模糊BP网络是最常用的模糊神经网络模型。一个具有两个输入、两个输出的FNN1网络具有图4.2所示的结构方式。

图4.2　模糊BP结构示意图

该网络具有五层。第一层为输入层，它的每一个节点对应一个输入常量，其作用是不加变换地将输入信号传送到下一层；第二层是量化输入层，其作用是将输入变量模糊化；第三层为BP网络的隐含层，其作用是与普通BP网络基本相同，用于实现输入变量模糊值到输入变量模糊值之间的映射；第四层为量化输出层，其输出的是模糊化数值；第五层是加权输出层，实现输出的清晰化。