模糊神经网络matlab

模糊神经网络（FNN）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的方法，用于处理模糊信息和非线性问题。在Matlab中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox来构建和训练FNN模型。

方法。

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于构建和训练一个FNN模型：

% 创建输入和输出变量
x = [0 1 2 3 4 5];
y = [0 0.2 0.4 0.6 0.8 1];

% 创建FNN模型
fis = newfis('myfis','sugeno');

% 添加输入变量
fis = addvar(fis,'input','x',[0 5]);
fis = addmf(fis,'input',1,'low','gaussmf',[1 0]);
fis = addmf(fis,'input',1,'high','gaussmf',[1 5]);

% 添加输出变量
fis = addvar(fis,'output','y',[0 1]);
fis = addmf(fis,'output',1,'low','constant',0);
fis = addmf(fis,'output',1,'high','constant',1);

% 添加规则
rule1 = [1 1 1 1];
rule2 = [2 2 1 1];
rule3 = [1 2 2 1];
rule4 = [2 1 2 1];
fis = addrule(fis,[rule1; rule2; rule3; rule4]);

% 训练FNN模型
opt = anfisOptions('InitialFIS',fis,'EpochNumber',100);
fis = anfis([x' y'],opt);

% 使用FNN模型进行预测
x_test = 0:0.1:5;
y_test = evalfis(x_test,fis);

% 绘制结果
plot(x,y,'o',x_test,y_test,'-')
legend('训练数据','FNN模型输出')