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把模糊逻辑系统与神经网络相结合，形成结构像神经网络，功能似模糊逻辑系统的模糊神经网络系统，该系统具备了模糊逻辑系统和神经网络的优点，克服了单个系统的不足。再结合误差反向传递学习算法（BP算法），调整模型参数及权值。最后应用模糊神经网络系统解决实际问题，经过若干次学习训练，使系统达到稳定，通过仿真结果可看出；将所设计的模糊神经网络系统应用在WTI原油价格预测中具有可行性与有效性。