本文是模糊神经网络在肘关节矫形器中的应用研究,首先研究了基于肘关节矫形器控制模型中的生成机制,其次在研究模糊神经网络算法的基础上,结合实际肘关节矫形器控制背景提出了模糊神经网络算法及遗传算法优化模糊神经网络算法;接着通过MATLAB仿真对比本文所提出的算法具有更好的收敛性。然后,搭建了以单片机为核心处理器的下位机控制系统和以Visual basic为基础构成的上位监控系统。最后通过实验证明本文构建的肘关节矫形器控制系统具有更好的临床控制效果。本文所设计的控制系统具有以下特点:1.控制精度高,通过遗传算法对模糊神经网络算法的优化和梯度下降法对模糊神经网络算法的优化,然后把采集到的数据传送到处理器中,分别利用优化后的模糊神经网络对数据进行处理与输出,经临床试验表明遗传算法优化模糊神经网络的控制精度更高。2.实时性好,通过通信接口电路把上位机和下位机连接起来形成完整的肘关节矫形器控制系统。本文可以通过软件监控系统实时监控肘关节矫形器在运动过程中所受力的数据并把数据保存到数据库。在本文中,针对模糊神经网络肘关节矫形器控制系统的研究,为难以或无法构建精确数学模型的控制对象提供了一种行之有效的方式,进而促使产品实用性经济性、以及科学性的需求得以满足,为智能型肘关节控制系统开发奠定了理论基础。