智能控制理论及应用王耀南孙炜第6章模糊神经网络新

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智能控制及应用

智能控制理论及应用1 智能控制的兴起1.1 自动控制的发展本世纪40-50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并成功的用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。

60-70年代，数学家们在控制理论发展中占了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。

他们引入了能控、能观、满秩等概念，使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上。

70年代后，又出现了“大系统理论”。

1.2 智能控制的产生与发展随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已经很难解决复杂系统的控制问题。

智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性而产生和发展起来的。

从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。

20世界70年代初，傅京孙等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。

20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要的发展。

20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。

20世纪80年代中后期，人工神经网络的研究取得了重要的进展，并解决了回归网络的学习问题。

20世纪90年代以来，智能控制的研究非常活跃。

所谓的智能控制是指：一种控制方式如果它能够有效的克服被控对象和环境所具有的高度复杂性和不确定性，并且能够达到所期望的目标，则称这种控制方式为智能控制。

智能控制的发展：图1 智能控制的发展2 智能控制的主要方法：智能控制的主要方法有：模糊控制，基于知识的专家控制及神经网络控制。

2.1模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。

文献总结评测报告范文1

1课题背景及意义汽车工业发展已有100多年的历史。

自20世纪80年代以来，智能控制理论与技术在交通运输项目中越来越多地被应用，在这一背景下，智能汽车的概念应运而生。

所谓智能汽车，就是在网络环境下用信息技术和智能控制技术武装的汽车。

智能汽车是一种高新技术密集的新型汽车，研究人员正从智能汽车的信息系统、控制系统、网络环境及智能结构等几个方面进行研究[1]。

智能汽车的设计和开发，将从根本上改变现有汽车的信息采集处理、数据交换、行车导航与定位、车辆控制的技术方案与体系结构。

自20世纪90年代以来，随着汽车市场竞争激烈程度的日益加剧和智能运输系统(ITS>研究的兴起，国际上对于智能汽车及其相关技术的研究成为热门，一批有实力、有远见卓识的汽车行业大公司、研究院校和高等院校也正在展开智能汽车的研究。

国内外业界和学术界形成了共识，即现代汽车行业的新一轮竞争的焦点将是涉及微电子技术、智能自动化技术、通信技术等新技术领域的智能汽车的研究与开发[1]。

21世纪的汽车概念将发生根本性的变化。

现在的“汽车”是带有一些电子控制的机械装置，将来的“汽车”将转变为带有一些辅助机械的机电一体化装置，汽车的主要部分不再仅仅是个机械装置，它正向消费类电子产品转移。

据HP公司统计，目前世界平均每辆汽车在电子方面的投资约为1200美元<不包括立体声音响、收音机和电话），而且正在以每年15%的速率增加。

同时，智能汽车在传统汽车上配备了远程信息处理器、传感器和接收器，通过无线网络获取前方交通状况信息，引导汽车加速或减速。

这样，汽车就能更为平稳地行驶，避免不断刹车、启动的动作，以降低油耗。

随着汽车电子控制技术的发展，中国的汽车工业将面临着巨大的发展机遇和挑战，开展智能汽车技术的研究与开发工作具有重要的意义[1]。

大学生智能汽车竞赛是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了智能控制、模式识别、传感技术、电子、计算机、机械、交通等多个学科交叉的科技创意性比赛。

支持向量机-模糊推理自学习控制器设计

支持向量机-模糊推理自学习控制器设计
袁小芳;王耀南;孙炜
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2006(23)1
【摘要】常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.
【总页数】6页(P1-6)
【作者】袁小芳;王耀南;孙炜
【作者单位】湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于遗传算法的自学习模糊控制器的设计 [J], 王慧琴;孙衢;李人厚
2.永磁交流伺服系统参数自学习模糊控制器设计与实现 [J], 张剑;许镇琳
3.发酵过程自学习模糊神经元控制器的设计 [J], 王贵成;张敏;常静;徐心和;姜长洪
4.一类无静差自学习模糊控制器设计 [J], 杨启文;何衍;蒋静坪
5.自学习模糊逻辑推理网络及模糊控制器的构成 [J], 张新学;王桂增;大町真一郎;阿曾弘具
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神经网络、模糊控制及专家系统第一章

对象参数发生变化自适应控制
数学模型不准确
鲁棒控制
考虑对象参数的变化（一定范围内）不改变控制器的参数或结构
（1）能控性能观测性（2）李亚谱诺夫的稳定性理论（直接法）和李亚谱诺夫函数（亦称V函数）（无须求解）（3）统计函数理论相关函数的系统动态特定测量方法（即系统识别）和卡尔漫滤波理论（4）系统最佳控制系统性能指标泛函最小
3
先修内容
现代控制理论或线性系统线性代数或矩阵分析 MATLAB 语言
4
课程安排
总学时: 32学时，1-8周，每周4学时
第一部分概述（3）
第一章绪论
第二部分模糊控制（12）
第二章模糊控制的数学基础
第三章模糊控制的基础理论
第四章模糊控制系统与模糊控制器
第三部分神经网络（10）
输入 -
智能控制器
黑匣子被控对象
输出
智能控制系统的特点
传感器
Fig. 1-2
（1）“智能递增，精度递降”的一般组织结构的基本原理（2）开、闭环控制结合，定性与定量控制结合的多模态控制（3）具备学习功能、适应功能和组织功能（4）以知识表示的非数学广义模型和数学模型表示的混合控制过程。
37
简易月卡型停车场智能控制系统
38
指纹电梯门禁智能控制系统
39
分体式太阳能热水器智能控制仪
40
第一部分概论
第一章绪论（3学时）
§ 1.1 控制理论发展的几个阶段
§1.1.1.古典控制论（经典控制论阶段） §1.1.2.现代控制理论（20世纪60年代） §1.1.3. 智能控制理论（20世纪70年代）
对象II：
非线性系统描述函数分析庞加莱（Poincare）的相平面分析法

智能控制理论及其应用-教学大纲

《智能控制理论及应用》教学大纲课程名称：智能控制理论及应用课程编号：0811010006课程学时：36学时课程学分：2适用专业：控制理论与控制工程课程性质：专业方向课先修课程：《高等数学》、《自动控制原理》、《现代控制理论》大纲执笔人：编写时间：2006年9月一、课程目的与要求本课程主要讲授模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。

通过本课程的学习，可使学生熟悉智能控制的主要理论分支、数学基础、应用场合及发展趋势，掌握智能控制的理论基础及其在实际控制系统中的应用方法。

二、教学内容及学时安排（一）绪论：2学时主要介绍智能控制定义、智能控制的主要类型、智能控制的产生和发展，（二）模糊控制：10学时2.1模糊控制的数学基础2.2模糊语言变量与模糊语句2.3模糊推理2.4模糊控制器的工作原理2.5模糊控制仿真应用实例（三）神经网络控制：8学时3.1人工神经网络基础3.2 BP网络3.3径向基函数网络3.4 Hopfield网络3.5神经网络系统辨识3.6神经网络控制及应用（四）模糊神经网络控制：2学时4.1模糊神经网络基本思想4.2模糊神经网络结构4.3模糊神经网络控制原理4.4模糊神经网络控制应用（五）遗传算法：8学时5.1遗传算法的基本操作5.2遗传算法实现与改进5.3遗传算法在智能控制中应用（六）专家系统：2学时6.1专家系统基本思想6.2专家系统的应用（七）应用讨论：4学时主要探索智能控制方法在工程中应用三、教材及主要参考书无教材，主要参考书目《智能控制理论与技术》孙增圻编，清华大学出版社，2004.10《智能控制理论及应用》王耀南、孙炜编，机械工业大学出版社，2008 四、考核方式考核方式为平时成绩（30%）+期末试卷考试成绩（70%）。

智能控制理论及应用PPT课件

20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期，但仍有不少学者致力于神经网络模型的研究；
Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型，利用人脑记忆模型提出了一种分布式的联想查表系统；
Grossberg在1976年提出的自谐振理论（ART）解决了无导师指导下的模式分类；
到了80年代，人工神经网络进入了发展期：
1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术研讨会，会上集中讨论了智能控制的原理和系统结构等问题。这次会议之后不久，IEEE控制系统学会成立了智能控制专业委员会。1987年1月，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费城联合召开了智能控制的第一次国际会议，来自美、欧、日、中以及其他国家的150余位代表出席了这次学术盛会。
从控制论的角度出发：智能控制是驱动智能机器自主地实现其目标的过程。或者说，智能控制是一类无需人的干预就能独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制方法。
以上各种描述说明：智能控制具有认知和仿人的功能；能适应不确定性的环境；能自主处理信息以减少不确定性；能可靠地进行规划，产生和执行有目的的行为，以获取最优的控制效果。
1968年扎德首次公开发表其“模糊控制算法”；
1973年他又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法； 1974年伦敦大学Mamdani博士首次尝试利用模糊逻辑，成功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎；
1979年T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出了自学习概念，使系统性能大为改善；
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18.07.2020
北京科技大学自动化学院控制科学与工程系
1.2 智能控制的发展概况
1.2.1 智能控制的产生人们将智能控制的产生归结为二大主因，一是自动控制理

智能控制技术(第6章-神经网络控制)分析解析

wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1; %P
wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1; %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1; %D
K=0.12; elseif M==3 %Supervised Heb learning algorithm
time(k)=k*ts; rin(k)=0.5*sign(sin(2*2*pi*k*ts)); yout(k)=0.368*y_1+0.26*y_2+0.1*u_1+0.632*u_2; error(k)=rin(k)-yout(k);
%Adjusting Weight Value by hebb learning algorithm
M=4;
if M==1
%No Supervised Heb learning algorithm
wkp(k)=wkp_1+xiteP*u_1*x(1); %P
wki(k)=wki_1+xiteI*u_1*x(2); %I
wkd(k)=wkd_1+xiteD*u_1*x(3); %D
K=0.06;
elseif M==2 %Supervised Delta learning algorithm
基于BP神经网络的PID控制算法可归纳如下：
1). 事先选定BP神经网络NN的结构，即选定输入层节点数w(3M)li(和0)隐，含选层定节学点习数速Q率，η和并平给滑出因权子系α数，的k初=1值；w(2)ij(0),
2). 采样得到r(k)和y(k)，计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)； 3). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理，作为NN的输入； 4). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出，NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k)； 5). 计算PID控制器的控制输出u(k)，参与控制和计算； 6). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k)； 7). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k)； 8). 置k=k+1，返回到“2）”。

第6章模糊控制与神经网络控制

（1）并运算
设R S = Q = qij ,则qij = rij sij = max rij , sij
（2）交运算
设R S = Q = qij , 则qij = rij sij = min[ rij , sij ]
（3）补运算
R = qij ，rij = 1 rij
新疆大学电气工程学院
就有两种表示法：当 ai 和 b j 之间有某种关系时，记作 ai Rb j 当 ai 和 b j 之间没有某种关系时，记作 ai Rbj 。
新疆大学电气工程学院
6.1 模糊逻辑的基本原理
集合A和集合B之间的关系R可用有关的序偶（微型a计i ,算b机j）控表制示技术，其中， ai A, bj B
正态形
微型计算机控制技术
( xa )
mA(x) = e b , b 0
三角形
xb
m
A
(
x)
=
a c
c
b x
a
0
bxa axc x b或x c
单点形
m
A
(
x)
=
1 0
x = xi x xi
, i = 0,1,2,, n
新疆大学电气工程学院
6.1 模糊逻辑的基本原理
模糊集合的表示法
微型计算机控制技术
, S = 1 1
1 0
1 0
则R和S的合成关系矩阵Q为
Q
=
RS
=
(1 0) (0 1) (11) (1 0) (11) (0 1)
(1 0) (0 1) (1 0) (1 0) (11) (0 0)
(11) (0 1) (1 0) (11) (11) (0 0)

智能控制理论及应用

1970年代后期起，把规则型模糊推理用于控制领域的研究颇为盛行。1979年，Mandani又成功研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有了较高的智能。
形成期（1970－1980）
1.2 智能控制的产生和发展
1982年，Fox等人完成了一个称为ISIS的加工车间调度的专家系统
1982年，Hopfield引用能量函数的概念，使神经网络的平衡稳定状态有了明确的判据方法，并利用模拟电路的基本元件构作了人工神经网络的硬件模型，为实现硬件奠定了基础，使神经网络的研究取得突破性进展
1970年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得了重要的进展。1974年英国伦敦大学玛丽皇后分校的E.H.Mamdani教授把模糊理论用于控制领域，把扎德教授提出的IF～THEN～型模糊规则用于模糊推理，再把这种推理用于蒸汽机的自动运转中．通过实验取得良好的结果。
1977年，萨里迪斯(Saridis)提出了智能控制的三元结构定义，即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交叉。
1960年代初，首先采用性能模式识别器来学习最优控制方法
1965年，加利福尼亚大学的扎德(L.A. Zadeh)教授提出了模糊集合理论
1965年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统
1965年，普渡大学傅京孙教授将人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。
1966年Mendel在空间飞行器学习系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。
1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。这标志着智能控制的思想已经萌芽。
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智能控制理论及应用复习

智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。

与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。

■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势,能有效地处理复杂的控制问题.其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。

■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制,智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。

智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。

■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。

智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。

➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式;智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。

传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。

智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。

■智能控制与传统控制的特点。

传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。

它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制.适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。

智能控制:以上问题用智能的方法同样可以解决。

智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下.■智能控制应用对象的特点（1）不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。

（2)高度的非线性（3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成,它们之间存在什么关系?答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）:是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。

智能控制理论及其应用

智能控制理论及其应用[摘要] 本文回顾了智能控制理论的提出与发展过程，介绍了智能控制的特点，给出了智能控制理论的主要类型及其特点，列举了智能控制理论与技术的主要应用领域，最后总结了智能控制理论的发展趋势。

[关键词] 智能控制模糊控制神经网络专家控制[Abstract] This paper reviewed the development of intelligence control, and introduced its main methods and characteristics, and particularized their mostly application fields, and pointed out the prospects of intelligent control development trend and put forward the study direction.[Key Words] intelligent control fuzzy control net neural expert control0.引言随着工业和自动化技术的发展，控制理论的应用日趋广泛，所涉及的控制对象日益复杂化，对控制性能的要求也越来越高，控制对象或过程的复杂性主要体现在系统缺乏精确的数学模型、具有高维的判定空间、多种时间尺度和多种性能判据等，要求控制理论能够处理复杂的控制问题和提供更为有效的控制策略。

现代控制理论从理论上解决了系统的可观、可控、稳定性以及许多复杂系统的控制。

但实际中的许多复杂系统具有非线性、时变性、不确定性、多层次、多因素等热点，难以建立精确的数学模型，因此需要引入新的控制策略。

而随着人工智能领域的逐渐发展，智能控制在解决复杂被控对象的控制问题中越来越显示出其优越性，并在实际应用中显示出很强的生命力。

1.智能控制理论的提出与发展Norbert Wiener于20世纪40年代创立控制论以来，自动控制理论经历了经典控制理论和现代控制理论两个重要阶段，都不完善。

[智能控制原理及应用]第8章

（2）具有一定的泛化能力，即所谓相近输入产生相近输出，不同输入给出不同输出；
(3) 具有连续（模拟）输入输出能力；
(4) 采用寻址编程方式，在利用串行计算机仿真时，它将使响应速度加快；
(5) CMAC函数非线性逼近器对学习数据出现的次序不敏感。
由于CMAC所具有的上述优越性能，使它比一般神经网络具有更好的非线性逼近能力，更适合于复杂动态环境下非线性实时控制的要求。
u(k)3
y(k 1) 1 y(k 1)2
混合型pi-sigma神经网络逼近程序见 chap8_2.m
8.3 小脑模型神经网络
8.3. 1 CMAC概述
小脑模型神经网络（ CMAC-Cerebellar Model Articulation Controller）是一种表达复杂非线性函数的表格查询型自适应神经网络，该网络可通过学习算法改变表格的内容，具有信息分类存储的能力。
f 2
net
2 j
ek wf3
隶属函数参数学习算法为：
cij k cij k 1 cij k cij k 1 cij k 2 b j k b j k 1 b j k b j k 1 b j k 2
8.1.3 仿真实例
使用模糊RBF网络逼近对象：
y(k)
u(k)3
1
y(k 1) y(k 1)2
其中采样时间为1ms。模糊RBF网络逼近程序见chap8_1.m。
8.2 Pi-Sigma神经网络
神经模糊建模是近年来基于模糊集理论发展起来的一种新的方法。
模糊建模技术缺点是过分地依赖隶属函数的准确性。采用高木-关野模糊系统，用一种混合型的pi-sigma神经网络，可以建立一种自适应能力很强的模糊模型。这种模型不但实现了模糊模型的自动更新，而且能不断修正各模糊子集的隶属函数，使模糊建模更具合理性。

智能控制理论及应用综述

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1.2 智能控制的产生和发展
1）萌芽期（1960－1970）
1960年代初，F.W.Smiths首先采用性能模式识别器来学习最优控制方法 1965年，加利福尼亚大学的扎德(L.A. Zadeh)教授提出了模糊集合理论 1965年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统 1965年，普渡大学傅京孙教授将人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。 1966年Mendel在空间飞行器学习系统中应用了人工智能技术，并提出了 “人工智能控制”的概念。 1967年，Leondes等人首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。这标志着智能控制的思想已经萌芽。
是同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。
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1.4 智能控制的主要形式
神经网络控制
B
模糊控制
A
C
智能控制 D
专家控制
仿人智能控制
F
分级递阶智能控制
E
各种方法的综合集成
School of Information Engineering, Inner Mongolia University of Science and Technology 15
智能控制理论及应用
张勇
Personal Information
Native Place: Linqing, Shandong Province 00/9-04/7: BEng, Daqing Petroleum Institute (Daqing) 04/9-07/6: MASc, Jiangnan University (Wuxi) 07/6-08/4: Electronic Eng., Sunpentown （Wuxi）Appliance Co., LTD 08/7-xx/x: Inner Mongolia University of Science and Technology Research Interests: System Identification & Intelligent Control Research Projects：

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6.1
模糊控制与神经网络的结合
2、模糊、神经模型。该模型以神经网络为主体，将输入空间分割成若干不同型式的模糊推论组合，对系统先进行模糊逻辑判断，以模糊控制器输出作为神经元网络的输入。后者具有自学习的智能控制特性。
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.1 模糊联想存储器(FAM)
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
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PPT研究院
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POWERPOINT A C A D E M 27 Y
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6.1 模糊控制与神经网络的结合
目前神经元网络与模糊技术的结合方式，大致有下列三种： 1、神经元、模糊模型。该模型以模糊控制为主体，应用神经元网络，实现模糊控制的决策过程，以模糊控制方法为“样本”，对神经网络进行离线训练学习。“样本”就是学习的“教师”。所有样本学习完以后，这个神经元网络，就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自学习、自适应功能。
馋死
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6.1
模糊控制与神经网络的结合
2、神经与模糊模型。该模型根据输入量的不同性质分别由神经网络与模糊控制直接处理输入信息，并作用于控制对象，更能发挥各自的控制特点。
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第六章模糊神经网络
模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身的结构特点。模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知识表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技术，它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。
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