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请简述模糊控制和人工神经网络的区别？模糊神经网络系统能否实现单片机的功能？这句话反过来，应该是:模糊神经网络可以在单片机上实现吗？首先要了解模糊控制的含义和模糊控制器的设计过程，一般包括模糊化、规则建立、模糊推理、清晰化等过程，然后是神经网络(重点介绍BP神经网络和BP算法的计算过程)，再用matlab编程实现一次，基本就能搞清楚了。

模糊控制器应用于许多领域，但由于其控制参数的不稳定性，控制效果达不到控制要求。本文提出了一种将神经网络和模糊控制器相结合的方法，并将其应用于基于DSP的变频调速系统中。经过系统的仿真实验，从仿真结果可以看出，该系统具有良好的控制性能，能够达到较高的控制精度。DSP数字信号处理器；；神经自适应模糊控制；MATLAB仿真中，图分类号TM346文件识别码A文号16739671(2012)模糊控制对不确定性知识的表达能力较强，但其自学习能力较难；神经网络具有很强的自学习和自适应能力，但难以表达不确定知识。

对于中央空调的温差控制，建议采用PID控制。神经网络模糊控制和遗传算法控制都具有一定的适用性，但与PID控制相比仍存在一些不足。神经网络模糊控制需要大量的训练数据和计算能力，不容易解释其内部工作机理；遗传算法控制需要大量的遗传算法参数整定，计算复杂度也很高。PID控制具有计算简单、易于理解和实现的优点，特别是对于中央空调温差控制的应用场景，采用PID更为合适。

人工模拟和真实神经网络肯定是不一样的。毕竟只是模拟，只能知道一个大概。如果要简单描述一下他的人类捐精网络的区别，我们知道区别就是一个高端，一个相对低端。神经网络自动学习自然模型，然后它可能会模拟人类还没有找到高端的情况。模糊控制是通过特征提取自然特征和范围，只能在一定范围内模拟。

这句话反过来应该是:模糊神经网络能否在单片机上实现？其实神经网络只是一个数学概念，编程就能实现，更何况模糊规则，单片机的01当然能实现。只是神经网络在训练时需要产生大量的临时变量，需要考虑单片机的内存和运算速度。现在也有基于硬件的神经网络，处理速度更快。粗糙集和神经网络的共同点是都可以在自然环境中很好的工作。但是粗糙集理论模拟的是人类抽象的逻辑思维，而神经网络模拟的是形象的直觉思维，所以两者有不同的特点。

我的设计只需要比较PID和模糊PID，用Matlab中的Simulink模块进行仿真，建立你要做的动态模型的传递函数或者状态空间。PID参数可以用临界比值法整定。模糊PID比较麻烦。在Matlab中打开FIS模块，一般用二阶模糊？输入E，EC隶属函数，一般为高斯型，输出模糊Kp，Ki，Kd，一般为三角形。还需要设置模糊规则并将其加载到Simulink中。

总之，你的问题在白度知识里很难说清楚。首先要了解模糊控制的含义和模糊控制器的设计过程，一般包括模糊化、规则建立、模糊推理、清晰化等过程，然后是神经网络(重点介绍BP神经网络和BP算法的计算过程)，再用matlab编程实现一次，基本就能搞清楚了，Matlab简单易学，也叫傻瓜语言。建议你看一本模糊控制的教材和一本神经网络的教材，然后尝试用matlab实现，基本就能学会了。