ANFIS代码
时间: 2023-07-02 11:05:06 浏览: 59
ANFIS(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)是一种结合神经网络和模糊逻辑的模型,可以用于分类、回归等问题。以下是一个简单的 ANFIS 的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
class ANFIS:
def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.1):
self.n = n_inputs
self.m = n_rules
self.lr = learning_rate
self.rules = np.random.rand(n_rules, n_inputs + 1)
def forward(self, X):
alpha = np.zeros((len(X), self.m))
for i in range(self.m):
alpha[:, i] = np.exp(-np.sum((X - self.rules[i, :-1])**2, axis=1) / (2 * self.rules[i, -1]**2))
w = alpha / np.sum(alpha, axis=1, keepdims=True)
y = np.sum(w * X, axis=1)
return y
def backward(self, X, y_true):
y_pred = self.forward(X)
error = y_true - y_pred
alpha = np.zeros((len(X), self.m))
for i in range(self.m):
alpha[:, i] = np.exp(-np.sum((X - self.rules[i, :-1])**2, axis=1) / (2 * self.rules[i, -1]**2))
w = alpha / np.sum(alpha, axis=1, keepdims=True)
d_alpha = w * (1 - w) * np.sum((X - self.rules[:, :-1]) * (error.reshape(-1, 1)), axis=2)
d_sigma = w * (1 - w) * np.sum((X - self.rules[:, :-1])**2 * (error.reshape(-1, 1)**2), axis=2) / self.rules[:, -1].reshape(-1, 1)**3
d_rules = np.concatenate((d_alpha, d_sigma.reshape(-1, 1)), axis=1)
self.rules += self.lr * np.sum(d_rules, axis=0)
def train(self, X, y, epochs):
for i in range(epochs):
self.backward(X, y)
def predict(self, X):
return self.forward(X)
```
使用 ANFIS 模型时,需要指定输入特征的数量 `n_inputs` 和规则数量 `n_rules`,以及学习率 `learning_rate`。在训练过程中,可以使用 `train` 方法进行多轮迭代。最终可以使用 `predict` 方法对新的数据进行预测。具体使用时,可以参考以下示例:
```python
# 构造数据
X = np.random.rand(100, 2)
y = np.sin(X[:, 0]) + np.cos(X[:, 1])
# 创建 ANFIS 模型
anfis = ANFIS(n_inputs=2, n_rules=10, learning_rate=0.1)
# 训练模型
anfis.train(X, y, epochs=100)
# 预测新数据
X_new = np.random.rand(5, 2)
y_pred = anfis.predict(X_new)
```
当然,这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要更多的调参和优化。