The present invention provides a weight-predicted method comprising the followed steps: providing first-period data and second-period data of basic users and proving users, respectively using an Artificial Neural Network method to analyze the first-period data and second-period data of basic users to calculate a basic parameter analyzing the first period data of proving users by using a Fuzzy Inference system based on the basic parameter and then calculate a predictive data comparing the predictive data with the second-period data of proving users and determining if the predictive data is in an acceptable range. If the predictive data is certainty in the acceptable range, the basic parameter is defined as a predictive parameter.本發明提供一種體重預測方法,包含以下步驟:分別提供基準使用者以及驗證使用者於第一時期以及第二時期之使用者資訊;利用一類神經網路將基準使用者於第一時期以及第二時期之使用者資訊進行處理,而得到一基準參數;驗證使用者於第一時期之使用者資訊利用一模糊邏輯系統依據基準參數進行處理,而得到一預測資訊;比對預測資訊與驗證使用者於第二時期的使用者資訊,判斷預測資訊是否位於一預定容許範圍內;若預測資訊位於該預定容許範圍內,則該基準參數則定義為一預測參數。300...體重預測系統310...第一輸入單元311...基準使用者資訊312...驗證使用者資訊320...第一處理單元321...類神經網路322...模糊邏輯系統323...預測參數330...第二輸入單元331...使用者資訊340...第二處理單元341...預測資訊350...輸出單元360...儲存單元
