随着人工神经网络的深入研究,人工神经网络方法已在许多领域获得成功运用。神经网络的主要特点体现在其具有信息处理的并行性、分布式的信息存储、自组织性和自适应性、具有很强的学习和联想功能以及容错性等。三维计算机图形动画电影是现代的一种娱乐方式,动画导演对虚拟角色面部表情的输出的要求也越来越高,他们就需要通过计算机来帮助自己,以获得满意的虚拟角色面部表情。遗传算法效法基于自然选择的生物进化,是一种模仿生物进化过程的随机方法。它摒弃了传统的搜索方式,模拟自然界生物进化过程,采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。交互式进化计算是以进化计算为基础,将进化计算与人为的主观评估结合起来,是对算法的扩展,并比算法具有更强的描述能力。本文阐述了在三维计算机动画影片中训练虚拟角色,从而使其更加符合导演期望达到的效果,探讨了如何训练虚拟角色面部表情这一新课题,提出了将模糊神经网络应用于虚拟角色面部表情的建模研究,并用遗传算法和交互式进化计算分别训练模糊神经网络。实验结果表明,当该算法应用于训练虚拟角色面部表情这一问题时,能在保证精度的前提下快速收敛,并能避免陷入局部最优,从而使得不同的动画导演利用这个系统,能够根据自己的知识产生出符合自己要求的虚拟面部表情输出。