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数据融合是一门正在飞速发展的信息处理技术,它能从多源信息中融合信息,减少信号的不确定度并再现出一个全面的信源.传统的数据融合模型大都建立在统计理论模型之上.存在的缺点主要表现在要求先验知识,应用领域受到限制.基于模糊神经网络的数据融合是一个新的领域,本文给出了一种适用于多传感器数据融合的模糊神经网络结构.文末给出了它在无损检测中的应用.文章对该模型的实现及其特点进行了详细讨论.它在无损检测中的应用表明该模型解决了传统模型中存在的问题,同时表明该模型也可用在其它许多领域.