퍼지 뉴 럴 네트워크 는 일반 적 인 퍼지 추론 방식 에 뉴 럴 네트워크 가 가지 는 학습 능력 을 결합 한 추론 기법 이 다 . 여기 서 , 뉴 럴 네트워크 는 인간 두뇌 의 신경 세포 를 모델링 ( 즉 , 각각 의 연결 노드 ( node ) 들 로 구현 됨 ) 하 여 지능 을 구현 하 고자 하 는 추론 기법 이 다 . 뉴 럴 네트워크 는 병행 적 으로 상호 작용 하 는 여러 개 의 계산 요소 로 구성 되 며 , 각 계산 요소 는 가중치 의 합 ( weighted sum ) 과 같 은 단순 한 계산 만 을 수행 한다 . 또한 , 학습 데이터 를 통하 여 가중치 를 학습 또는 갱신 할 수 있 으므로 , 시간 이 지남 에 따라서 그 추론 결과 ( 예측 결과 ) 에 대한 정확 성 이 증가 하 게 된다 . 이 처럼 퍼지 추론 과 뉴 럴 네트워크 를 결합 한 퍼지 뉴 럴 네트워크 는 추론 규칙 을 자동 으로 식별 할 수 있 으며 , 역 전파 알고리즘 ( Back - propagation algorithm ) 을 통해 연결 가중치 를 수정 함 으로써 소속 함수 를 튜닝 ( tunning ) 할 수 있 다 . 도 7 을 참조 하 여 퍼지 뉴 럴 네트워크 를 설명 하 면 다음 과 같 다 . 도 7 의 단계 ( a ) 및 ( b ) 는 각각 상술 한 퍼지 로직 에서 의 소속 함수 에 의한 레벨 분류 단계 및 추론 규칙 생성 단계 와 동일 하 다 . 도 7 의 단계 ( c ) , ( d ) 및 ( e ) 는 뉴 럴 네트워크 가 구현 된 것 으로서 , 추론 규칙 에 대한 잠정 적 인 추론 결과 는 각각 의 뉴런 으로 전달 되 고 ( 도 7 의 단계 ( c ) 참조 ) , 각 뉴런 은 가중치 노드 와 일 대 일 로 연결 되 며 ( 도 7 의 단계 ( d ) 참조 ) , 최종 단계 에서 는 각 가중치 노드 의 값 을 합산 ( 도 7 의 단계 ( e ) 참조 ) 함 으로써 예측 결과 를 출력 하 게 된다 . 이때 , 퍼지 뉴 럴 네트워크 는 역전 파 알고리즘 을 이용 하 여 가중치 노드 에 따른 가중치 를 조금 씩 변화 시켜 가 면서 상술 한 단계 들 ( 도 7 의 단계 ( a ) 내지 단계 ( e ) ) 을 반복 적 으로 수행 함 으로써 상황 예측 의 정확도 를 높이 게 된다 .