基于Matlab的模糊神经网络在水质评价中的应用实践

简介：
本研究运用MATLAB平台构建模糊神经网络模型，探索其在水质综合评价中的应用效果，旨在提供一种有效的水质评估新方法。 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNN）具备高鲁棒性、高效学习能力和高度自适应性的特点。其结构包括输入层、模糊化层、模糊推理层以及清晰化层。 第一层是输入层，用于接收模型的输入数据。 第二层为模糊化层，将接收到的数据进行模糊处理，并且每个输入对应七个模糊语言集合：{正大, 正中, 正小, 零, 负小, 负中, 负大} 或 {PB, PM, PS, Z, NS, NM, NB}。隶属函数采用高斯基函数，与各个集合对应的中心值分别为 {6、4、2、0、-2、-4、-6} ，宽度为统一的 2。 第三层是模糊推理层，通过连接前一层实现规则匹配，并进行相应的模糊运算处理，即计算每个节点的点火强度。具体来说，每个节点j 的输出值等于该节点所有输入信号乘积的结果。 第四层也属于清晰化环节，在此采用权值平均判决法将结果进一步明确。 通常情况下，FNN 会使用 BP 学习算法进行训练。BP 算法的优势在于其实现简便且具备较强的局部搜索能力。