随着移动互联网的不断发展,用户的业务也从单一的通话需求发展为多元化、多种类的业务需求。主流的两种无线网络技术:移动通信系统和无线局域网系统互有优劣,无法相互替代,因此当前的无线网络环境都是多种网络接入技术、多种无线网络共存的异构无线网络的环境。在这种情况下,为了保障用户良好的业务体验,如何选择出最适合用户业务需求的网络并进行切换成为了异构无线网络融合中的热点与难点。一个优秀的网络选择算法既能保证在动态的异构网络环境下用户业务随时具有最佳的QoS,同时也保证在切换发生时,切换对业务产生的影响非常小。本文提出了两种基于模糊逻辑的异构无线网络选择算法。第一种算法是基于正态模糊数的异构无线网络选择算法(Network Selection Algorithm based on Normal Fuzzy Numbers,NSANFN),它使用正态模糊数替代了传统Fuzzy AHP(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)方法中的三角模糊数,克服了三角模糊数固有的缺陷,并利用改善的基于正态模糊数的Normal Fuzzy Extent Analysis Method(NFEAM)计算网络属性的权重,最后结合TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)方法对候选网络排序,选出最佳网络。实验表明,算法计算出的权重值更符合人们的表述,且具有更高的选网准确率。第二种算法是考虑密集网络环境下基于模糊推理的异构无线网络选择算法(Network Selection Algorithm based on Fuzzy Inference in Dense Networks,NSAFIDN),它首先利用正态隶属度函数对网络属性参数值进行模糊化处理,然后根据模糊推理规则库进行模糊推理后,输出候选网络的网络评价所隶属的模糊集,之后利用改进的适用于正态隶属度函数的梯级平均综合表示法解模糊得到精确值,并对精确值排序,选择具有最高精确值网络中的一个接入。实验表明,算法能够有效缩短网络选择的时间,同时选出的网络能在TOPSIS算法中排名前列,达到算法的预期目标。