滞后现象存在于实际应用的过程控制中，且这种滞后具有时变和未知等特性。随着工业的不断发展，这种滞后现象对工业生产已经不容忽视，且这种存在较大滞后现象的控制，对于常规的控制器已经满足不了现实的需求，必将影响到控制品质，这就影响和威胁着产品品质和经济利益。因此研究这种滞后现象不仅仅在理论价值方面具有很强的应用，而且在实际应用价值上也同样存在研究价值。本文针对纯滞后现象，研究了一种智能控制的方法，主要采用模糊控制和神经网络两种方法，将两种相结合研究了一种自适应神经模糊推理系统ANFIS。首先，论文对于常规的神经网络和模糊控制知识做了详细的分析，并且将两种知识进行有效的结合，分析了两种理论的相似之处