近年来,人工智能已经广泛地应用到经济建设中的各个领域,产生了巨魇社会效益和经济效益,从而极大地推动了社会的进步.其中,人工神经网络以其特有的仿生学的原理,在人工智能中占有极为重要的作用,由于海底环境的特殊性,要求作业车必具有高度的智能化,因此,该系统提出了将单神经元神经网络与模糊控制想结合运用于作业车调节器的设计.该文对作业车的基本结构、工作原理、算法和控制系统的设计思想都做了较为详细地说明.文中详细探讨了单神经元神经网络与模糊控制在智能式海底作业车上的应用.另外,文中介绍了神经网络和模糊控制的基本概念,重点讨论了单神经元BP网络模型及其算法,提出了几种对传统BP算法的改进措施,讨论了神经网络智能控制的基本原理及其基于PC机的实现问题,并结合实例以各种算法的稳定性进行了比较.仿真结果表明,采用单神经元神经网络与模糊控制想结合的控制算法,收敛速度快,鲁棒性好,使作业车无论在控制精度还是在控制效果上,都能够达到令人满意的效果.