Neuronale Netze sind den Prinzipien natürlicher Gehirne nachempfundene Strukturen, wobei eine unterschiedlich hohe Anzahl von Neuronen, welche die Funktionen einer Nervenzelle in einem Computermodell nachbilden, im Mittelpunkt stehen. Man erreicht dadurch, daß neuronale Netze aufgrund der parallelen Struktur sehr schnell sind, sich selbst organisieren können und flexibel lernfähig sind. Die Fuzzy-Logik ist eine Erweiterung der binären Logik um die Fähigkeit, nicht nur eindeutige Ja/Nein-Aussagen, wie Computer sie normalerweise benötigen, sondern auch unscharfe Angaben wie "vielleicht", "wenig" oder "etwas", die ebenfalls der menschlichen Denkweise viel ähnlicher sind, zu formalisieren. Neuronale Fuzzy-Logik ist die Kombination von Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen mit dem Ziel, daraus lernfähige Systeme zu entwickeln und mit den Stärken beider Verfahren der Automatisierungstechnik neue Wege zu öffnen.

Unter anderem sollen zunächst Neuronale Fuzzy-Regler sowie Erkennungs- und Analysesysteme entstehen sowie die Werkzeuge zur Entwicklung erarbeitet werden. Professor Caninenberg hat sich speziell in Bochum dem Einsatz der Neuronalen Fuzzy-Logik in Identifizierungs- und Objekterkennungssystemen für Leergut-Sortieranlagen zugewandt. Der Rektor der FH Bochum, Professor Dr. Martin Grote, konnte zur 3. Sitzung des Forschungsverbundes am 12.2.98 in Bochum neun Professoren und den zuständigen Betreuer aus dem Wissenschaftsministerium begrüßen.

Professor Dr. Wilhelm Caninenberg (FH Bochum) und acht weitere Kollegen von den Fachhochschulen Bielefeld, Gelsenkirchen, Gummersbach, Iserlohn, Köln und Münster-Steinfurt haben sich Ende 1997 diesem Thema zugewandt und den Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik der Fachhochschulen NRW gegründet. Der Verbund wird tatkräftig vom Ministerium für Wissenschaft und Forschung in Nordrhein-Westfalen unterstützt.