T-S模糊神经网络模型

简介：
T-S模糊神经网络模型是一种将模糊逻辑与人工神经网络相结合的智能计算方法，用于处理非线性、复杂系统中的不确定性和不精确信息。 用Matlab实现T-S模糊神经网络的方法可以涉及多个步骤和技术细节。首先需要定义输入变量及其隶属度函数；接着建立规则库以形成各局部模型，并确保这些模型能够覆盖整个输入空间，然后将各个局部线性子系统组合起来构成全局非线性的模糊推理引擎。此外还需要根据具体应用场景设定参数优化算法来调整网络的权重和偏置值，从而提高预测精度或控制性能。 实现过程中可能涉及到的数据处理、训练方法以及评估标准等细节可以根据实际需求进行选择与设计。例如可以使用梯度下降法或者其他机器学习技术来进行模型参数的学习，并通过交叉验证等方式对最终结果的有效性做出评价。