本文介绍了动态模糊神经网络在MATLAB中的实现方法，探讨了该模型的设计原理及其应用价值，为相关领域的研究提供了技术支持。
应用MATLAB编写的动态模糊神经网络的程序实例展示了如何结合模糊逻辑与人工神经网络的优点来处理复杂系统中的不确定性问题。这种类型的模型能够适应环境变化，并且在非线性系统的建模、控制等领域有着广泛的应用前景。通过MATLAB提供的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox，可以方便地实现动态模糊神经网络的设计、训练及仿真过程。
该程序实例通常包括以下步骤：
1. 定义输入变量与输出变量；
2. 设计模糊规则集以及隶属度函数；
3. 构建基础的前馈型或递归型人工神经网络架构；
4. 将模糊推理系统嵌入到神经网络中，形成动态调整参数的能力；
5. 利用训练数据对整个混合模型进行优化学习。
这样的程序实例能够帮助研究人员和工程师更好地理解和应用动态模糊神经网络技术，在实际工程项目中有很高的参考价值。
5星
