Neuro-Fuzzy 是指一种混合方法法，它将神经网络的学者学习能量与模式逻辑逻辑推理和可解释性相位结论。这种集成允许开发智能系统，这些系统可以从数据中学习，并以自适应和可解释的方形做决策。神经模式的含义在需要类人推荐和决定的应用中尤为重要，在某些应用中，传统神经网络可能难以解释性，而逻辑模式逻辑系统可能缺陷适应性。
神经模组系统融合了神经网络和模组逻辑逻辑，可以从数据中学习得的模型中创建，同时还能整合专业知识和类人推荐。神经网络长时间来自数据中学的学习模式，但它们通常充当 “黑子”，因为 “很难” 解释决心是如何做到的。另一方面，模仿逻辑基于 “if-then” 的规则，这些规则易于理解和解析，但可能无法很好适应新数据或复杂模式模式。
在神经模组系统中，神经网络用于调整模组逻辑逻辑系统的参数，例如定义如何将影片输入到模组集成的隶属函数。该系统通过根据训练数据调整这些参数来学习，从而 crectsPrictensIments 提高其决心策划能力。然而之后，模组逻辑组合使用这些学到的参数，以透明和可解释的方程式进行出决策或分类。
例如，在控制暖系统和设计的神经模式系统中，神经网络可以根据过去的温度、天气条目和能源使用情况的数据学学习最佳模式规则和成分函数。然而之后，模组逻辑系统将使用这些学到的实时控制加热系统，以既有效又易于理解的方位平衡平衡舒适性和能源效率。
神经模式系统的关键方方面面包括：
从数据中学习：神经网络组合允许系统从数据中学习，调整整理模逻辑规则和隶属函数数以提高。
类人推荐：模组逻辑组合使系统能正常使用易于解释的 “如果是这样” 的规则，以模仿人类推理的方形做决策。
适应性与可解释性：神经模组系统将神经网络的适应性与模态逻辑的可解释性结论，这使得其适用于学习和透明度都很重要的决心复杂任务的业务。
神经模组系统对企业很重要，因为它是开发智能系统提供的强大工具，因此该系统可以从数据中学习，同时还提供透明和可解释的策划流程。再者，这在决赛中必然是准确可解释的行业（例如金融、医疗和制造业）中尤金的有价价值。
在金融领域，神经模式系统可用于信用评分、检测和风险评估评估，其中解释决策的能量与做准确的预测同样重要。在医疗领域，他们可以通过将数据驱动的见解与专业知识相结合，来协助 “诊断” 和 “治疗规划”，从中提供更好的 “性化与透明的医疗解决方案”。在制造业中，神经模组系统可以通过学习历史数据和进行实时调整、提高效率和减少少浪费来优化生产流程。
除此之外，神经模组系统在所涉及复发、不确定或不精确数据的应用中非常有价格值，而传统模组型可能会遇到困难。通过结合神经网络和模组逻辑推理，企业不仅可以创建更准确、更具适应性的系统，而且更易于理解和信值得赖的系统。
总而言之，神经模的含义是指整合神经网络和模组逻辑编辑，以创建智能系统，该系统可以从数据中学习中学习，同时以自适应和可解释的方形做出决策。对于企业而言，神经模组系统为解决复杂问题提供了一种强的方法方法，在某些问题中，准确性和透明度都至关重要，从而，可以更好地做出决策，提高运营效率。