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基于混沌变量,提出一种关于模糊神经网络结构的优化设计方法。将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索中,使得模糊神经网络的规则数以及所有参数都处于混沌状态中,根据性能指标来寻找一个较优的网络。在线优化采用最小二乘法对去模糊化部分的权参数进行实时修正。仿真实验表明,基于混沌优化的模糊神经网络结构精简,控制精度高。