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ANFIS的实例学习。

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简介：
学习模糊神经推理系统（ANFIS）的一个典型实例，可以参考西电出版社出版的著作。尽管该方法最初由不具备精细操作能力的个体进行反复调试，但经过精心调整后，它已经展现出卓越的性能。

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  • ANFIS学习实例
    优质
    《ANFIS学习实例》是一本介绍基于适应性网络基底模糊推理系统的实践教程，通过具体案例教授读者如何构建和应用ANFIS模型解决实际问题。 学习ANFIS（模糊神经推理系统）的一个好例子来自西电出版社的书籍。经过仔细调试后效果非常好。
     
  • Anfis-Pytorch：基于PyTorch的ANFIS实现与源码
    优质
    Anfis-Pytorch是一款利用PyTorch框架构建的ANFIS（自适应网络-基于模糊推理系统）的开源实现项目，提供了详细的源代码以供学习和研究使用。 pyTorch中的ANFIS 是使用pyTorch实现的ANFIS系统。航空情报服务ANFIS是一种将模糊推理系统（FIS）表示为一系列数字层的方式，因此可以像神经网络一样对其进行训练。 规范参考是Jang, J.-SR (1993) 的原始论文：“ANFIS：基于自适应网络的模糊推理系统”。IEEE 系统、人与控制论学报。23(3):665-685. 需要注意的是，它采用高木Sugeno Kang（TSK）风格的去模糊功能，而不是通常使用的Mamdani风格。 背景：Jang实施ANFIS系统的原始C代码以及测试用例是其他实现的基础版本。许多人使用这个基础版本进行开发和研究工作。即使不使用Matlab, 通过理解其提供的资源也能帮助掌握ANFIS的工作原理。此外，阿根廷的Cristobal Fresno 和 Elmer A. Fernandez 实现了R语言版的ANFIS系统，为用户提供更多选择。
     
  • ANFIS+ACOR+Hybrid.zip_ACOR_PSO_ANFIS-anfis-pso_ledepp
    优质
    该文件包含一种结合了自适应协同优化（ACOR）、粒子群优化（PSO）以及自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的混合算法，旨在解决复杂问题中的智能优化与决策。此代码适用于需要提高精度和效率的研究项目及应用开发。 ANFIS结合PSO方法
     
  • Swagger示例：学习Swagger的实例
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    本资源提供了一系列详细的Swagger实例教程，旨在帮助开发者快速掌握API文档自动生成和交互式API测试等技能。适合初学者入门及进阶使用。 随着前后端分离技术的普及，前端与后端之间的交互变得越来越重要，API接口成为了连接前后端开发人员的重要纽带。Swagger 的出现使得后端人员能够更好地编写 API 文档。 ### Swagger 简介 Swagger 是一个完整且规范化的框架，旨在使客户端和文件系统作为服务器以相同的速度进行更新。 #### 作用： 1. 在线生成接口文档（swagger-ui.html）。 2. 功能测试。 Swagger 包含一组开源项目，其中主要的几个项目如下： - **Swagger-tools**：提供各种与 Swagger 集成和交互的工具。例如模式验证、将 Swagger 1.2 文档转换为 Swagger 2.0 等功能。 - **Swagger-core**：用于 Java/Scala 的 Swagger 实现，可集成到 JAX-RS（如 Jersey、Resteasy、CXF）等框架中以及 Servlets 和 Play 框架。
     
  • COMSOL实例学习
    优质
    《COMSOL实例学习》是一本通过具体案例详解COMSOL多物理场模拟软件应用的教程书籍，适合初学者快速掌握并熟练运用COMSOL进行仿真分析。 关于软件的使用以及软件的仿真实例，用户可以根据提供的文档一步一步完成仿真操作。
     
  • STC89C52RC实例学习100例
    优质
    《STC89C52RC实例学习100例》是一本详细讲解基于STC89C52RC单片机编程与应用的经典教程，通过丰富的实例帮助读者深入掌握单片机开发技能。 STC89C52RC100例学习涵盖了流水灯、定时器、数码管显示、按键消抖处理、90DS18B20温度传感器应用、SPI通信接口、DAC数模转换器使用、红外遥控以及ADC模拟数字转换等功能。这些内容适合对C语言掌握还不够深入的学习者，帮助他们通过实践加深理解。
     
  • Neo4j学习必学的简易实例
    优质
    本教程提供一系列易于理解的实例，帮助初学者快速掌握Neo4j图数据库的基础知识与核心概念。适合希望入门Neo4j的学习者参考实践。 这是学习Neo4j的必备资料，也是了解图数据库的最佳文档。
     
  • SystemC学习的实例代码
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    本书通过丰富的实例代码，引导读者深入理解并掌握SystemC语言的核心概念和使用技巧，适合初学者及进阶者参考学习。 学习SystemC实例代码可以帮助理解其应用与原理。通过实践编写和研究示例程序可以加深对SystemC语言特性和系统级建模方法的理解。
     
  • 基于ANFIS的两自由度机器人逆运动学解算-MATLAB中的anfis函数应用
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    本研究利用MATLAB中的anfis函数，构建了基于自适应神经模糊推理系统的模型，以求解两自由度机器人的逆运动学问题，提高了计算效率和准确性。 在这个程序里，我首先通过将角度值应用于2 DOF的DK模型，并将其数据提供给anfis函数来创建训练数据集。DK47是直接运动学模型函数坐标用于创建坐标训练数据。该程序与MATLAB产品帮助中的示例非常相似。然而，问题在于训练模糊推理系统（FIS）需要很长时间，请帮忙解决这个问题。
     
  • 机器学习实例实践
    优质
    《机器学习实例实践》是一本深入浅出地讲解如何运用Python等编程语言解决实际问题的书籍，通过丰富的案例帮助读者掌握机器学习的核心技术和应用技巧。 在“机器学习实践示例”这个主题中，我们主要探讨的是如何通过实际操作来理解和应用机器学习技术。Jupyter Notebook是实现这一目标的强大工具，它为数据科学家提供了一个交互式的环境，可以方便地进行数据分析、代码编写以及结果可视化。 1. **Jupyter Notebook**：这是一个开源Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、公式、图表和文字的文档。在机器学习领域中，它是广泛使用的工具之一，因为它支持多种编程语言如Python、R 和SQL等，并且非常适合进行实验和演示。 2. **Python编程**：Python是机器学习的主要语言，它的库如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等拥有强大的数据预处理、建模以及可视化功能。在实践示例中，我们可能看到使用这些库进行机器学习的例子。 3. **数据预处理**：这是至关重要的步骤，在实践中包括了数据清洗（例如处理缺失值和异常值）、转换（如标准化或归一化）以及特征工程（创建新的有意义的特征等操作）。 4. **模型选择与训练**：在实践示例中，我们可能会遇到多种机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。每个模型都有其特定的应用场景，因此正确地选择合适的模型并使用训练数据对其进行训练是至关重要的。 5. **评估与调优**：通过交叉验证和网格搜索等方法可以有效地评估机器学习模型的性能，并根据这些结果对参数进行调整以提高预测准确性。 6. **可视化**：利用Matplotlib、Seaborn 等库可以在Jupyter Notebook中创建图表，这有助于理解数据分布并发现模式。此外，它还能帮助更好地解释模型的结果。 7. **项目结构**：“Machine-Learning-Practice-Examples-main”可能包含多个子目录，分别对应不同的机器学习任务如分类、回归和聚类等。每个任务下会有相应的数据集、代码文件以及结果分析报告。 8. **版本控制**：作为一个项目，“Machine-Learning-Practice-Examples-main”可能会使用Git进行版本管理以确保每次修改都有记录，并便于团队协作与回溯历史变更。 9. **实战案例**：这些实践示例可能涵盖真实世界问题，如预测房价、情绪分析或图像识别等应用。通过解决这些问题可以更好地理解机器学习的实际用途和价值。 10. **学习资源**：每个notebook文件都可以被视为一个教程或者笔记，详细记录了数据处理过程、模型构建以及结果解读等内容。这对于初学者来说是非常宝贵的学习材料。 总之，深入研究这些实践示例不仅有助于掌握机器学习的基本概念和技术，还可以提高解决实际问题的能力。