模糊神经网络讲义
智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件
控制策略
❖如果被控系统 y(k+1)=f(y(k),y(k-1),u(k-1))+g(u(k))
❖参考系统： ym(k+1)=a1ym (k)+a2ym (k-1)+r(k)
❖则控制输入可取：
u ( k ) g ˆ 1 { f[ y ( k )y ( k , 1 ) u ( k , 1 ) y ] m ( k 1 )}
第一层
❖这一层的节点只是将输入变量值直接传送到 下一层。所以，
fj(1 )u(j1 ), a(j1 )fj(1 )
❖且输入变量与第一层节点之间的连接系数 wji(1)=1。
第二层
❖实现语言值的隶属度函数变换 ，可选取钟型 函数
fj(2 ) M X ji(m ( j2 ) i,( j2 ) i) (u i(2 () ( j2 m ) i)( j 2 2 ) i)2,
❖如果某一规则节点与第四层中的所有节点的 连接系数都很少而被删除的话，则该规则节 点对输出节点不产生任何影响。因此，该规 则节点可以删除。
规则合并
合并的条件 ❖该组节点具有完全相同的结论部(如图7-2中
输出变量yi中的第二个语言值节点)； ❖在该组规则节点中某些条件部是相同的(如图
7-2中输入变量x0中的第一个语言值节点的输 出与该组规则节点全部相连)； ❖该组规则节点的其它条件输入项包含了所有 其它输入语言变量某一语言值节点的输出。
四层输出语言值节点输出 ，则
w i( jt) o ( j4 )( w i( jt) o i(3 ))
规则删除
❖仅保留规则节点与同一输出语言变量的所有 语言值节点的连接系数最大的那个连接关系， 将其余的连接关系删除。
模糊神经网络3篇
模糊神经网络第一篇：模糊神经网络的基本原理及应用模糊神经网络是一种最早应用于模糊理论和神经网络理论的融合体，是一种新型的人工智能技术。
模糊神经网络的基本原理是将模糊理论和神经网络理论相结合，通过神经元与模糊集之间的映射建立模糊神经网络，实现数据处理和分类识别的功能。
模糊神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，输入层接收输入数据，隐含层对输入数据进行加工处理，输出层根据隐含层提供的输出结果进行数据分类和识别。
整个模型的训练过程是通过反向传播算法实现，用来更新神经元之间权值的调整，进而提高分类和识别的准确度。
模糊神经网络在模式识别、图像处理、智能控制、时间序列预测等许多领域得到广泛应用，其应用具有许多优点。
例如，在模式识别领域，其能够对样本数据的模糊性进行精细化处理，提高识别精度；在智能控制领域，其能够通过学习和反馈调整策略，提高自适应控制效果，还能够模拟人的认知过程，具有较高的仿真能力，从而实现全面协调的规划与决策。
尽管模糊神经网络具有许多优点，但是和其他神经网络一样，其存在一些缺点。
例如，网络模型设计难度大，需进行繁琐的参数优化和实验验证；模型训练过程中存在局部最优问题，可能导致模型的收敛速度较慢，所以在实际应用过程中，需要充分考虑它们的优缺点来选择合适的模型。
综上所述，模糊神经网络在人工智能领域的应用具有广泛的前景，因为其能够克服传统的困难，更好地解决问题。
在未来，我们将不断地研究模糊神经网络的性能优化和应用扩展，为促进人工智能理论与应用的融合做出更大的贡献。
第二篇：模糊神经网络的案例分析及实现方法模糊神经网络是人工智能领域重要的一类算法之一，它在图像处理、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用。
下面我们以智能交通管理为例，介绍模糊神经网络的具体应用过程。
模糊神经网络在实现智能交通管理中，主要可以实现车辆流量监测、拥堵监测、交通信号优化等功能。
其中，车辆拥堵监测是模糊神经网络在智能交通管理中的应用较为广泛的方向。
《模糊神经网络》PPT课件
结构上像神经网络，功能上是模糊系统，这是目 前研究和应用最多的一类模糊神经网络。
该网络共分5层，是根据模糊系统的工作 过程来设计的，是神经网络实现的模糊推 理系统。第二层的隶属函数参数和三、四 层间及四、五层间的连接权是可以调整的。
在科学发展的今天，尤其在工程研究设计领域， 模糊问题无法回避，要求对数据进行定量分析。
模糊概念
定量分析
1、模糊理论
1965年，Zadeh教授发表论文“模糊集合”（Fuzzy set）， 标志模糊数学的诞生。 ➢ 模糊集合的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系灵活 化，即元素对“集合”的隶属度不再是局限于取0或1，而 是可以取从0到1间的任一数值。 ➢ 用隶属函数(Membership Function)来刻画处于中间过渡 的事物对差异双方所具有的倾向性。 ➢ 隶属度（Membership Degree）就表示元素隶属于集合的 程度。
1
Y(2)51,
Y(3)00.5
0.5
Y(6)00.02
2530 60
隶属函数是模糊理论中的重要概念，实际应用中经常 用到以下三类隶属函数：
（1）S函数（偏大型隶属函数）
注：(a、b为待定参数)
（2）Z函数（偏小型隶属函数）
这种隶属函数可用于表示像年轻、冷、矮、淡等偏向 小的一方的模糊现象。 （3）∏函数（中间型隶属函数）
（3）模糊推理机（ Fuzzy Inference Engine） 根据模糊逻辑法则把模糊规则库中的模糊“if-
then”规则转换成某种映射。
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。
模糊神经网络简介专家讲座
全部样本学习完后，这个神经元 网络，就是一个聪明、灵活含糊规则 表，含有自学习、自适应功效。 1
第1页
含糊神经网络
（2）含糊、神经模型
以神经网络为主体, 将输入空间分割成若干不一样型 式含糊推论组合, 对系统先进行含糊逻辑判断, 以含糊控制 器输出作为神经元网络输入（串）。
后者含有自学习智能控制特征。
∏ w11
第1层（输入层）:
∏
将输入（系统误差，
e
误差改变率）引入网络:
……
∏ wij
y
∑
Out1(1) In1(1) e
……
ec
∏
wnn
Out1(1) In1(1) ec
∏
输入层 含糊化 含糊推理 去含糊化
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基于标准模型含糊神经网络
第2层（含糊化层）:
对输入进行含糊化。假设在每个输入论域上定义3个含糊语言词集 {N，Z，P}={“负”，“零”，“正”}，隶属函数采取高斯基函数，与 {N，Z，P}对应中心值分别为{-1，0，1}，宽度为{0.5，0.5，0.5}。隶 属函数形状与分布以下列图所表示。
p
k ji
(l
1)
p
k ji
(l
)
E
p
k ji
cij (k
1)
cij (k )
E cij
ij (k
1)
ij (k )
E
ij
其中，i=0, 1, …, n；j=1, 2, … m； k=1, 2, … r。 0 为学习率。
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含糊神经网络
是一个集含糊逻辑推理强大结构性知识表示能力与神经网络强大自 学习能力于一体新技术。
浅析模糊神经网络
定量分析
一.模糊理论 1、模糊理论 1965年，Zadeh教授发表论文“模糊集合”（Fuzzy set）， 标志模糊数学的诞生。
模糊集合的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系灵活 化，即元素对“集合”的隶属度不再是局限于取0或1，而 是可以取从0到1间的任一数值。
用隶属函数(Membership Function)来刻画处于中间过渡
xa a xb bxc cxd dx
梯形隶属函数
高斯形隶属函数
g ( x; c, )
1 x c 2 ( ) 2 e
钟型隶属函数
c代表MF的中心； 决定MF的宽度。 1 bell ( x; a, b, c) x c 2b 1 a
隶属函数是模糊理论中的重要概念，实际应用中经常 用到以下三类隶属函数： （1）S函数（偏大型隶属函数）
举例：
典型的一阶Sugeno型模糊规则形式如下：
If x is A and y is B then z px qy r.
其中：
x和y为输入；A和B为推理前件的模糊集合；z
为输出；p、q、k为常数。
二、神经网络简介
生物神经网络
• 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。 每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接， 形成复杂的生物神经网络。
纯模糊逻辑系统的优点：提供了一种量化专辑语言信
息和在模糊逻辑原则下系统地利用这类语言信息
的一般化模式；
缺点：输入输出均为模糊集合，不易为绝大数工
程系统所应用。
2.2.2 高木-关野模糊系统
该系统是由日本学者Takagi和Sugeno提出的，
系统输出为精确值，也称为T-S模糊系统或
第八章模糊神经网络
因为在这些网络中节点的激励函数实际上是一种模糊集合操作或者是一个推理公式比普通神经网络中的激励函数要复杂而且各节点的激励函数差别较大以至神经网络的优势难以发挥为了克服这些问题一方面要选择合适的模糊系统类型另一方面要创造一些新的推理机制比如ronsun1991提出了模糊证据推理就能够提高网络并行工作效率和硬件实现的可能性
模糊神经网络
表示第 i个样本的第 j个指标， f个样本的 n个指
标可用下表表示。
三.分类系统的设计与实现
f个样本第j个指标的平均值及标准差分别为：
均值：
标准差：
原始数据标准化为：
R' : IFx1ISA1 j ANDx2 ISA2k ANDx3ISA3lTHENyISfi
i A1 j ( x1 ) A2k ( x2 ) A3k ( x3 )
i i
其中A1 j , A2k , A3l 为模糊变量
k 1
p
A1 j ( x1 ), A2k ( x2 ), A3l ( x3 )为隶属函数
三.分类系统的设计与实现
训练集输出散点图
测试集输出散点图
测试集中第3、16、23个 样本的输出与BP神经网络分 类不同，其他值均完全符合
三.分类系统的设计与实现
经过反向误差传播算法优化后的FIS系统三个输入变量的隶属 函数如下图所示：
三.分类系统的设计与实现
3.建立模糊规则 模糊规则如图所示，其中所有规则的权重值均为1。
j = 1 ,2 , ,m;m= mi
i 1
n
i1 { 1 ,2 , , m1} i 2 { 1 ,2 , , m2} i3 { 1 ,2 , , m3}
该层的结点总数 N3 = m，对于给定的输入 ,只有在输入点附近的 语言变量值才有较大的隶属度值,远离输入点的语言变量值的隶属度 或者很小或者为0。当隶属度很小(例如小于0. 05) 时近似取为0。
k
模糊神经网络讲义
模糊神经网络（备课笔记）预备知识复杂的东西是难以精确化的，这使得人们所需要的精确性和问题的复杂性间形成了尖锐的矛盾。
正如模糊数学的创始人L.A.Zadeh(查德)教授（美国加利福尼亚大学）所说：“当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。
直到达到一个阈值，一旦超越它，复杂性和精确性将相互排斥。
”这就是著名的“互克性原理”。
该原理告诉我们，复杂性越高，有意义的精确化能力就越低；而复杂性意味着因素众多，以致人们往往不可能同时考察所有因素，只能把研究对象适当简化或抽象成模型，即抓住其中的主要部分而忽略掉次要部分。
当在一个被压缩了的低维因素空间考虑问题时，即使本来是明确的概念，也会变得模糊起来。
或者某些抽象简化模型本身就带有概念的不清晰，如“光滑铰链”这个力学模型，什么叫“光滑”、什么叫“粗糙”就没有一个明确的定义，客观上两者之间没有绝对分明的界限；主观上，决策者对此类非程序化决策做出判断时，主要是根据他的经验、能力和直观感觉等模糊概念进行决策的。
或者判断一个人的好坏，本来有很多因素，比如人品、性格、相貌等，现在简化改成一个综合评价：好、坏、一般等，都是根据个人爱好或者个人经验等模糊概念进行判断的。
在科学发展的今天，尤其在工程研究和设计领域中，这些模糊性问题就无法回避了，要求对数据进行定量分析，那如何对其进行定量分析呢？1965年，Zadeh教授发表一篇论文“模糊集合”（Fuzzy sets），所谓模糊集合就是指边界不清的集合。
提出用“隶属函数”（menbership function）这一概念来描述现象差异中的中间过渡，突破了德国人Cantor创立的古典集合论中属于或不属于的绝对关系，标志着模糊数学的诞生。
Zadeh认为应该重新把模糊性和精确性统一在一起，因为在现实生活中复杂事物要绝对精确是不可能的，实际上只是把所谓的不准确程度降低到了无关重要的程度。
他这篇论文第一次引人注目地提出了模糊性问题，给出了模糊概念的定量表示法，标志着模糊数学的诞生。
第6章模糊神经网络-2015
神经元模型
学习算法
神经元是神经网络的基本单元，接收 输入信号并产生输出信号。每个神经 元有一个阈值和一组权重，用于决定 输出信号的强度和方向。
神经网络通过训练数据学习输入与输 出之间的关系。常见的学习算法包括 误差反向传播算法、梯度下降算法等 。
网络结构
神经网络由多个神经元组成，分为输 入层、隐藏层和输出层。不同层之间 的神经元通过权重连接，构成复杂的 网络结构。
基于提取的故障特征，建立模糊神经网络的故障诊断 模型。
故障预测与健康管理
通过对历史故障数据的学习和分析，实现故障预测和 健康管理，提高设备的可靠性和安全性。
案例三：图像处理与识别
图像预处理
对原始图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量 。
图像特征提取
利用模糊神经网络对图像进行特征提取，提取出与图像内容相关的 特征信息。
应用领域拓展
探讨粒子群算法在模糊神经网络以外的其他 领域的应用可能性，如图像处理、语音识别 等。
05
基于深度学习技术的模糊神经网络创新
深度学习技术简介及发展趋势
深度学习技术概述
深度学习是机器学习的一个分支，通 过组合低层特征形成更加抽象的高层 表示属性类别或特征，以发现数据的 分布式特征表示。
发展趋势
模糊神经网络参数优化
通过粒子群算法调整模糊神经网络的 参数，如隶属度函数参数、连接权值 和阈值等，以提高网络的性能。
实验结果分析与比较
实验设置
选择适当的实验数据集，设置粒子群算法的参数，构建模糊神经网 络模型。
实验结果分析
对实验结果进行统计分析，包括训练误差、测试误差、收敛速度等 指标，以评估粒子群算法在模糊神经网络优化中的效果。
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模糊神经网络（备课笔记）参考书：杨纶标，高英仪。
《模糊数学原理及应用》（第三版），广州：华南理工大学出版社彭祖赠。
模糊数学及其应用。
武汉：武汉科技大学胡宝清。
模糊理论基础。
武汉：武汉大学出版社王士同。
模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计。
《模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计》本书全面介绍了模糊系统、模糊神经网络的基本要领概念与原理，并以此为基础，介绍了大量的应用实例及编程实现实例。
顾名思义，模糊神经网络就是模糊系统和神经网络的结合，本质上就是将常规的神经网络（如前向反馈神经网络，Hopfield神经网络）赋予模糊输入信号和模糊权值。
选自【模糊神经网络P17】预备知识复杂的东西是难以精确化的，这使得人们所需要的精确性和问题的复杂性间形成了尖锐的矛盾。
正如模糊数学的创始人L.A.Zadeh(查德)教授（美国加利福尼亚大学）所说：“当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。
直到达到一个阈值，一旦超越它，复杂性和精确性将相互排斥。
”这就是著名的“互克性原理”。
该原理告诉我们，复杂性越高，有意义的精确化能力就越低；而复杂性意味着因素众多，以致人们往往不可能同时考察所有因素，只能把研究对象适当简化或抽象成模型，即抓住其中的主要部分而忽略掉次要部分。
当在一个被压缩了的低维因素空间考虑问题时，即使本来是明确的概念，也会变得模糊起来。
或者某些抽象简化模型本身就带有概念的不清晰，如“光滑铰链”这个力学模型，什么叫“光滑”、什么叫“粗糙”就没有一个明确的定义，客观上两者之间没有绝对分明的界限；主观上，决策者对此类非程序化决策做出判断时，主要是根据他的经验、能力和直观感觉等模糊概念进行决策的。
或者判断一个人的好坏，本来有很多因素，比如人品、性格、相貌等，现在简化改成一个综合评价：好、坏、一般等，都是根据个人爱好或者个人经验等模糊概念进行判断的。
在科学发展的今天，尤其在工程研究和设计领域中，这些模糊性问题就无法回避了，要求对数据进行定量分析，那如何对其进行定量分析呢？1965年，Zadeh教授发表一篇论文“模糊集合”（Fuzzy sets），所谓模糊集合就是指边界不清的集合。
提出用“隶属函数”（menbership function）这一概念来描述现象差异中的中间过渡，突破了德国人Cantor 创立的古典集合论中属于或不属于的绝对关系，标志着模糊数学的诞生。
Zadeh认为应该重新把模糊性和精确性统一在一起，因为在现实生活中复杂事物要绝对精确是不可能的，实际上只是把所谓的不准确程度降低到了无关重要的程度。
他这篇论文第一次引人注目地提出了模糊性问题，给出了模糊概念的定量表示法，标志着模糊数学的诞生。
模糊数学是使模糊现象定量化的应用数学分支学科。
由于它突破了传统数学绝不允许模棱两可的约束，使那些与数学毫不相关的学科都可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而显示其强大的生命力。
在模糊评价中，最基本和使用最多的是隶属度和隶属函数。
隶属度表示元素u属于模糊集合U的程度；也就是对模糊集合的判断是用元素对此集合的从属程度大小来表达的。
模糊系统模糊逻辑控制系统，简称模糊控制系统或模糊系统，是一种基于模糊数学理论的新型控制方法。
模糊控制由于模仿人对复杂事物的抽象思维方式，利用模糊信息处理对被控对象执行控制。
所以，它不需要知道系统的精确数学模型。
对不确定的非线性的系统来说是一种有效的控制途径。
但是，模糊控制对信息的简单模糊化导致系统的控制精度下降。
为了提高精度，往往要在模糊化时增加模糊量的个数，或者，增大控制规则集。
这样会使控制规则搜索范围的扩大、搜索时间增加、降低了决策的速度，则影响了动态过程的品质。
因此，隶属函数和控制规则的优化是提高品质的关键，在本质上，是对模糊控制中的知识进行正确性校正。
一般地说，模糊系统是指那些与模糊概念和模糊逻辑有直接关系的系统，主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、反模糊化接口四部分组成。
1、模糊化（Fuzzification），输入变量模糊化，即把确定的输入转化成为由隶属度描述的模糊集。
模糊化接口主要将检测输入变量的精确值根据其模糊度划分和隶属度函数转换成合适的语言值(即模糊值)。
模糊划分尚未有一种确定的唯一的方法。
它是根据经验而进行划分的。
对于一个论域而言，模糊度的划分过少，很明显语言变量就会粗糙，这样对于一个控制系统来说，其控制质量就产生不良影响。
如果划分的模糊集过多，则变量的检测和控制精度就越高，但是形成的控制规则就会过多，进行模糊推理就会占用大量的处理时间和过程;在采用模糊关系运算时，也会产生庞大的关系矩阵，从而关系运算就变得麻烦，产生的控制表也会庞大而占据较多内存。
一般情况下为了尽量减少模糊规则数，可对于检测和控制精度要求高的变量划分多(例如5一7个)的模糊度，反之则划分少(例如3个)的模糊度。
当完成变量的模糊度划分后，需定义变量各模糊集的隶属函数。
每个划分的梯形隶属度函数如图：2、知识库（knowledge base）知识库中存贮着有关模糊控制器的一切知识，包含了具体应用领域中的知识和要求的控制目标，它们决定着模糊控制器的性能，是模糊控制器的核心。
例如数据库、规则库等等。
（1）此数据库不是计算机软件中数据库的概念，它存贮着有关模糊化、模糊推理、解模糊的一切知识，如模糊化中的输入变量各模糊集合的隶属函数定义，以及模糊推理算法，反模糊化算法，输出变量各模糊集合的隶属函数定义等。
（2）模糊规则库是由若干模糊推理规则组成的，模糊控制规则是根据人的思维方式对一个被控系统执行控制而总结出来的带有模糊性的控制规则。
如专家经验等。
3、模糊推理机（Fuzzy Inference Engine）模糊推理机的功用在于：根据模糊逻辑法则把模糊规则库中的模糊“if-then”规则转换成某种映射。
模糊推理，这是模糊控制器的核心，模拟人基于模糊概念的推理能力。
4. 反模糊化（defuzzification），清晰化，即把输出的模糊量转化为实际用于控制的清晰量。
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。
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。
模糊数学自1965年诞生至今已有40多年的历史,它在理论上还处于不断发展和完善中。
它是用精确的数学理论研究人类思维的模糊性,其最基本的概念是隶属度。
用隶属度来描述某一对象或称为元素属于某一论域者称为集合的程度,这样既能准确描述人类思维中的模糊性,又能被计算机理解。
目前,它已广泛应用于计算机科学、自动控制、系统工程、环保、机械、管理科学、思维科学、社会科学等领域。
模糊系统与神经网络的区别与联系(1)从知识的表达方式来看模糊系统可以表达人的经验性知识，便于理解，而神经网络只能描述大量数据之间的复杂函数关系，难于理解。
(2)从知识的存储方式来看模糊系统将知识存在规则集中，神经网络将知识存在权系数中，都具有分布存储的特点。
(3)从知识的运用方式来看模糊系统和神经网络都具有并行处理的特点，模糊系统同时激活的规则不多，计算量小，而神经网络涉及的神经元很多，计算量大(4)从知识的获取方式来看模糊系统的规则靠专家提供或设计，难于自动获取．而神经网络的权系数可由输入输出样本中学习，无需人来设置。
因此将两者结合起来，在处理大规模的模糊应用问题方面将表现出优良的效果。
模糊集理论和神经网络虽都属于仿效生物体信息处理机制以获得柔性信息处理功能的理论,但两者所用的研究方法不同。
神经网络着眼于大脑的微观网络结构,通过学习、自组织化和非线性动力学理论形成并行分析方法,可处理语言化的模式信息,而模糊集理论则着眼于可用语言和概念作为代表大脑的宏观功能,按人为引入的隶属度函数,逻辑处理包含有模糊性的语言信息。
模糊逻辑具有模拟人脑抽象思维的特点,而神经网络具有模拟人脑形象思维的特点,对二者结合将有助于从抽象和形象思维两方面模拟人脑的思维特点,是目前实现智能控制的重要形式。
目前,FS和NN的结合主要有模糊神经网络和神经模糊系统。
神经模糊系统是以NN为主,结合模糊集理论。
它将NN作为实现FS 模型的工具,即在NN的框架下实现FS或其一部分功能。
神经模糊系统虽具有一些自己所具有而NN不具备的特性,但它没有跳出NN的框架。
神经模糊系统从结构上来看,一般是四层或五层的前向神经网络。
模糊神经网络是神经网络的模糊化。
即以模糊集、模糊逻辑为主,结合NN方法,利用NN的自组织性,达到柔性信息处理的目的。
目前,FS理论和NN结合主要应用于商业及经济估算、自动检测和监视、机器人及自动控制、计算机视觉、专家系统、语音处理、优化问题、医疗应用等方面,并可推广到工程、科技、信息技术和经济等领域。
模糊神经网络进入20世纪80年代以后，模糊理论体系得到逐步完善，模糊技术在工业控制应用中取得巨大成功，特别是神经网络研究热潮的再一次兴起，许多人很自然地把目光投向模糊逻辑系统与神经网络的结合这一重要方向。
在20世纪80年代末至90年代初，模糊逻辑系统与神经网络融合问题开始真正引起学术界的关注。
近年来，这两类方法日趋融合，已成为智能控制方法。
人工神经网络按其运行过程中信息流向可以分为前向网络和反馈型网络两大类。
前向网络通过许多具有简单处理能力的神经元的相互组合使整个网络具有复杂的非线性逼近能力，反馈型网络通过网络神经元状态的变迁最终稳定于平衡状态，得到联想存储或优化计算的结果。
感知器、自适应线性元件和BP网络等属于前向网络，而Hopfield网络则属于反馈型网络。
按学习方式神经网络又可分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类。
有监督学习需要包含已知输入和输出的样本训练集，学习系统根据已知输出与实际输出之间的差值来调节系统参数。
在无监督学习中，学习系统完全按照数据的某些统计规律来调节自身结构和参数，是一种自组织的过程。
强化学习介于前两种学习方式之间，外界环境对系统输出结果只给出评价信息(奖或惩)而不给出正确答案，学习系统通过强化那些受奖的动作来改善自身性能。
神经网络具有非线性映射能力、学习能力、并行处理能力和容错能力，模糊逻辑具有处理不确定性的能力，二者在复杂工业对象的建模和控制领域已经得到了广泛的应用。
目前，单纯使用神经网络控制技术的研究有停滞不前的趋势。