模糊神经网络S函数的Matlab代码
时间: 2024-05-14 09:18:04 浏览: 15
模糊神经网络中的S函数通常是指sigmoid函数,其Matlab代码如下:
```matlab
function y = s(x)
% sigmoid函数
y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end
```
其中,x为输入值,y为输出值。该函数将输入值映射到一个介于0和1之间的值,可以用于二分类问题中的概率估计等任务。
相关问题
模糊神经网络解耦控制matlab代码
模糊神经网络解耦控制是一种基于神经网络和模糊控制的先进控制方法,可以用于解决多变量系统的控制问题。其中,模糊神经网络是通过对传感器输入信号进行模糊化处理并添加神经网络的计算能力,实现对多变量系统的建模和控制。在实际应用中,编写Matlab代码实现模糊神经网络解耦控制是很常见的。
编写Matlab代码实现模糊神经网络解耦控制,需要以下步骤:
1. 确定输入输出变量及模糊集合:根据系统特性和控制要求,确定输入输出变量,并建立模糊集合。例如,对于双输入双输出系统,可以将输入量和输出量分别分为“负-中-正”三个模糊集合。
2. 建立模糊神经网络模型:在Matlab中,可以通过Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox等工具箱,建立模糊神经网络模型。该模型需要包括输入输出变量、模糊规则、模糊化和去模糊化过程等。
3. 进行模糊神经网络训练:利用Matlab中的训练函数,例如trainlm、trainbr等,对模糊神经网络进行训练,以优化神经网络的权值和输入输出变量等参数。
4. 实现模糊神经网络解耦控制:针对给定的系统控制要求,利用Matlab代码实现模糊神经网络解耦控制。可以通过sim函数对已训练好的模型进行仿真,实现对控制环节的建立和调节。
总之,Matlab代码实现模糊神经网络解耦控制可以较好地应用于多变量系统的控制问题中,具有较高的控制精度和稳定性。
Simulink仿真过程中,模糊神经网络S函数模块的Matlab代码
以下是一个使用模糊神经网络S函数模块的示例Matlab代码:
```
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = fuzzy_nn_sfunc(t,x,u,flag)
switch flag
case 0 % Initialization
[sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes();
case 2 % Update
sys=mdlUpdate(t,x,u);
case 3 % Output
sys=mdlOutputs(t,x,u);
case {1,4,9} % Unused flags
sys=[];
otherwise
error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);
end
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes()
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 0;
sizes.NumDiscStates = 0;
sizes.NumOutputs = 1; % One output
sizes.NumInputs = 1; % One input
sizes.DirFeedthrough = 1;
sizes.NumSampleTimes = 1;
sys = simsizes(sizes);
x0 = [];
str = [];
ts = [0 0];
simStateCompliance = 'UnknownSimState';
function sys=mdlUpdate(t,x,u)
sys = [];
function sys=mdlOutputs(t,x,u)
% Load the trained fuzzy neural network
load my_fuzzy_nn;
% Evaluate the fuzzy neural network with the input
output = evalfis(u, my_fuzzy_nn);
sys = output;
```
在这个例子中,我们首先定义了系统的输入和输出数量,然后在模块初始化阶段加载了预先训练好的模糊神经网络,并在输出阶段使用该网络来计算输出。在这种情况下,我们假设输入和输出都是标量值,但实际上可以根据需要进行修改。
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