这句话说反了，应该是：在单片机上能否实现模糊神经网络。神经网络其实只是一个数学上的概念，体现在编程上则肯定可以实现的，至于模糊规则则更不必说，单片机的0 1肯定是可以做到的。
只是神经网络在训练中需要产生大量的临时变量，单片机的内存和运算速度需要考虑。现在也有硬件实现的神经网络，那种处理速度比较快。
粗集和神经网络的共同点是都能在自然环境下很好的工作，但是，粗集理论方法模拟人类的抽象逻辑思维，而神经网络方法模拟形象直觉思维，因而二者又具有不同特点。粗集理论方法以各种更接近人们对事物的描述方式的定性、定量或者混合性信息为输入，输入空间与输出空间的映射关系是通过简单的决策表简化得到的，它考虑知识表达中不同属性的重要性确定哪些知识是冗余的，哪些知识是有用的，神经网络则是利用非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码。
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