根据以往集装箱起重机工作过程进行观察研究，发现吊具结构部分存在严重的周期摇摆隐患，这将长期阻碍港口现场装卸控制效率。神经网络控制系统元素特征，实现创新形式的集装箱起重机防摇控制规模调整，利用实践控制活动和细节问题记录模式检验模糊神经网络控制装置的具体结构和应用思路，确保创新样式的防摇控制系统在硬件和软件设计上都足够优秀，带动相关产业可持续发展活力。集装箱起重机在实现细致工作布置环节中，因为小车的加减速控制不当会造成吊具或者相关部件负载在平行小车桁架平面内绕小车进行周期性的弧线运动。为了将这种不良现象克制，除了利用传统模式的机械防摇设备调整之外，可以考虑配备电子防摇系统基础，其控制机理性质基本不变，但实际应用环节中发现由于调整小车速度运行动作过于频繁，增加了员工劳动强度。在深度结合小车控制的滞后性和非线性作用之后，联合现场干扰元素的搜集整合，有关技术人员决定使用模糊神经网络控制器的智能调试技术进行防摇控制措施的制定。
关于模糊神经网络控制器的研究按照应用实效内容研究，模糊形式的控制手段主要是沿着过程本身存在的不定向特征和噪声隐患进行系统内部运转动作滞后效果的鉴定，并在此基础上贯彻非线性和时变因素，烘托特定工艺技术的优越地位。所以在对集装箱起重机进行电子防控系统的安置过程中，应该联合模糊控制神经网络进行电子防摇系统建设，其中相关管控规则内容排列顺序较为复杂，这对就现实处理环节产生严格的细致水平要求。FNN控制器是某种存在四层神经网络的结构框架格式，在功能处理上，此类网络单层节点总是对应模糊逻辑控制的模糊特征、实施规则和反模糊化效果进行延展，所以其模糊逻辑意义相当深刻。按照电子防摇系统控制模型研究发现，有关网络初始层部位的输入变量包括吊具、负载位置与终点间距、吊具实际摇摆角度等，而网络第四层的变量因素则是电机驱动功率，二层代表模糊化制备结果，三层是将模糊化得到的隶属度进行两两相乘的规则适应强度；其中三层与四层结构之间关联表现为模糊规则内容，结合重心法的反模糊化技巧，输出层位置将不同输入数据和对应权值实现求和，这就是模糊控制环节中的输出量内容。
起重工报考条件：
初级起重工（具备以下条件之一者）
（1）从事本职业学徒期满。
（2）连续从事本职业工作2年以上。
中级起重工（具备以下条件之一者）
（1）取得本职业初级证后，连续从事本职业工作3年以上，经本职业中级正规培训达到规定标准学时数。
（2）取得本职业初级证，连续从事本职业工作5年以上。
（3）连续从事本职业工作6年以上。
高级起重工（具备以下条件之一者）
（1）取得本职业中级证后，连续从事本职业工作4年以上，经本职业高级正规培训达规定标准学时数。
（2）取得本职业中级证后，连续从事本职业工作7年以上。
