人工智慧處理體系一般是這樣進行分類的，模糊推理體系和神經網路體系。這兩個系統存在著聯絡，也有所不同。模糊推理系統一般通過對大腦功能進行模擬，從而分析出語言的訊號；而神經網路系統模擬的卻是大腦的結構，通過對數碼訊號的處理得出參考數值。
1）模糊推理體系和神經網路體系的相同點
我們可以說，模糊推理體系和神經網路體系都是利用網路結構，然後在某一精度上趨近乙個函式。
2）模糊推理體系和神經網路體系的不同點
（1）對映方式
在對映方式的運用方面，模糊推理系統運用域和域之間的對映，神經網路體系則是點到點的對映。
（2）物理性質
模糊推理體系與神經網路體系相比擁有更明確的物理性質。
（3）計算量和計算精度
模糊推理體系沒有固定的連線，計算量和計算精度都十分有限，神經網路體系則很好的克服了這一點，在輸入的過程中使每個神經元相互作用，大大的提高了計算量，並且能夠保證較高的輸出精度。
（4）儲存方式
在儲存資訊的過程中，模糊推理體系採用的是比較規則的方式，神經網路體系則是利用分布式對資訊進行儲存。
社會作為乙個不斷發展變化的有機結合體，單一的處理手段是無法滿足人類發展的需要的。為此，智慧型系統研究專家開始了對綜合智慧型系統的開發與探索。綜合智慧型系統是對以往人工智慧體系的繼承和發展，它能夠融合以往兩種智慧型體系的優點，使數學描述變得更加全面。
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