Optimization of a FNN (FNN)-based controller is described. The optimization includes selecting which input signals will be used by the FNN to compute a desired control output. Output parameters are identified and computed by fuzzy reasoning using a neural network. Adjustment of fuzzy rules and/or membership functions for the FNN is provided by a learning process. The learning process includes selecting candidate input data signals (e.g. selecting candidate sensor signals) as inputs for the FNN. The input data is categorized and coded into a chromosome structure for use by a genetic algorithm. The genetic algorithm is used to select an optimum chromosome (individual). The optimum chromosome specifies the number(s) and type(s) of input data signals for the FNN so as to optimize the operation of the FNN-based control system. The optimized FNN-based control system can be used in many control environments, including control of an internal combustion engine.

Ottimizzazione di un FNN (il regolatore FNN)-basato è descritto. L'ottimizzazione include la selezione che i segnali in ingresso saranno usati dal FNN computare un'uscita voluta di controllo. I parametri di uscita sono identificati e computati da ragionamento sfocato usando una rete neurale. La registrazione delle regole e/o delle funzioni sfocate di insieme dei membri per il FNN è fornita tramite un apprendimento. L'apprendimento include la selezione dei segnali di dati di input del candidato (per esempio selezionare il sensore del candidato segnala) come input per il FNN. I dati di input sono categorizzati e codificati in una struttura del cromosoma ad uso di una procedura genetica. La procedura genetica è usata per selezionare un cromosoma ottimale (specifico). Il cromosoma ottimale specifica i numeri ed il type(s) di segnali di dati di input per il FNN in modo da ottimizzare l'esercizio del sistema di controllo FNN-basato. Il sistema di controllo FNN-basato ottimizzato può essere usato in molti ambienti di controllo, compreso controllo di un motore a combustione interna.