随着互联网时代的到来,通信技术得到了长足的发展。以往单一的网络条件已经不能满足人们的需求,具用不同网络性能的网络重叠交织在一起,为用户提供了更多的选择。以WiFi、WiMAX、3G以及4G为代表的无线通信技术具有诸多的优势和广阔的应用领域,因而受到世界各国的广泛关注;而无线网络间的异构网络融合是当前和未来的研究重点。本文以WiMAX与4G网络的融合进行研究,具有重要的理论意义和广泛的实用前景。本文分析了相关网络切换技术,包括网络融合模式、切换的过程和性能指标需求,重点研究了基于模糊神经理论的切换算法问题。设计了一种融合4G网络和WiMAX网络的异构网络构架,分析两种网络的技术性能和各自的优势,为今后需要研究相关网络融合提供了技术支持。考虑到网络的运营和维护,本文设计了一种紧耦合方案的网络融合方式,这种方式更适合应用于独立运营商,节省了构网的成本。本文将模糊神经网络的模糊处理及自学习能力应用到异构无线网络的垂直切换过程,在用户请求切换时,将接收信号强度、网络带宽以及移动终端速度作为判决因素,综合考虑了网络状况和用户自身状态。最后通过仿真来实现该异构网络环境下基于模糊神经网络的垂直切换算法,并与传统的基于接收信号强度的切换算法、模糊逻辑算法和神经网络算法进行比较。实验证明该算法能够有效地提升异构网络垂直切换的效率和准确性,减少了切换过程中出现的时延和乒乓球效应,极大地减少了系统的开销,改善了系统的整体性能。