matlab模糊神经网络

Matlab中的模糊神经网络（FNN）是一种基于模糊逻辑和神经网络的混合模型，它可以用于分类、回归和控制等任务。T-S模糊神经网络是一种常见的FNN模型，它包括输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层。其中，输入层接收输入数据，模糊化层将输入数据映射到模糊集上，模糊规则计算层根据模糊规则计算输出结果，输出层将模糊输出转换为实际输出。模糊神经网络的学习算法包括前向传播和反向传播两个过程，其中前向传播用于计算输出结果，反向传播用于更新网络参数以提高网络性能。

以下是一个简单的Matlab模糊神经网络的例子：

% 准备数据
x = 0:0.1:10;
y = sin(x);

% 创建模糊神经网络
net = newfis('myfis','sugeno');

% 添加输入变量
net = addvar(net,'input','x',[0 10]);
net = addmf(net,'input',1,'low','gaussmf',[1 0]);
net = addmf(net,'input',1,'high','gaussmf',[1 10]);

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

% 添加模糊规则
ruleList = [1 1 1 1 1;
            2 2 1 1 1];
net = addrule(net,ruleList);

% 训练模糊神经网络
opt = anfisOptions('InitialFIS',net,'EpochNumber',100);
fis = anfis([x' y'],opt);

% 测试模糊神经网络
xtest = 0:0.5:10;
ytest = evalfis(xtest,fis);
plot(x,y,'b',xtest,ytest,'r');
legend('原始数据','模糊神经网络输出');

该例子中，我们首先准备了一组输入输出数据，然后创建了一个名为“myfis”的T-S模糊神经网络。接着，我们添加了一个输入变量“x”和一个输出变量“y”，并为它们分别添加了两个隶属函数。然后，我们添加了一个模糊规则，该规则表示当输入变量“x”处于“low”或“high”时，输出变量“y”应该为“-1”或“1”。最后，我们使用anfis函数训练了模糊神经网络，并使用evalfis函数测试了网络的性能。