自Zadeh于1973年提出模糊关系合成法(CRI)，人们相继提出多种改进的方法，把CRI方法加以扩充。本文运用一种新的模糊神经元构建模糊神经网络，应用于模糊推理，是对CRI法的推广。 文献[17]提出了一种新的基于弱T范数簇的模糊神经元，它能实现多种连续逻辑运算。在此神经元基础上，本文构建了三个模糊神经网络，分别实现单重模糊推理、多维模糊推理和多重模糊推理。其中在多重模糊推理神经网络中，通过求解模糊关系方程的方法来确定网络的权值。这种模糊推理方法无论对什么样的蕴涵关系几乎总能满足模糊推理的一致性要求。通过调整权值，该方法还具有灵活性和适应性。分析它们的性质，发现它们具有连续性和单调性。依此新方法实现的模糊推理机，其推理效果较好，推理结果鲁棒性低，模糊度相对较小。这一方法为模糊工业控制系统等提供了一种新的有力的推理工具。