糊集合与模糊逻辑的信息处理系统，可以用来处理模糊不确定、模糊低精度或不确定数量等信息。
模糊系统将实际问题中的模糊概念转化为数学概念，具有物理系统、社会系统和自然系统中的广泛应用。
传统模糊系统的基本组成部分是模糊集合、模糊规则库和模糊推理机。
二、神经网络简介神经网络是一种由神经元构成的网络结构，可用于处理各种分类、预测和控制任务。
神经网络具有分布式、并行和自适应等特性，能够发现数据间潜在的关联关系。
目前，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、机器翻译和医学诊断等领域。
三、神经网络在模糊系统中的应用在实际应用中，传统模糊系统中的模糊规则库往往需要人工建立，难以处理大规模的复杂系统。
而神经网络可以利用数据自动提取模糊规则，适用于大规模的实际问题。
在神经网络中，输入和输出可以是模糊值或模糊集合，隐层神经元的数量和拓扑结构也可以自动形成，避免了人工确定规则的过程。
目前，研究人员主要采用神经网络的前向反馈网络和循环神经网络模型进行模糊系统建模。
前向反馈网络是一种单向传递的神经网络结构，是最流行的神经网络模型之一；循环神经网络则具有自反馈循环结构，可处理时间序列数据和动态系统。
在模糊系统中，这两种神经网络模型能够根据输入与输出自动学习系统的映射规则，实现智能决策、分类和控制。
四、神经网络模型研究进展在神经网络模型和模糊系统结合的研究中，近年来涌现了许多新的模型和算法。
其中，基于模糊神经网络模型的研究最为活跃。
神经网络技术的发展现状与未来趋势
神经网络技术的发展现状与未来趋势在当今信息时代，神经网络技术成为了人工智能领域的热门话题。
神经网络是一种仿生模型，模拟人类大脑的工作方式，以解决复杂的问题和进行智能决策。
它的发展史可以追溯到上世纪五六十年代，并在近年来取得了巨大的突破。
一、神经网络技术的发展现状在过去的几十年里，神经网络技术经历了多个阶段的发展。
早期的神经网络模型受限于计算资源和数据量的限制，无法处理大规模的任务。
然而，随着计算机技术的进步和数据的爆炸式增长，神经网络的规模和能力也在不断扩大。
目前，深度学习成为了神经网络技术的核心。
深度学习是指多层神经网络的训练和优化过程，通过提取庞大数据集中的特征，实现模式识别和预测。
利用深度学习，神经网络可以在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域达到令人瞩目的准确率。
此外，神经网络技术在医疗、金融、交通等行业的应用也越来越广泛。
例如，在医学影像的分析中，神经网络可以辅助医生进行良恶性肿瘤的诊断，并帮助制定合理的治疗方案。
在金融领域，神经网络可以用于风险评估和投资策略的制定。
在交通管理中，神经网络可以优化交通流量分配和减少拥堵。
二、神经网络技术的未来趋势随着技术的不断发展，神经网络技术仍将迎来更多的突破和进步。
以下是神经网络技术的未来趋势：1. 自监督学习的应用：目前，大部分神经网络都需要大量标记数据来进行训练，但标记数据的获取成本较高。
自监督学习是一种基于无监督学习的方法，可以利用无标签数据进行模型训练。
未来，自监督学习将成为神经网络技术的重要发展方向，可以降低训练成本并提高模型性能。
2. 联邦学习的发展：联邦学习是一种分布式学习框架，可以在维持用户数据隐私的同时，对全局模型进行训练。
未来，随着数据隐私保护需求的增加，联邦学习将得到更广泛的应用。
它可以用于跨多个机构的数据共享，加速模型训练并提高模型的泛化能力。
3. 神经网络与传感器融合：随着物联网的普及，各种传感器产生的数据大量涌现。
神经网络与传感器的融合将为智能交通、智能家居、智能城市等领域带来更多的机会。
神经网络技术的应用与展望
神经网络技术的应用与展望近年来，神经网络技术的应用越来越广泛，包括图像识别、自然语言处理、智能机器人等领域。
随着人工智能技术的快速发展，神经网络的潜力也日益受到重视。
本文将从几个方面探讨神经网络技术的应用与展望。
一、图像识别领域在图像识别领域，神经网络技术已经发挥了重要的作用。
例如，在人脸识别领域，深度学习技术可以直接对图像进行分析和识别。
此外，神经网络技术还可以用于智能医疗方面，医学图像识别是神经网络在医疗方面应用的一个重要领域。
二、自然语言处理领域在自然语言处理领域，神经网络技术也发挥着关键的作用。
例如，以机器翻译为例，采用神经网络加以训练，能够极大地提高机器翻译的自然度和准确性。
此外，神经网络技术还能用来进行情感分析、语音识别等方面的工作。
三、智能机器人领域在智能机器人领域，人工神经网络技术也大有用武之地。
让机器人具有自我学习和自我决策能力，能够与人类更加紧密的联系。
此外，智能机器人的出现，也会导致城市交通、家庭助手等方面的深刻变化。
四、可预见的挑战尽管神经网络技术应用于各个领域的发展取得了很大的成功，但还有一些挑战需要面对。
其中，最重要的挑战是可解释性问题，其次是数据安全和隐私保护，以及更广泛的社会责任问题。
五、局限性及未来的发展神经网络技术发展迅速，但仍存在一些局限性。
例如，大量数据输入难以实现，通常需要大量的数据标注工作，数据特征不好处理，目前深度神经网络也存在容易过拟合的问题。
未来，神经网络技术仍有很大的发展空间，将会在更多的领域发挥更为重要的作用，带来更多的社会和经济效益。
综上所述，神经网络技术已经应用于各个领域，并且将会在未来发挥更为重要的作用。
同时，神经网络技术依然面临着很多挑战，需要不断地探索和研究。
未来，我们可以期待，神经网络技术的发展将会带来无限的可能性和希望。
神经网络的发展现状与未来趋势分析
神经网络的发展现状与未来趋势分析近年来，人工智能领域取得了长足的进步，而神经网络作为其中的重要组成部分，在各个领域发挥了重要作用。
本文将分析神经网络的发展现状以及未来的趋势，并探讨其在各个领域中的应用前景。
1. 神经网络的发展现状神经网络的发展可以追溯到上世纪50年代，当时提出了最早的感知机模型。
然而，由于当时计算机硬件和算法的限制，神经网络的研究进展相对缓慢。
直到1986年，Hinton等人提出了反向传播算法，极大地推动了神经网络的发展。
反向传播算法的提出使得神经网络的训练更加高效和有效，为神经网络的应用奠定了基础。
随着计算机硬件的不断发展和算法的改进，神经网络的规模和复杂度也在不断增加。
特别是深度学习的兴起，使得神经网络的层数可以更加深入，模型的表达能力也得到了大幅度提升。
在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域，深度神经网络已经取得了很多重要的突破。
2. 神经网络的未来趋势尽管神经网络在各个领域中取得了一些重要的成果，但仍然存在一些挑战和限制。
首先，神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源，对于数据较少或者计算能力有限的应用场景来说，还存在一定的困难。
因此，如何在小数据集和低计算资源条件下训练出高效的神经网络仍然是一个重要的问题。
其次，神经网络的可解释性也是一个亟待解决的问题。
尽管深度神经网络在一些任务上的表现非常好，但其内部的工作机制却很难解释。
这对于一些需要解释和可解释性的应用场景来说，可能造成一定的困扰。
因此，如何提高神经网络的可解释性也是未来的一个重要研究方向。
此外，神经网络的应用还面临着数据隐私和安全性的问题。
随着人们对数据隐私的关注度的提高，如何在保护隐私的前提下有效地利用数据成为了一个重要的问题。
同时，神经网络的鲁棒性也需要被进一步提升，以应对各种安全攻击。
在未来，神经网络将继续在各个领域中发挥重要作用。
特别是在医疗、金融、交通、能源等关键领域，神经网络的应用前景将更加广阔。
基于模糊神经网络的视频智能分析技术研究
基于模糊神经网络的视频智能分析技术研究视频智能分析技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，它可以通过对视频数据的处理和分析，实现自动化的目标识别、事件检测和行为分析等任务，具有广泛的应用价值。
而模糊神经网络是一种基于模糊数学理论的人工神经网络模型，具有灵活的适应性和强大的分类识别能力，被广泛应用于各种人机交互和模式分类问题中。
基于模糊神经网络的视频智能分析技术研究，可以充分发挥模糊神经网络的优势，提高视频智能分析的效率和准确性，具有重要的理论意义和实际应用价值。
一、视频智能分析技术的研究现状随着人工智能领域的不断发展，视频智能分析技术也越来越成熟。
目前，视频智能分析技术主要应用于智能安防、智能交通、智慧医疗、智慧城市等领域。
其中，智能安防领域是目前应用最广泛的领域之一，包括视频监控、入侵检测、行为识别等。
智能交通领域主要应用于交通管制、流量控制、违章监测等。
智慧医疗领域主要应用于健康监测、疾病诊断、手术辅助等。
智慧城市领域主要应用于城市管理、公共安全、环境监测等。
目前，视频智能分析技术的研究主要包括目标检测、目标跟踪、行为分析等。
其中，目标检测是指在视频中自动识别并定位出目标物体的位置和大小。
目标跟踪是指跟踪目标物体在视频中的移动轨迹。
行为分析是指通过分析目标物体的动作和行为，推断出目标的行为意图。
这些任务主要依赖于计算机视觉、模式识别和机器学习等领域的基础理论和方法。
二、模糊神经网络的基本原理与特点模糊神经网络是一种基于模糊数学理论的人工神经网络模型，具有灵活的适应性和强大的分类识别能力。
它的基本原理是将输入数据和权值之间的相关性表示为隶属度函数，建立隶属度模型来描述输入数据与输出之间的映射关系，并通过前向传播和反向传播算法进行模型训练和参数优化。
它的主要特点包括：（1）模糊性：模糊神经网络利用模糊数学理论中的隶属度概念来处理数据的不确定性和模糊性，使得神经网络具有更强的适应性和泛化能力。
（2）并行性：模糊神经网络中各个隶属度函数可以并行计算，从而提高神经网络的计算效率和速度。
神经网络技术的研究与应用前景
神经网络技术的研究与应用前景近年来，随着科技的迅猛发展，人们对于人工智能技术的研究与应用越发关注。
神经网络技术作为人工智能领域中的一种重要技术，在其领域内也有着广泛的应用，被广泛认为有着巨大的发展前景。
本文将会探讨神经网络技术在研究和应用方面的现状以及未来的发展方向和前景。
一、神经网络技术在研究领域中的应用现状神经网络是仿生学原理的一个重要应用，是通过模拟人类大脑来实现智能化的一种技术。
前人通过对人脑的研究发现，人脑是由大量的神经元构成的，在不同的神经元之间通过突触相互连接而形成了庞大而复杂的神经网络。
这种神经网络的结构和工作原理一直是人们研究的热点。
随着神经网络的不断发展，目前已经形成了多种不同类型的神经网络模型。
目前，神经网络技术在研究领域中的应用越来越广泛。
在生物学领域，神经网络技术被用于模拟和研究生物神经元和神经网络的结构和功能。
在计算机科学领域，神经网络技术被应用于人工智能、机器学习、图像识别、语音识别等多个领域。
在工业界中，神经网络技术被广泛应用于预测、控制、优化等领域。
可以说，神经网络技术在多个领域都有着广泛的应用前景。
二、神经网络技术在应用领域中的现状和前景神经网络技术在应用领域中也有着广泛的应用。
下面，本文将会以人工智能、机器学习、图像识别、语音识别等领域为例，探讨神经网络技术在应用领域中的现状和前景。
1、人工智能领域人工智能技术的应用是神经网络技术的一个重要领域。
神经网络技术在人工智能应用中可以实现语言识别、图像识别、自然语言处理、智能控制等多种功能。
例如，在机器翻译领域中，神经网络技术可以将一个语言中的文本翻译成另一个语言中的文本，实现跨语言沟通。
此外，在智能车领域中，神经网络技术可以帮助车辆准确识别路标、行人等，以实现自动驾驶的功能。
目前，人工智能技术的应用正在快速发展，神经网络技术在其中扮演着极其重要的角色。
未来，随着数据的不断增长和计算能力的不断提高，神经网络将会成为人工智能技术中的核心技术之一。
神经网络技术的发展现状及未来趋势
神经网络技术的发展现状及未来趋势随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络技术在过去几十年中取得了巨大的进步，逐渐成为人工智能领域的核心技术之一。
本文将介绍神经网络技术的发展现状和未来趋势，以及它在各个领域的应用。
1. 神经网络技术的发展现状神经网络技术最早起源于上世纪50年代的人工神经网络模型，但随着计算机技术的进步，神经网络模型的复杂度和规模迅速扩大。
到了上世纪80年代，反向传播算法的提出使得神经网络技术能够更好地训练和优化模型，进一步推动了神经网络技术的发展。
近年来，随着大数据和高性能计算的普及，神经网络技术的应用范围不断扩大。
在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，神经网络技术已经取得了令人瞩目的成绩。
例如，深度学习模型在图像识别方面的准确率已经超过了人类，并且在机器翻译和智能对话系统方面也取得了巨大的突破。
2. 神经网络技术的未来趋势尽管神经网络技术已经取得了很大的成功，但仍有许多挑战和改进空间。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：首先是模型的创新和改进。
当前主流的深度学习模型主要是基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），但这些模型对于处理大规模和复杂的数据仍存在一些限制。
未来的研究将着重于设计更加高效和灵活的神经网络结构，以应对更加复杂的任务和场景。
其次是模型的解释性和可解释性。
神经网络模型通常被视为黑箱，难以解释其推理和决策过程。
未来的研究将关注如何提高模型的可解释性，使得人们能够理解模型内部的工作原理，并对模型的决策进行解释和调整。
另外，神经网络技术的计算效率也是一个重要的方向。
目前的神经网络模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理，限制了神经网络技术在边缘设备和嵌入式系统中的应用。
未来的研究将致力于设计更加高效的神经网络算法和硬件加速器，以提高计算效率和能源效率。
3. 神经网络技术的应用领域神经网络技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，神经网络技术可以用于医学图像诊断、疾病预测和个性化治疗方案的制定。
神经网络发展现状及未来趋势分析和应用
神经网络发展现状及未来趋势分析和应用概述神经网络是一种模拟大脑神经元之间相互连接的计算模型，它能够模拟和学习复杂的非线性关系，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
本文将分析神经网络的发展现状，探讨其未来的趋势和应用。
发展现状随着计算机计算能力的不断提升和大数据的兴起，神经网络在过去几年取得了巨大的发展。
其中，深度学习是神经网络的关键技术，它通过增加网络的深度和复杂性来提高模型的性能。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常见的深度学习模型，它们在图像和语言处理等领域取得了卓越的成果。
在图像识别方面，神经网络已经能够达到人眼水平的准确率。
例如，在ImageNet图像分类比赛中，2012年引入的AlexNet模型引领了深度学习的浪潮，大大提高了图像分类的准确性。
之后，更多先进的模型如VGG和Inception在该比赛中取得了更好的成绩。
此外，神经网络在目标检测、语义分割和人脸识别等领域也取得了显著的进展。
在语音识别方面，神经网络的应用也非常成功。
近年来，基于深度学习的语音识别系统已经能够超越传统的基于高斯混合模型（GMM）的系统，取得更高的准确率。
这主要得益于RNN和长短时记忆网络（LSTM）等模型的引入，它们能够更好地处理序列数据。
语音助手如Google的语音识别系统和百度的DeepSpeech系统充分展示了神经网络在语音识别领域的应用潜力。
未来趋势神经网络的未来发展具有许多潜在的趋势。
首先，神经网络模型将继续变得更加复杂。
目前的神经网络模型已经具备了很强的表达能力，但仍然存在一些限制。
未来的模型将更加注重模块化和可解释性，以便更好地理解网络的决策过程，并提高模型的可靠性和可信度。
其次，迁移学习和多任务学习也将成为神经网络发展的重要方向。
迁移学习利用已经训练好的模型的参数和知识，在新任务上进行快速训练。
这将使神经网络更加灵活和适应不同的领域和任务。
多任务学习则可以同时学习多个相关任务，从而提高模型的学习能力和泛化能力。
模糊神经网络模型的改进与优化
模糊神经网络模型的改进与优化随着人工智能技术的不断发展，神经网络模型作为一种重要的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。
然而，传统的神经网络模型在处理不确定性和模糊性问题时存在一定的局限性。
为了克服这些问题，研究人员提出了一种改进和优化传统神经网络模型的方法——模糊神经网络。
在传统神经网络中，输入和输出之间存在确定性映射关系。
然而，在许多实际应用中，输入和输出之间往往存在着一定程度的不确定性和模糊性。
例如，在图像识别任务中，由于光线、角度、遮挡等因素影响，同一物体在不同条件下可能呈现出不同的特征。
这就需要我们能够处理输入数据中存在的不确定信息。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进传统神经网络模型的方法——引入模糊逻辑推理机制。
通过引入隶属函数、关联度函数等概念，在传统神经网络中融入了对输入数据进行隶属度刻画和推理过程的能力。
这样一来，模糊神经网络模型能够更好地处理输入数据中的不确定性和模糊性，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
在模糊神经网络中，隶属函数是一个关键概念。
它用于描述输入数据在不同隶属度上的分布情况。
通过对输入数据进行隶属度刻画，可以更好地描述输入数据中存在的不确定性和模糊性。
常用的隶属函数包括高斯函数、三角函数、梯形函数等。
通过选择合适的隶属函数形式和参数设置，可以使得模糊神经网络适应不同类型和分布特征的输入数据。
除了隶属函数之外，关联度函数也是一个重要概念。
它用于描述输入数据与输出之间的关联程度。
通过引入关联度函数，可以对输出结果进行推理和判断。
常用的关联度函数包括最大值、最小值、平均值等。
通过选择合适的关联度计算方式，可以使得模糊神经网络在处理输出结果时更加准确和可靠。
在实际应用中，我们常常需要对大量样本进行训练，并根据训练结果进行预测或决策。
然而，在传统神经网络中，样本的数量和复杂度往往对训练和推理的效率产生了一定的影响。
为了优化模糊神经网络模型的训练和推理效率，研究人员提出了一种改进方法——混合优化算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
模糊神经网络技术研究的现状及展望摘要：本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述，首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展，然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性，接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述，指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题，并对模糊神经网络的发展进行了展望。
关键字：模糊控制；神经网络；模糊神经网络引言系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。
为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。
控制理论专家Austrom（1991）在IFAC大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。
通常专家系统建立在专家经验上，并非建立在工业过程所产生的操作数据上，且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握，这使建立专家系统非常困难。
而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法，各有优缺点。
模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点，避免了两者的缺点，已成为当今智能控制研究的热点之一了。
1 模糊神经网络的提出模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。
1974年，英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制，提出了模糊控制论。
至今，模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。
人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮，其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。
人工神经网络可实现联想记忆，分类和优化计算等功能，在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面，显示了巨大的优势和潜力模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2]，两者都是无模型的估计器，都不需要建立任何的数学模型，只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策：神经网络根据学习算法，而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。
实际上，两者具有相同的正规数学特性，且共享同一状态空间[3]。
另一方面，模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。
神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射，但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。
将两者结合，后者正好弥补前者的这点不足，而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性，从而提高模糊控制的置信度。
因此，模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同，但由于两者都是用于处理不确定性问题，不精确性问题，两者又有着天然的联系。
Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4]；Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT，Fuzzy Approximation Theorem)[5]；Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots 和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。
这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系，正是由于这类理论上的共性，才使模糊逻辑和神经网络的结合成为可能。
2 模糊神经网络的学习算法各种类型的模糊神经网络学习算法的共同方面是结构学习和参数学习两部分。
结构学习是指按照一定的性能要求确定模糊系统的推理规则的条数，每条规则的前提和结论的隶属度函数以及由清晰化得到具体的规则数。
参数学习是指进一步细化各隶属函数的参数以及模糊规则的其他参数，以使系统达到最优。
结构学习主要是从输入输出数据中提取规则或由输入空间模糊划分获得规则，主要有启发式搜索、模糊网格法、树形划分法、基于模糊聚类的学习算法等[7]。
参数学习方法主要有共轭梯度法、最速下降法、BP算法等其他方法。
吴艳辉等提出了一种在结构学习中用竞争算法优化隶属函数，保证规则前件提取高效，在参数学习中采用梯度下降法调整网络参数[8]。
刘瑞兰等[9]提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法，算法由三部分组成：基于模糊聚类的网格初始化；基于梯度下降的规则前件的学习算法；基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。
该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值，当输入变量个数多时不会出现模糊规则数爆炸现象，训练速度快，模型精度高。
将混合学习算法应用到PTA工业过程中4-CBA含量的软测量建模中，取得了令人满意的效果。
3模糊神经网络的结构及确定典型的模糊神经网络一般由输入层，输出层，模糊化单元，规则层等等组成的多层前向网络，其中输入和输出层分别代表状态和控制与输出信号。
隐层节点能产生隶属函数和控制规则，并可以将专家知识置入网格结构之中。
网络的结构确定，包括隐层数，每层节点数，互连方式，连接权系数。
目前模糊神经网络的结构多种多样，一种是用现成的网络，如选用BP网络，RBF网络，CMACM网络等。
另一种是专门用途的网络，大概十多种。
对于模糊神经网络结构的确定有传统方法和自动方法[10]。
传统方法常用经验来设计，用梯度方法来学习权系数，再根据经验不断调整网格结构。
自动设计有两种，即连接主义设计方法和演化设计方法。
连接主义设计方法，包括增补算法和削减算法。
增补算法先由一个简单的网络开始，然后在训练中不断根据需要添加隐层节点和连接。
削减算法则从一个较大的网络开始，在训练过程中剪除那些不必要的节点和连接。
主要的研究成果有：Fukuda用遗传算法对模糊神经网络进行了优化，并保证了模糊规则的修正与初始状态无关[11]。
方建安、邵世煌提出一种自组织神经网络模糊控制器，可以实现模糊控制器的最小且结构最优[12]。
4模糊规则的提取最早模糊规则是从专家经验中得到，常常不够准确，主要集中在两个方面：一是基于神经网络的研究，它利用了神经网络的自适应特点，并同时解决了网络的“黑箱”问题，如KBANN系统和FU的KT方法。
近些年来，一些学者提出了从输入输出数据中产生模糊规则。
Kosko提出空间聚类法，Lin用BP网络辨识模糊规则和调整隶属函数，Ishibuchi建立了一个带有模糊权和模糊阈值的多层前馈神经经络。
Wang等提出了构造一个接近最小构成的模糊系统来逼近非线性函数的方法。
荣莉莉等从知识的角度考察阶层型神经网络的结构及参数[13]，该方法不用精简网络结构，不改变网络以往的BP学习算法，即使不学习也能大致跟踪样本[14]。
另一种方法，直接利用遗传算法对规则编码，遗传进化得到系统规则。
5模糊神经网络的发展现状目前，将模糊神经网络用于控制一般都是与其他控制方法相结合。
如，将模糊神经网络与自学习控制结合[15]；将模糊神经网络与变结构控制结合[16];将模糊神经网络与自适应控制结合[17]等。
其中大多数关于模糊神经网络控制方面的文献都是关于模糊神经网络在自适应控制中的应用。
在自适应控制中引入模糊神经网络建模工具，将进一步改善神经网络自适应控制的鲁棒性和实时性，特别适用于具有不确定性的非线性系统跟踪控制问题。
但这类控制器的结构一般都是固定不变的，有可能造成如下两个问题。
（1）神经网络本身的结构和性能不一定最佳，有时甚至会出现局部最优问题，造成学习的效果不理想。
同时不利于模糊控制规则的增减，有可能造成模糊规则的冗余或欠缺，影响控制量计算速度或控制精度。
（2）由于模糊规则的获取在一定程度上取决于先验知识，即有关被控制对象特征的知识，这对复杂的控制对象来说具有很大的困难。
针对问题（1），可以用具有动态结构的神经网络[18]进行推理，自动地选择最理想的神经网络结构来进行控制。
对问题（2），自从Procyk和Mamdani最早提出自组织方法以来，出现了许多调整方案[19]可以很好地解决它。
正是因为自组织控制在这方面的优势，使得在近几年中，变结构自组织模糊神经网络控制方案[20]出现得较多。
现在的自组织控制一般都是通过神经网络的结构和参数的学习，在线调整模糊神经网络的结构、增减模糊控制规律，调整控制规则参数来改善控制性。
6展望一般工业过程复杂又存在严重的非线性，而模糊神经网络在解决非线性控制的问题上具有许多优点。
因此，模糊神经网络和自适应控制及预测控制等先进控制思想结合，必将在工业生产领域取得巨大的发展。
模糊神经网络技术的未来研究发展方向应集中于一下几个方面：1）研究模糊逻辑和神经网络的对应关系，将模糊控制器的调整转化为对阶的神经元网络学习，利用等价的模糊逻辑来初始化神经元网络。
2）拓展模糊神经元网络的应用范围，寻找一般模糊集的模糊神经元网络的学习算法。
3）利用模糊逻辑加快神经元网络的学习速度，然后用此神经元网络来构造高性能的模糊控制器。
4）开发模糊神经元网络的相关硬件产品。
5）开发工程化应用的模糊神经网络开发平台。
可以预见，随着理论的向前发展，随着工程应用的进一步深入，模糊神经网络技术必将不断丰富和完善，从而获得更加广泛的应用。
参考文献[1] . Zadeh L A.Fuzzy rmation and Control,1965,8:338-353[2]. Buckley J J.On the Equivalence of Neural Nets and Fuzzy Expert Systems.Fuzzy Sets andSystems,1993,53:129-134[3]. Kosko Bart.Neural Networks and Fuzzy Systems.Prentice-Hall Inc,1992[4].Homik K,Stinchcombe M,White H.Multiplayer feedforward networks are universal approximator[J].NeuralComputing,1990,2:210~215[5].Kosko B.Fuzzy systems as universal approximators[J].IEEE Transactions onComputers,1994,43(11):1329~1333[6].Wang L,Mendel J.Fuzzy basis functions,approximation and orthogonal least squares learning[J].IEEETrans.on Neural Network,1992,3(5):807~814[7].李人厚，智能控制理论和方法[M].西安：西安电子科技大学出版社，2007[8].吴艳辉，陈雄，多输入模糊神经网络机构优化的快速算法[J].复旦学报：自然科学版 2005,44（1）[9].刘瑞兰，苏红业，褚健.模糊神经网络的混合学习算法及其软件测量建模[J].系统仿真学报，2005,17（12）[10].虞和济，基于神经网络的智能诊断[M].北京：冶金工业出版社，2000[11].周金荣，黄道.遗传算法的改进及其应用研究[J].控制与决策，1995,7（3）[12].荣莉莉，王众托.从样本数据中获取规则的一种算法[J].计算机仿真，2005,22（9）.[13].刘坤，遗传算法自适应模糊神经网络控制[J].计算机仿真，2005,22（9）.[14].方建安，邵世煌.采用遗传算法自组织神经网络模糊控制器[J].中国纺织大学学报，1997,23（6）：29-35[15]. 王晓晔，李少远.神经网络自学习模糊控制及其在合成氨生产中的应用.控制与决策，1999,14（增）：613-616[16].葛红，毛宗源.变结构神经网络模糊控制器的研究.控制理论与应用，1999，16（5）： 687-690[17].廖俊，林建亚.基于神经网络的自适应模糊控制器.1995,24（5）：313-315[18].叶其革，吴捷.一种自组织模糊神经网络控制器.控制与决策，1998,13（6）：694-698[19].毛宗源，狄狰.自调整比例因子FUZZY控制燃烧炉燃烧过程.自动化学报，1991,16（2）：184-189[20].叶其革.基于自组织模糊神经网络电力系统稳定器的设计.控制理论与应用，1999,16（5）：687-690。