根據以往集裝箱起重機工作過程進行觀察研究，發現吊具結構部分存在嚴重的周期搖擺隱患，這將長期阻礙港口現場裝卸控制效率。神經網絡控制系統元素特征，實現創新形式的集裝箱起重機防搖控制規模調整，利用實踐控制活動和細節問題記錄模式檢驗模糊神經網絡控制裝置的具體結構和應用思路，確保創新樣式的防搖控制系統在硬件和軟件設計上都足夠優秀，帶動相關產業可持續發展活力。集裝箱起重機在實現細致工作布置環節中，因為小車的加減速控制不當會造成吊具或者相關部件負載在平行小車桁架平面內繞小車進行周期性的弧線運動。為了將這種不良現象克制，除了利用傳統模式的機械防搖設備調整之外，可以考慮配備電子防搖系統基礎，其控制機理性質基本不變，但實際應用環節中發現由于調整小車速度運行動作過于頻繁，增加了員工勞動強度。在深度結合小車控制的滯后性和非線性作用之后，聯合現場干擾元素的搜集整合，有關技術人員決定使用模糊神經網絡控制器的智能調試技術進行防搖控制措施的制定。
關于模糊神經網絡控制器的研究按照應用實效內容研究，模糊形式的控制手段主要是沿著過程本身存在的不定向特征和噪聲隱患進行系統內部運轉動作滯后效果的鑒定，并在此基礎上貫徹非線性和時變因素，烘托特定工藝技術的優越地位。所以在對集裝箱起重機進行電子防控系統的安置過程中，應該聯合模糊控制神經網絡進行電子防搖系統建設，其中相關管控規則內容排列順序較為復雜，這對就現實處理環節產生嚴格的細致水平要求。FNN控制器是某種存在四層神經網絡的結構框架格式，在功能處理上，此類網絡單層節點總是對應模糊邏輯控制的模糊特征、實施規則和反模糊化效果進行延展，所以其模糊邏輯意義相當深刻。按照電子防搖系統控制模型研究發現，有關網絡初始層部位的輸入變量包括吊具、負載位置與終點間距、吊具實際搖擺角度等，而網絡第四層的變量因素則是電機驅動功率，二層代表模糊化制備結果，三層是將模糊化得到的隸屬度進行兩兩相乘的規則適應強度；其中三層與四層結構之間關聯表現為模糊規則內容，結合重心法的反模糊化技巧，輸出層位置將不同輸入數據和對應權值實現求和，這就是模糊控制環節中的輸出量內容。
起重工報考條件：
初級起重工（具備以下條件之一者）
（1）從事本職業學徒期滿。
（2）連續從事本職業工作2年以上。
中級起重工（具備以下條件之一者）
（1）取得本職業初級證后，連續從事本職業工作3年以上，經本職業中級正規培訓達到規定標準學時數。
（2）取得本職業初級證，連續從事本職業工作5年以上。
（3）連續從事本職業工作6年以上。
高級起重工（具備以下條件之一者）
（1）取得本職業中級證后，連續從事本職業工作4年以上，經本職業高級正規培訓達規定標準學時數。
（2）取得本職業中級證后，連續從事本職業工作7年以上。
