模糊神经网络综述
1.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。
2.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《NeuralNetworkandFuzzySystems》,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-FuzzySystems),是利用神经网络学习算法的模糊系统。这类模糊神经网络按照模糊逻
辑的运算步骤分层构造,不改变模糊系统的基本功能(如模糊化、模糊推理和解模
糊化)。
3.糊神经网络的应用
在基于模糊神经网络的控制器方面,Berenji和Khedker(1992)采用增强式学
习方法提出了GARIC控制器结构,该系统通过三个神经网络完成了控制的功能：ASN进行普通模糊控制,AEN评价控制效果,SAM随机综合ASN和AEN的过程,
然后产生控制信号;Lin和Lee(1994)提出了一种自动构造模糊系统的方法,该方法应用多层前向网络构造模糊控制器,一个网络作为模糊预测器,其余的网络则
作为模糊控制器；Chen和Chang(1996),Chen和Li提出了运用模糊神经网络对PID控制器的参数进行调整的方法；陆文娟等(1999)研究了基模糊神经网络的机
械手自适应控制,在常规控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初
始规则进行补充,再使用反向传播算法对参数在线调整。
过程建模是模糊神经网络另一个重要的应用方面。Takagi和Hayashi(1991)
提出了NNDFR,并使用NNDFR建立了日本大阪湾COD浓度的预测模型；Jang(1992)提出了ANFIS,并将其应用在复杂系统建模过程中；Nie等(1996)利
用无监督的自组织对向传播网络和自增长、自适应的向量划分方法,设计出简化
的模糊逻辑模型,并将其用在PH值建模过程中；Zhang和Mor-ris(1997)提出了一
种动态的模糊神经网络,利用过程知识初始化反馈模糊神经网络的结构,并将其
应用于CSTR的PH值动态建模过程中；Schmitz和Aldrich(1998)使用椭圆体基
函数神经网络和遗传算法对化工过程进行建模,并给出了CERN算法。
4.总结
模糊神经网络融合了神经网络和模糊逻辑特点,它从提高神经网络的启发
性、透明性和鲁棒性出发,将模糊化概念与模糊推理规则引入神经网络的神经元、
连接权和网络学习中。模糊神经网络可以有效地发挥模糊逻辑与神经网络的各自
优势,弥补各自的不足.需进一步开拓研究新型模糊神经网络,并探讨其在工业过
程中的应用。
神经网络预测控制综述
ＳＣＩ－ＴＥＣＨ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ ２００７年第１７卷第１５期
文章编号：１００５—６０３３（２００７）１５—０１５５—０３
１预测控制概述 神经网络预测控制综述
代正梅，田建艳
（太原理工大学信息工程学院，山西太原，０３００２４）
摘要：神经网络预测控制是智能预测控制研究的热点之一，在工业控制中具有很大
的应用前景。按照预测模型的不同将预测控制进行了分类，引出了智能预测控制的概
念。从滚动优化方式的不同探讨了神经网络预测控制，指出了神经网络预测控制的发
展方向。
关键词：预测控制；神经网络；滚动优化
中图分类号：ＴＰ１８３ 文献标识码：Ａ
预测控制（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ，简称Ｐｃ）是２Ｏ世纪７Ｏ年代后期直接
从工业过程控制中发展起来的一类新型计算机控制算法，其产生有着深
刻的历史背景。一方面，是来自复杂工业实践向高层优化控制所提出的
挑战；另一方面，是受到了计算机技术在自动化领域应用的推动。众所周
知。控制理论与控制实践之间长期存在着一条鸿沟，主要表现在：实际工
业过程存在复杂性、非线性以及强耦合性，难以建立精确的数学模型；工
业对象的结构、参数、环境的不确定性，使得建立在精确模型基础上的先
进控制策略难以实现有效控制；现代控制理论提供的复杂算法难以满足
工业过程控制的实时性和经济性的要求 ］。为了克服理论在实践应用中
的不足，人们试图寻找一种对模型精度要求低且易于实现、综合控制质
量好、在线计算方便的新型优化控制方法。预测控制就是在这种背景下发
展起来的一种新型的计算机控制方法。预测控制主要有模型算法控制
（ＭＡＣ）、动态矩阵控制（ＤＭＣ）、广义预测控制¨】（ＧＰＣ）、广义预测极点配
置ｒ＇ｌ（Ｇｐｐ）以及智能预测控制 ￣Ｊ（ＩＰＣ）等。由于预测控制采用多步预测、
滚动优化和反馈校正等控制策略，因而其控制效果好，适用于控制不易
建立精确数学模型且比较复杂的工业生产过程，所以受到国内外工程界
图神经网络综述
第47卷第4期Vol.
47No.4计算机工程
ComputerEngineering2021年4月
April2021
图神经网络综述
王健宗，孔令炜，黄章成，肖京
（平安科技（深圳）有限公司联邦学习技术部，广东深圳518063）
摘要：随着互联网和计算机信息技术的不断发展，图神经网络已成为人工智能和大数据处理领域的重要研究方
向。图神经网络可对相邻节点间的信息进行有效传播和聚合，并将深度学习理念应用于非欧几里德空间的数据处
理中。简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图结构的相关研究进展，从频域和空间域角度分析与比较
基于不同信息聚合方式的图神经网络结构，重点讨论图神经网络与深度学习技术相结合的研究领域，总结归纳图
神经网络在动作检测、图系统、文本和图像处理任务中的具体应用，并对图神经网络未来的发展方向进行展望。
关键词：图神经网络；图结构；图计算；深度学习；频域；空间域
开放科学（资源服务）标志码（OSID）：
中文引用格式：王健宗，孔令炜，黄章成，等.图神经网络综述［J］.计算机工程，2021，47（4）：1-12.
英文引用格式：WANGJianzong，KONGLingwei，HUANGZhangcheng，etal.Surveyofgraphneuralnetwork［J］.
ComputerEngineering，2021，47（4）：1-12.
SurveyofGraphNeuralNetwork
WANGJianzong，KONGLingwei，HUANGZhangcheng，XIAOJing
（FederatedLearningTechnologyDepartment，PingAnTechnology（Shenzhen）Co.，Ltd.，Shenzhen，Guangdong518063，China）
【Abstract】WiththecontinuousdevelopmentofthecomputerandInternettechnologies，graphneuralnetworkhas
《神经网络与深度学习综述DeepLearning15May2014
Draft:DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview
TechnicalReportIDSIA-03-14/arXiv:1404.7828(v1.5)[cs.NE]
J¨urgenSchmidhuber
TheSwissAILabIDSIA
IstitutoDalleMollediStudisull’IntelligenzaArtificiale
UniversityofLugano&SUPSI
Galleria2,6928Manno-Lugano
Switzerland
15May2014
Abstract
Inrecentyears,deepartificialneuralnetworks(includingrecurrentones)havewonnumerouscon-testsinpatternrecognitionandmachinelearning.Thishistoricalsurveycompactlysummarisesrelevantwork,muchofitfromthepreviousmillennium.Shallowanddeeplearnersaredistinguishedbythedepthoftheircreditassignmentpaths,whicharechainsofpossiblylearnable,causallinksbetweenac-tionsandeffects.Ireviewdeepsupervisedlearning(alsorecapitulatingthehistoryofbackpropagation),unsupervisedlearning,reinforcementlearning&evolutionarycomputation,andindirectsearchforshortprogramsencodingdeepandlargenetworks.
神经网络密码学研究综述
第２７卷
２００７年６月 计算机应用
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｖｏ１．２７ Ｊｕｎｅ ２０ｏ７
文章编号：１１３０１—９０８１（２００７）Ｓ１－０２１９一ｏ４
神经网络密码学研究综述
蔡家楣，刘 多，陈铁明
（浙江工业大学软件学院，浙江杭州３ｌ０ｏ２３）
（ｙｉｌｏｅｌｅｙ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｎ）
摘要：简述了传统密码学的重要性、研究现状和发展方向，针对神经网络密码学，归纳了该研究
的几个主要方面：混沌神经网络密码学、神经网络可视密码学和神经网络密码协议，讨论了各个方面
的研究类型、过程机理、影响因素、进展与现状，指出了目前研究中存在的关键问题和可能的改进方向。
关键词：密码学；人工神经网络；混沌神经网络；可视化；互学习
中图分类号： Ｏ９．２ 文献标识码：Ａ
０ 引言
网络安全问题已成为下一代互联网研究的关键问题之
一，而密码学则是信息安全问题的核心技术。现有的密码体
制虽然在大多数情况下仍安全，但都存在一些固有弱点。 神经网络高度非线性的特点与密码学的特性非常吻合，
这使其在密码学上的应用成为了可能。它在密码学中的应用 研究已成为该领域的一个新颖而重要的方向。
ｌ 传统密码学研究现状
信息安全包括数据的保密性、完整性、可用性、可控性和
不可否认性等。一个完善的信息安全保障系统应该根据需求 对各种安全技术如防火墙、密码学技术、ＶＰＮ、入侵检测、病毒
防护、网络隔离等进行取舍 ’ 。其中以密码学为基础的安 全技术包括身份认证、访问控制、安全协议、数字签名、信息隐 藏等。 密码学特别是加密技术是信息安全技术中的核心技术，
它主要研究三个方面：加密方法、密钥安全性和攻击方法。通 常所说的加密就是使用数学方法来重新组织数据，使未授权
者不能提取信息 ；密码编码学研究密码编制和密钥安全 性；而密码分析学研究破译或攻击密码。密码编码学与密码 分析学共同组成密码学的基础 ’ 。
对密码的研究可一直追溯到古希腊时代就有的加密通 信，密码学发展经历了手工阶段、机械阶段、电子与计算机阶 段，至１９４９年Ｃｌａｕｄｅ Ｓｈａｎｎｏｎ用信息论的观点对信息保密问
智能控制综述
智能控制综述
姓名：杨凡
学号：1506006
专业：电力电子与电力传动
摘 要
介绍了智能控制的产生、发展和定义，分析了智能控制理论结构，讨论了智能控制的主要方法，列举了智能控制在不同领域成功实施的例子。
关键词：智能控制；专家控制；模糊控制；神经网络；遗传算法
Summary of Intelligent Control
Abstract
The history and development of intelligent control are introduced. The definition of
intelligent control is given. The main methods of intelligent control are included.
Some successful examples of intelligent control which are successful implemented are
shown.
Key words: intelligent control; expert control; fuzzy control; neural networks control;
genetic algorithms
引言
控制理论在近一个多世纪的发展过程中，经历了经典控制理论和现代控制理论的两大阶段，形成了控制理论的体系。科学技术的快速发展和巨大进步对系统和控制科学提出了新的更高的要求，自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。传统的控制理论在应用中遇到不少难题。随着人工智能学科的发展，对控制理论研究的深度和广度得到开拓，形成了智能控制理论。智能控制作为一门新兴学科，也是控制论发展的第三阶段，其研究领域相当广泛，涉及的应用领域也十分丰富。与传统控制理论相比，智能控制的应用研究十分活跃，能更有效的解决实际应用问题，且取得了很多成功的应用。智能控制技术呈现出的强大生命已引起世界各国专家学者的关注。
基于神经网络的图像生成技术综述
基于神经网络的图像生成技术综述
在人工智能领域，图像生成技术是一个备受瞩目的研究方向。神经网络作为一种基础性工具，被广泛应用于图像生成领域，并在不断的研究和改进中，取得了诸多优秀的成果。本文将从神经网络的基本原理入手，综述基于神经网络的图像生成技术的研究现状，并探讨其未来发展的方向与前景。
一、神经网络的基本原理
神经网络是一种通过模拟人类神经系统进行信息处理的算法模型。它由多个神经元组成，每个神经元接收大量的输入信号，经过加权处理后输出结果。神经网络的训练过程是调整权重的过程，通过不断地反复计算、调整权重，使网络的输出结果更加准确，最终达到预期目标。
二、基于神经网络的图像生成技术
基于神经网络的图像生成技术主要包括图像风格转换、图像超分辨率、图像修复、图像生成和图像标注等方面。下面分别进行介绍。
1、图像风格转换
图像风格转换是指将一幅图像的风格转换为另一幅图像的风格。该技术可以实现不同艺术风格的转换，也可以将一张彩色图像转换为黑白图像。基于神经网络的图像风格转换技术主要依赖于卷积神经网络，通过降低网络中某些层的权重，来达到转换风格的目的。目前，最为流行的图像风格转换技术是基于VGG网络架构的方法和CycleGAN方法。
2、图像超分辨率
图像超分辨率是指将低分辨率的图像通过技术手段转换为高分辨率的图像。神经网络主要通过对图像进行上采样和下采样的操作，实现图像的超分辨率。该技术在提高图像质量的同时，也有效地提升了图像处理的速度。
3、图像修复
图像修复是指修复被损坏或缺失的图像部分，使图像看起来完整。基于神经网络的图像修复技术主要通过模型设计和训练来实现，其中最为常见的方法是使用生成对抗网络（GAN）来进行图像修复。
4、图像生成
图像生成是指使用神经网络进行图像的生成。通过训练神经网络模型，生成出与实际图像非常相似的图像。这一技术在数字内容制作、电影特效、游戏制作等领域有着广泛的应用。
脉冲神经网络研究进展综述
脉冲神经网络研究进展综述
一、本文概述
随着和机器学习的飞速发展，神经网络作为其中的核心组件，已经得到了广泛的研究和应用。然而，传统的神经网络模型在处理复杂、动态和实时的任务时，由于其计算复杂度高、能耗大等问题，面临着巨大的挑战。脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）作为一种新型的神经网络模型，以其独特的脉冲编码和传输机制，为解决这些问题提供了新的思路。
本文旨在全面综述脉冲神经网络的研究进展，包括其基本原理、模型设计、训练方法以及应用领域等方面。我们将详细介绍脉冲神经网络的基本概念和脉冲编码机制，阐述其与传统神经网络的主要区别和优势。然后，我们将回顾脉冲神经网络模型的发展历程，分析各种模型的特点和应用场景。接着，我们将探讨脉冲神经网络的训练方法和学习机制，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。我们将展示脉冲神经网络在各个领域的应用实例，如图像识别、语音识别、机器人控制等，并展望其未来的发展方向。
通过本文的综述，我们希望能够为研究者提供一个清晰、全面的脉络，以了解脉冲神经网络的研究现状和发展趋势，为未来的研究提供有益的参考和启示。我们也期望能够激发更多研究者对脉冲神经网络的兴趣和热情，共同推动这一领域的发展。
二、脉冲神经网络的基本原理
脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是一种模拟生物神经网络中神经元脉冲发放行为的计算模型。与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）不同，SNNs的神经元通过产生和传递脉冲（或称为动作电位）来进行信息的编码和传输。这种模型更接近生物神经元的实际运作机制，因此具有更强的生物可解释性和更高的计算效率。
在SNNs中，神经元的状态通常由膜电位（Membrane Potential）来表示。当膜电位达到某个阈值时，神经元会发放一个脉冲，并将膜电位重置为静息状态。脉冲的发放时间和频率都可以作为信息的编码方式。神经元之间的连接通过突触（Synapse）实现，突触的权重决定了脉冲传递的强度和方向。
bp神经网络的应用综述
- 1 - bp神经网络的应用综述
近年来，人工神经网络（ANN）作为一种神经网络形式在不断发展，因其计算能力强，对现实世界较好地识别和适应能力，已得到越来越广泛的应用，其中，BP神经网络是最典型的人工神经网络之一。
BP神经网络是指以马尔可夫随机过程为基础的反向传播算法，具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，具有非常广泛的应用场景。它可以用来解决实际问题。
首先，BP神经网络可以用来解决分类问题。它可以根据给定的输入向量和输出向量，训练模型以分类相关的输入特征。这种模型可以用来解决工业控制问题、专家系统任务等。例如，BP神经网络可以用来识别照片中的面孔，帮助改进自动门的判断等。
此外，BP神经网络还可以用于计算机视觉，即以计算机图像识别的形式进行图像处理。通常，计算机视觉技术需要两个步骤，即识别和分析。在识别步骤中，BP神经网络可以被用来识别图片中的特征，例如物体的形状、大小、颜色等；在分析步骤中，BP神经网络可以用来分析和判断图片中的特征是否满足要求。
此外，BP神经网络还可以用于机器人技术。它可以用来识别机器人环境中的物体，从而帮助机器人做出正确的动作。例如，利用BP神经网络，机器人可以识别障碍物并做出正确的行动。
最后，BP神经网络还可以用于未来的驾驶辅助系统中。这种系统可以利用各种传感器和摄像机，搜集周围环境的信息，经过BP神经网络分析，判断当前环境的安全程度，及时采取措施，以达到更好 - 2 - 的安全驾驶作用。
综上所述，BP神经网络具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，拥有非常广泛的应用场景，可以用于分类问题、计算机视觉、机器人技术和驾驶辅助系统等。然而，BP神经网络也存在一些问题，例如训练时间长，需要大量的训练数据，容易受到噪声攻击等。因此，研究人员正在积极改进BP神经网络，使其能够更好地解决各种问题。
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。
模糊神经网络在水环境保护中的应用综述
第１５卷第２期 ２００７年４月 安徽建筑工业学院学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｎｈｕｉ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ＆Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｖｏ１．１５ ＮＯ．２ Ａｐｒ．２００７
模糊神经网络在水环境保护中的应用综述
张思梅， 张炳传
（安徽水利水电职业技术学院市政工程系，合肥２３０６０１）
摘 要：对模糊神经网络在水质评价、水负荷预测与污水处理等水环境保护方面的研究现状、发展趋势进行了
综述，并通过实例分析得出：模糊神经网络用于水环境保护不但可行，而且适用性强，结果客观、合理，具有深
入开发的研究价值和良好的应用前景。
关键词：模糊神经网络；水环境保护；应用
中图分类号：ＴＰ１８３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００６—４５４０（２００７）０２—０４１—０４
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｎ ｗａｔｅｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ
ＺＨＡＮＧ Ｓｉ—ｍｅｉ， ＺＨＡＮＧ Ｂｉｎｇ—ｃｈｕａｎ
（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｍｕｎｉｃｉｐａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ａｎｈｕｉ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｈｙｄｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ，Ｈｅｆｅｉ ２３０６０１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｎ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ ａｎ—
ｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｗａｔｅｒ ｑｕＭｉｔｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ｗａｔｅｒ ｌｏａｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｗｅｒｅ ｒｅｖｉｅｗｅｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈ
ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｅｘａｍｐｌｅｓ，ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｐｒｏｖｅｄ：ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｗｅｌｌ ｗｏｒｔｈ ｓｔｕｄｙｉｎｇ