import anfis import membership.mfDerivs import membership.membershipfunction import numpy ts = numpy.loadtxt("trainingSet.txt", usecols=[1,2,3])#numpy.loadtxt('c:\\Python_fiddling\\myProject\\MF\\trainingSet.txt',usecols=[1,2,3]) X = ts[:,0:2] Y = ts[:,2] mf = [[['gaussmf',{'mean':0.,'sigma':1.}],['gaussmf',{'mean':-1.,'sigma':2.}],['gaussmf',{'mean':-4.,'sigma':10.}],['gaussmf',{'mean':-7.,'sigma':7.}]], [['gaussmf',{'mean':1.,'sigma':2.}],['gaussmf',{'mean':2.,'sigma':3.}],['gaussmf',{'mean':-2.,'sigma':10.}],['gaussmf',{'mean':-10.5,'sigma':5.}]]] mfc = membership.membershipfunction.MemFuncs(mf) anf = anfis.ANFIS(X, Y, mfc) anf.trainHybridJangOffLine(epochs=20) print(round(anf.consequents[-1][0],6)) print(round(anf.consequents[-2][0],6)) print(round(anf.fittedValues[9][0],6)) if round(anf.consequents[-1][0],6) == -5.275538 and round(anf.consequents[-2][0],6) == -1.990703 and round(anf.fittedValues[9][0],6) == 0.002249: print('test is good') print("Plotting errors") anf.plotErrors() print("Plotting results") anf.plotResults()是什么意思
时间: 2023-08-11 11:06:41 浏览: 57
这段代码是使用 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 进行模型训练和测试。ANFIS 是一种结合了神经网络和模糊逻辑的方法,用于解决复杂的非线性问题。这个代码使用了两个输入变量和一个输出变量的训练集,通过设置高斯函数的参数来定义隶属度函数,然后使用 ANFIS 对数据进行拟合,得到输出结果。最后,将训练结果进行可视化,以便分析模型的表现。
相关问题
self.m是什么意思anfis
"self.m" 可能是指在 Python 中定义类的方法时,使用 "self" 关键字来引用类的实例本身,而 "m" 则是该实例的一个属性或方法。具体来说,这取决于在类中 "self.m" 的上下文和定义方式。至于 "anfis",我不清楚你是否有任何上下文或更多背景信息,但它可能是指一种人工神经网络模型,即自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)。
设计一个自适应模糊神经网络控制器,实现对y=2/5*X1.^2*cos(4*pi*X2)这个函数进行逼近
好的,我可以为您提供一个简单的 Matlab 示例来实现一个自适应模糊神经网络控制器,以逼近 $y=\frac{2}{5}X_1^2\cos(4\pi X_2)$ 这个函数。
首先,我们需要定义一个模糊神经网络结构。我们可以使用 `genfis1` 函数来自动生成一个基于输入输出数据的模糊系统。以下是一个简单的示例:
```matlab
% 生成训练数据
X1 = -1:0.05:1;
X2 = -1:0.05:1;
[X1, X2] = meshgrid(X1, X2);
Y = 2/5 * X1.^2 .* cos(4*pi*X2);
% 生成模糊系统
input = [min(X1(:)) max(X1(:)); min(X2(:)) max(X2(:))];
output = [min(Y(:)) max(Y(:))];
fis = genfis1([X1(:), X2(:)], Y(:), 'gbellmf', 'linear', input, output);
% 设置训练参数
opt = anfisOptions('InitialFIS', fis, 'EpochNumber', 100, 'DisplayANFISInformation', 0);
% 训练模型
fis = anfis([X1(:), X2(:), Y(:)], opt);
% 对新数据进行预测
X1_test = -1:0.1:1;
X2_test = -1:0.1:1;
[X1_test, X2_test] = meshgrid(X1_test, X2_test);
Y_pred = evalfis([X1_test(:), X2_test(:)], fis);
Y_pred = reshape(Y_pred, size(X1_test));
% 显示结果
surf(X1_test, X2_test, Y_pred);
```
在这个示例中,我们首先生成了一些训练数据,然后使用 `genfis1` 函数来生成一个基于输入输出数据的模糊系统。我们使用 `anfisOptions` 函数来设置训练参数,然后使用 `anfis` 函数来训练模型。
最后,我们使用 `evalfis` 函数对新数据进行预测,然后将结果以三维图形的形式绘制出来,以便更直观地观察模型的表现。
希望这个简单的示例能对您有所帮助!