模糊神经网络matlab实例

以下是一个简单的模糊神经网络（FNN）在Matlab中的实现示例：

% 定义输入数据矩阵
inputData = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5;
             0.6 0.7 0.8 0.9 1.0];

% 定义输出数据矩阵
outputData = [0.3 0.4 0.5 0.6 0.7];

% 设置模糊神经网络的参数
inputNum = size(inputData, 1);  % 输入层神经元个数
hiddenNum = 3;  % 隐藏层神经元个数
outputNum = 1;  % 输出层神经元个数
epochNum = 100;  % 训练次数
learnRate = 0.1;  % 学习率

% 初始化模糊神经网络的权重矩阵
w1 = randn(hiddenNum, inputNum);  % 输入层到隐藏层的权重矩阵
w2 = randn(outputNum, hiddenNum);  % 隐藏层到输出层的权重矩阵

% 循环训练模糊神经网络
for epoch = 1:epochNum
    % 前向传播
    hiddenOutput = 1 ./ (1 + exp(-(w1 * inputData)));  % 隐藏层输出
    networkOutput = w2 * hiddenOutput;  % 输出层输出

    % 计算误差
    error = outputData - networkOutput;

    % 反向传播
    delta2 = error;  % 输出层误差
    delta1 = (w2' * delta2) .* hiddenOutput .* (1 - hiddenOutput);  % 隐藏层误差

    % 更新权重矩阵
    w2 = w2 + learnRate * delta2 * hiddenOutput';  % 隐藏层到输出层的权重矩阵
    w1 = w1 + learnRate * delta1 * inputData';  % 输入层到隐藏层的权重矩阵
end

% 测试模糊神经网络
testData = [0.3 0.4 0.5 0.6 0.7];
testOutput = w2 * (1 ./ (1 + exp(-(w1 * testData))));  % 输出层输出
disp(testOutput);

在这个示例中，我们定义了一个2个输入、3个隐藏和1个输出的FNN，使用随机权重进行初始化，然后使用输入数据和对应的输出数据进行100次训练，最后使用测试数据进行测试。注意，这个示例中使用的是sigmoid激活函数。