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结合模糊控制和神经网络的优点,采用模糊神经网络弥补数据融合算法中的不足;在此基础上提出一种新的模糊神经网络结构模型,分别以模糊化、模糊规则的组合和清晰化作为网络的学习算子,使神经网络与模糊控制的结合更加完善更加紧密;通过隐层构造和学习算子的推导发现,这种网络能很好的弥补数据融合算法的不足,并能进一步提高系统精度,且使计算量减少。