2 模糊神经网络简介 模糊神经网络包括输入层、模糊化层、模糊推理层、归一化层、输出层等多个层级,其基本结构如图4所示: 可以将输入层的输入样本集合标记为X,利用模糊化层表示各输入结点的从属程度,并将各神经网络表示为一种具有一定程度的模糊化准则,选择隶属函数为径向对称的高斯函数,第j个神经元输出函数定义为: ...
模糊RBF神经网络结合了模糊逻辑和RBF神经网络的优点,能够更好地处理非线性和不确定性问题。 1.2 基本概念 模糊逻辑系统:模糊逻辑系统通过模糊规则和模糊集合进行推理,可以处理不确定性和非线性问题。 RBF神经网络:RBF神经网络是一种三层前馈神经网络,包括输入层、隐含层和输出层。隐含层使用径向基函数(如高斯函数)作为...
而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法,各有优缺,模糊逻辑与神经网络的融合———模糊神经网络(Fuzzy Neural Network)由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点, 部分避免了两者的缺点, 已经成为当今智能控制研究的热点之一。 模糊逻辑(FL)、神经网络理论(NN)、遗传算法(GA)、随机推理(PR), 以及置信网络、混沌理...
根据仿真结果可得,角度跟踪效果良好,角度跟踪误差在1e-2数量级,较好的完成轨迹跟踪的目的,因此可得,模糊神经网络控制器设计成功。 4 总结 模糊神经网络控制器的仿真程序比较复杂,涉及到很多数学运算,尤其是矩阵运算以及各种函数求导,在编写代码的时候要特别注意矩阵的维度问题。 回想前两年学习的...
模糊神经网络代码 clearall clc closeall tic, %[x,y]=data; x=[12345678; -1-2-3-4-5-6-7-8]; y=[23456789];%%%%%--数据显示，输入为－两输入，输出为－单输出。---样本为p2组 [p1,p2]=size(x); %隶属度函数个数 k=7; %初始化四个隶属度函数的参数A,B及输出层初始权值W fori=1:p...
自适应模糊神经网络MATLAB代码function [ c, sigma , W_output ] = SOFNN( X, d, Kd ) %SOFNN Self-Organizing Fuzzy Neural Networks %Input Parameters % X(r,n) - rth traning data from nth observation % d(n) - the desired output of the network (must be a row vector)...
ANFIS，即Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System，是模糊逻辑与神经网络融合的创新之作，由Jyh-Shing Roger Jang于1993年首次提出。它以模糊if-then规则构建，巧妙地将人类知识与输入输出数据相结合，构建出强大的输入输出映射模型。接下来，让我们以深入浅出的方式解析这个强大算法，并一探其在自动...
在机械故障诊断领域，模糊神经网络展现出卓越的性能，尤其在处理复杂非线性关系时。利用训练好的模糊神经网络对机械故障进行诊断，能够预测并判断出机械的技术状态。当网络预测值小于1.5时，表示机械处于正常状态；若预测值落在1.5至2.5之间，表明曲轴轴承存在轻微异响；当预测值在2.5至3.5之间时，则...
模糊神经网络2013-12-11 上传大小:6KB 所需:50积分/C币 matlab补偿模糊神经网络源代码.zip matlab补偿模糊神经网络源代码 上传者:xmlywz007时间:2019-07-29 "基于GA算法优化的BP神经网络在非线性函数拟合与参数反演中的应用-Matlab代码详解与完美运行指南",基于遗传算法GA算法的BP神经网络优化 非线性函数拟合 可用...
该代码为基于模糊神经网络的水质评价代码 清空环境变量 参数初始化 网络训练 网络预测 嘉陵江实际水质预测 清空环境变量 clc clear 参数初始化 xite=0.001; alfa=0.05; %网络节点 I=6; %输入节点数 M=12; %隐含节点数 O=1; %输出节点数 %系数初始化...