根据南京市蔬菜花卉科学研究所温室大棚智能控制项目的要求,本文通过分析温室生态环境的特点,结合专家传统经验将模糊控制技术、神经网络技术、计算机技术应用于温室智能控制系统,开发了智能温室模糊控制系统。主要研究内容和研究结果如下：本文首先介绍了国内外设施农业发展的现状和趋势,通过分析现代温室系统的复杂性,了解了温室系统中温湿度特性和控制方案,进一步得出了对整个温室智能控制系统的设计方案。其次分别介绍了模糊控制和神经网络的基本概念和原理,分析了模糊控制和神经网络的各自优点,随后引出了模糊神经网络控制系统。模糊神经网络控制系统不仅将模糊控制的集合理论、模糊推理和神经网络的学习能力有效地结合起来,还能通过指定的学习算法将模糊控制的隶属函数和神经网络的权值进行优化,从而实现温室控制系统的智能化。最后利用模糊控制系统对温室环境参数的调控进行了仿真测试。结果验证了模糊神经网络控制器在温室环境控制系统中的可行性,以及模糊神经网络控制具有的收敛性好、平稳性好、无振荡、达到期望值的时间短、通过学习算法误差能控制在理想范围内等优点。