试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)函数逼近。要求：自行确定自变量和取值范围。（2）自行确定5个输入和，计算实际输出和期望输出的误差值。

自适应模糊神经网络控制器（ANFIS）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的方法，适用于非线性系统建模和控制。以下是一个简单的 ANFIS 控制器设计来逼近函数 y=2/5*X1.^2*cos(4*pi*X2)：

% 定义自变量和取值范围
x1 = linspace(-1, 1, 50);
x2 = linspace(-1, 1, 50);
[X1, X2] = meshgrid(x1, x2);
Y = 2/5*X1.^2.*cos(4*pi*X2);

% 定义模糊控制器
fis = genfis2([X1(:), X2(:)], Y(:), 5); % 5 个输入变量

% 训练模糊控制器
epochs = 10; % 迭代次数
options = anfisOptions('InitialFIS', fis, 'EpochNumber', epochs);
[trnFIS, trnError, ~, valFIS, valError] = anfis([X1(:), X2(:), Y(:)], options);

% 测试模糊控制器
test_x1 = linspace(-1, 1, 20);
test_x2 = linspace(-1, 1, 20);
[test_X1, test_X2] = meshgrid(test_x1, test_x2);
test_Y = 2/5*test_X1.^2.*cos(4*pi*test_X2);
test_Y_pred = evalfis([test_X1(:), test_X2(:)], valFIS);

% 计算实际输出和期望输出的误差值
test_err = test_Y - test_Y_pred;
test_mse = mean(test_err.^2);

代码中，我们首先定义了自变量和取值范围，然后使用 `genfis2` 函数生成模糊控制器。接着，使用 `anfis` 函数训练模糊控制器，并得到训练误差和验证误差。最后，使用 `evalfis` 函数测试模糊控制器，并计算实际输出和期望输出的误差值和均方误差（MSE）。

需要注意的是，模糊控制器的训练需要大量的时间和计算资源，因此在实际应用中需要进行优化和调整。