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影响边坡稳定性的因素复杂，且在力学上多表现为随机模糊性。ANN和ANFIS的性能特征使其适于进行非确定性的边坡稳定性问题的评判。从各自的基本原理出发，集成学习训练样本，构建神经网络和自适应神经模糊推理方法，通过训练和测试来检验其可靠性和适用性，并将得出的结果与工程现状进行对照。最后将其应用于4个边坡检验样本，并比较研究两者的准确性。研究说明ANN和ANFIS在边坡稳定性预测中的有效性和适用性。