本书系统地介绍了动态模糊神经网络理论，目的是要解决使用者在缺乏模糊理论、神经网络以及应用对象的全面知识的情况下，如何快速、自动地构造一个有效的模糊神经网络的问题。因此，本书在提出参数学习的同时，特别强调模糊神经网络结构的确定。 本书针对不同应用对象（系统辨识、预测、实时控制、模式识别等），提出了多个学习算法，这些算法以提高学习速度和增强泛化能力为中心，融合了在线学习、分级学习、动态自组织结构、修剪技术等一系列设计思想，从而使得这些算法既可用于离线训练，也可用于实时学习和控制。 本书内容丰富而详实，书末还附