• 我卢本伟没有开挂
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可以通过训练神经网络得到模糊模型的隶属度函数以及后件参数。
fuzzy_neural_network.rar
  • fuzzy_neural_network.m
    1.4KB
内容介绍
%ex6_3.m clear all; numPts=input('根据书中例题输入参数numPts='); x=linspace(-1,1,numPts); y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x); data=[x',x', y']; trnData=data(1:2:numPts,:);%1 3 5 7... chkData=data(2:2:numPts,:);%2 4 6 8... subplot(2,2,1);plot(trnData(:,1),trnData(:,2),'o',chkData(:,1),chkData(:,2),'x'); legend('训练数据','检验数据');title('训练和检验数据的分布曲线');xlabel('(1)'); numMFs=5; mfType='gbellmf'; fisMat=genfis1(trnData,numMFs,mfType); subplot(2,2,2);[x1,mf]=plotmf(fisMat,'input',1); plot(x1,mf); title('系统训练前的隶属度函数');xlabel('(2)'); epochs=40; trnOpt=[epochs NaN NaN NaN NaN];dispOpt=[ ]; [Fis,error,stepsize,chkFis,chkEr]=anfis(trnData,fisMat,trnOpt,dispOpt,chkData) subplot(2,2,3);[x1,mf]=plotmf(Fis,'input',1); plot(x1,mf); title('系统训练后的隶属度函数');xlabel('(3)'); trnOut1=evalfis(trnData(:,1),Fis); trnOut2=evalfis(trnData(:,1),chkFis); trnRMSE1=norm(trnOut1-trnData(:,2))/sqrt(length(trnOut1)) trnRMSE2=norm(trnOut2-trnData(:,2))/sqrt(length(trnOut2)) anfis_y1=evalfis(x,Fis);anfis_y2=evalfis(x,chkFis); subplot(2,2,4);plot(x,y,'-',x,anfis_y1,'x',x,anfis_y2,'o'); title('函数输出和ANFIS系统输出'); xlabel('(4)'); legend('原函数的输出','ANFIS-1的输出','ANFIS-2的输出') writefis(Fis,'ex6_3');
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