AFN模型python代码

AFN（Adaptive Fuzzy Neural Network）模型是一种基于模糊神经网络的自适应学习算法，可以用于模式分类、函数逼近等问题。下面是一个简单的 AFN 模型的 Python 代码示例：

import numpy as np

class AFN:
    def __init__(self, inputs, outputs, hidden_units):
        self.inputs = inputs
        self.outputs = outputs
        self.hidden_units = hidden_units
        self.weights1 = np.random.rand(inputs, hidden_units)
        self.weights2 = np.random.rand(hidden_units, outputs)

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def forward(self, X):
        self.hidden = self.sigmoid(np.dot(X, self.weights1))
        self.output = np.dot(self.hidden, self.weights2)
        return self.output

    def sigmoid_derivative(self, x):
        return x * (1 - x)

    def train(self, X, y, epochs):
        for i in range(epochs):
            # Forward propagation
            output = self.forward(X)

            # Backpropagation
            error = y - output
            d_output = error * self.sigmoid_derivative(output)

            error_hidden = d_output.dot(self.weights2.T)
            d_hidden = error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.hidden)

            # Update weights
            self.weights2 += self.hidden.T.dot(d_output)
            self.weights1 += X.T.dot(d_hidden)

    def predict(self, X):
        return self.forward(X)

这里的 AFN 模型只有一个隐藏层，使用 sigmoid 激活函数和反向传播算法进行训练。在训练时，我们通过多次迭代来不断更新权重，以使模型的预测结果与实际结果更加接近。最终，我们可以使用 predict 方法来对新的数据进行分类或预测。