文档介绍：神经网络的应用及其发展
of rural drinking water sources, protection of drinking water sources in rural areas by the end of end of the delimitation of the scope of protection, complete with warning signs, isolating network protection facilities
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已经广泛开展，受到学者的普遍关注。灰色系统理论在在处理不确定性问题上有其独到之处，并能以系统的离散时序建立连续的时间模型，适合于解决无法用传统数字精确描述的复杂系统问题。 
神经网络与灰色系统的结合方式有：(1) 神经网络与灰色系统简单结合；(2) 串联型结合；(3) 用神经网络增强灰色系统；(4) 用灰色网络辅助构造神经网络；(5) 神经网络与灰色系统的完全融合。 
(3)神经网络与专家系统的结合。基于神经网络与专家系统的混合系统的基本出发点立足于将复杂系统分解成各种功能子系统模块，各功能子系统模块分别由神经网络或专家系统实现。其研究的主要问题包括：混合专家系统的结构框架和选择实现功能子系统方式的准则两方面。由于该混合系统从根本上抛开了神经网络和专家系统的技术限制，是当前研究的热点。把粗集神经网络专家系统用于医学诊断，表明其相对于传统方法的优越性。 
(4)神经网络与模糊逻辑的结合 
模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性问题的有力工具。它比较适合于表达那些模糊或定性的知识，其推理方式比较类似于人的思维方式，这都是模糊逻辑的优点。但它缺乏有效的自学****和自适应能力。 
而将模糊逻辑与神经网络结合，则网络中的各个结点及所有参数均有明显的物理意义，因此这些参数的初值可以根据系统的模糊或定性的知识来加以确定，然后利用学****算法可以很快收敛到要求的输入输出关系，这是模糊神经网络比单纯的神经网络的优点所在。同时，由于它具有神经网络的结构，因而参数的学****和调整比较容易，这是它比单纯的模糊逻辑系统的优点所在。模糊神经网络控制已成为一种趋势，它能够提供更加有效的智能行为、学****能力、自适应特点、并行机制和高度灵活性，使其能够更成功地处理各种不确定的、复杂的、不精确的和近似的控制问题。 
模糊神经控制的未来研究应集中于以下几个方面： 
(1) 研究模糊逻辑与神经网络的对应关系，将对模糊 
控制器的调整转化为等价的神经网络的学****过程，用等价的模糊逻辑来初始化神经网络； 
(2) 完善模糊神经控制的学****算法，以提高控制算法的速度与性能，可引入遗传算法、BC算法中的模拟退火算法等，以提高控制性能； 
(3) 模糊控制规则的在