本文针对模糊微分方程(Fuzzy Difference Equation,FDE)数值计算问题进行了讨论研究，其计算的主体方法是软计算。在本文中将软计算的计算模型限定在神经网络下，用神经网络去求解模糊微分方程的数值解。首先，阐述了个人对计算的认识，简单地引出了软计算和硬计算的区别和其各自的研究范围研究目标等。同时，针对FDA在理论上的研究现状以及其在数值计算上的研究进行了说明。　　其次，在第二章介绍了模糊分析学中的基本知识，为神经网络计算模型的说明建立了一个理论上的框架。还提到了神经网络(Neural Network,NN)的基本知识。给出能够说明其计算能力的定理和具体优化方法。　　进而给出具体计算模型推导。说明在神经网络中运算跟新的权值为模糊数空间中的模糊数。结合第二章模糊分析学的知识，导出计算模型中所需要的计算公式，并且对前人相似公式做了更正计算。　　最后对计算模型尝试性地进行了精度分析。根据精度分析的思路，给出了关于第三章提出的计算方法的改进。并对计算细节进行了类似于第三章的推导，给出简单的算例。