模糊神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱應用

1、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱應用一、數(shù)據(jù)歸一化f個樣本第j個指標的平均值：標準差為：原始數(shù)據(jù)標準化為：二、示例數(shù)據(jù)1.dat 訓練樣本0.5866 0.0613 0.628 30.1194 0.7945 0.6393 40.5924 0.0493 0.3306 30.2874 0.0467 0.7192 10.068 0.7802 0.4952 40.292 0.2465 0.856 10.06083 0.0135 0.5494 30.7959 0.5193 0.2956 20.129 0.8842 0.5453 40.1106 0.9974 0.6505 40.529 0.0903 0.405 30.

2、0277 0.9516 0.6373 40.1626 0.908 0.5605 40.7772 0.9258 0 20.7072 0.8412 0.0164 20.4768 0.1135 0.7552 10.6227 0.1877 0.5709 30.7457 0.8759 0.2252 21 0.8762 0.0428 20.5705 0.1611 0.5312 30.5663 0.0097 0.4015 30.95 0.7581 0.4893 20.0508 0.7931 0.6053 40.6972 0.853 0.2436 20.4873 0.0439 0.9687 10.5563 0

3、.0811 0.3493 30.1086 0.7891 0.6425 40.0913 0.7988 0.5244 40.073 0.7896 0.5794 4注：前三個數(shù)據(jù)為歸一化后的數(shù)值，第四個數(shù)為所屬類別。2.dat 測試樣本0.5738 0.043 0.5176 10.6338 0.1579 0.4859 10.2884 0.4038 0.675 10.6179 0.0811 0.361 10.1493 0.8919 0.5527 10.8037 0.9295 0.1485 10.7686 1 0.1387 10.6016 0.0212 0.5826 10.0598 0.8793 0.6

4、446 10.5027 0.2667 0.6802 10.5378 0.1892 0.5371 10.5384 0.1889 0.3673 10.4168 0.1336 0.9808 10.7905 0.5623 0.3593 10.1128 0.9051 0.6205 10.7209 0.4904 0.0189 10.1375 0.804 0.5139 10.5071 0 0.4789 10.109 0.8902 0.5096 10.7447 0.8512 0.1351 10.755 0.7896 0.2577 10.532 0.1012 0.6507 10.6627 0.0198 0.43

5、89 10.5029 0.2078 1 10.3765 0.0195 0.8109 10 0.9817 0.5432 10.4258 0.1837 0.7317 10.6079 0.0877 0.483 10.6131 0.1923 0.6053 10.6279 0.1172 0.4522 1三、建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡過程1.在MATLAB命令行中輸入：anfisedit圖12.載入數(shù)據(jù)，選擇“1.dat”圖23.勾選“Grid partition”,單擊“Generate FIS”，出現(xiàn)圖4，參數(shù)如圖設置設置好后，單擊“ok”，返回。 圖3 圖44.執(zhí)行“Edit”“FIS Properties”，出現(xiàn)圖5，如圖設置，設置完成單擊“Close”。圖55.單擊“Structure”，觀看神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構。 圖6 圖76.如圖進行參數(shù)設置，完成后單擊“Train Now” 圖8 圖97.（1）圖10為誤差曲線，如圖11設置，單擊“Test Now”，查看訓練效果（效果良好），圖12。 圖10 圖11圖12（2）執(zhí)行菜單命令EditMembership Functions,查看FIS系統(tǒng)三個輸入變量的隸屬度函數(shù)。 （3）執(zhí)行菜單命令Editrules，查看模糊規(guī)則8.如圖13設置，先單