。例如,一些日本空调使用FS阻止压缩机从冰冷冬天,使用神经网络估计指数参数安慰,被称为预测意味着投票(PMV)。结构可以被定义为一个函数空间温度,平均辐射温度、相对气流速度、湿度、热阻用户衣服,代谢率。有些结构各参数不能使用传感器测量,例如,热电阻服装与代谢率。神经网络可以用来估计PMV指标从一组测量变量等房间温度、时间微分房间温度、室外空气温度、空气流量、设置温度与气流方向(齐藤etal.,1990)。传感器数据与PVM作为输入与输出PVM={房间温度、平均辐射温度、相对气流速度、潮湿密度,热阻用户服装、代谢率}传感器数据={房间温度、时间微分房间温度、室外空气温度、空气流量、设定温度、气流方向}神经网络进行非线性映射到结构各传感器测量值索引。。,推论使用规则库与使用不同方法去模糊化如重心是最耗时部分。混合方法想法是解释一个模糊系统神经网络。这里采用策略神经模糊系统,首先,取代用神经网络规则库推理处理简化其次,发现模糊系统参数学****方法从神经网络方法。work-like架构,如反向传播学****算法可以用来训练系统。在第一种神经模糊系统,可以有三种类型模糊神经网络只替换规则库,输入与输出没有学****算法用于优化MFs或系统参数。这些都是模糊三种基本类型系统。应用启发式或试错方法优化与调整参数:*与Mamdani-type模糊神经网络模糊推理系统, *与Takagi-Sugeno-Kang-type模糊神经网络模糊推理系统, *与Tsukamoto-type模糊神经网络模糊推理系统。在第二种神经模糊系统中,如反向传播或学****算法混合训练应用于系统优化或调整参数。有不同类神经模糊系统在1990年代文献报道。其中一些详细讨论在下面:*模糊自适应学****控制网络(FALCON), *近似reasoning-based智能控制(ARIC),*广义近似reasoning-based智能控制(GARIC), *模糊基函数网络(FBFN), *模糊净(有趣),*自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS), *infuzzy模糊推理与神经网络推理软件(最好), *神经模糊控制器(NEFCON), *MANFISCANFIS, *Self-constructing神经模糊推理网络(SONFIN), *模糊神经网络(NFN)。-Type在本节中讨论模糊神经网络是一种Mamdani-type模糊系统规则库是一个神经网络所取代。详细描述Mamdani-type模糊在第三章提供推理系统。为简单起见,一个简单two-inputsingle-。,描述如下。1层:本层节点表示模糊隶属度,{}在X1与AJ,有两个输入。这些节点计算输入会员等级X2模糊化操作:第2层:这一层每个节点代表一个模糊系统规则。每个节点发射强度决定了规则,定义为这个函数。表示推测操作使用该产品规则或最小规则。例如,方程()定义了使用发射强度产品规则:归一化权重可以提供相对个人发射强度规则。归一化计算方程()。归一化权重不****惯在