薛伟豪的计算机科学作业：模糊RBF网络与CMAC网络非线性逼近仿真

"薛伟豪同学的计算机科学与技术专业的第八章作业，主要涉及使用模糊RBF网络和CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）网络来逼近非线性对象，并通过Matlab进行仿真。作业中给出了模糊RBF网络的详细实现代码和部分实验结果。" 在这份作业中，薛伟豪同学探讨了两种不同的神经网络模型来处理非线性问题，分别是模糊RBF（Radial Basis Function）网络和CMAC网络。模糊RBF网络是一种结合了模糊逻辑和径向基函数的神经网络，常用于非线性函数的近似和数据分类。在该作业中，薛伟豪选择了1毫秒的采样时间，并设计了一个输入信号`u(k)=sin(0.1*k*ts)`，其中`ts`是采样时间。 对于模糊RBF网络，初始权重`w`设置为特定范围内的随机值，高斯基函数的参数包括`bj`，以及一组参数`c`，这些参数影响网络的性能和精度。学习参数如η（学习率）和α（惯性权重）也被设定，以控制网络的训练过程。代码展示了如何通过循环迭代更新权重`w`，以最小化误差`e(k)`，进而优化网络的输出。 模糊RBF网络的Matlab仿真代码包含了输入层、模糊化层、模糊推理层和输出层的计算。在输入层，输入信号被转换为模糊集；模糊化层中，使用高斯基函数对输入进行模糊化处理；模糊推理层根据预定义的规则集进行推理；最后，在输出层，通过调整权重计算网络的输出。仿真结果呈现了网络的逼近效果和误差。 CMAC网络，又称小脑模型关节控制器，是一种模仿生物小脑功能的自适应控制模型，通常用于快速、精确的控制任务。尽管CMAC网络的细节没有在描述中给出，但可以理解它同样会被用来逼近非线性对象，并与模糊RBF网络进行对比。 这份作业不仅展示了如何用Matlab实现模糊RBF网络，还可能涵盖了CMAC网络的实现和比较，以及对非线性系统建模和控制的理解。这样的实践有助于深化对神经网络和模糊逻辑系统应用的理解，是计算机科学与技术专业学生在机器学习和人工智能领域学习的重要环节。