非线性参数模糊逼近matlab

在 MATLAB 中，可以使用神经网络工具箱来进行非线性参数模糊逼近。以下是一个基本的示例：

% 创建输入和目标数据
inputData = linspace(0, 1, 100);
targetData = sin(2*pi*inputData) + 0.2*randn(size(inputData));

% 创建并训练模糊推理系统
fis = genfis1(inputData, targetData, 'gbellmf');
fis = anfis([inputData', targetData'], fis);

% 使用训练好的模型进行预测
outputData = evalfis(inputData', fis);

% 绘制原始数据和预测结果
plot(inputData, targetData, 'o');
hold on;
plot(inputData, outputData, '-');
legend('目标数据', '预测结果');

上述代码中，我们首先生成了一些输入数据（`inputData`）和对应的目标数据（`targetData`），其中目标数据是根据一个正弦函数加上噪声生成的。然后，我们使用`genfis1`函数创建一个初始的模糊推理系统，并使用`anfis`函数进行训练，得到最优的模糊推理系统。最后，我们使用训练好的模型对输入数据进行预测，并将原始数据和预测结果绘制在图上。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行参数调整和优化。你可以根据自己的需求修改模糊推理系统的类型、输入输出变量的数量和模糊集函数的形状等。