Advertisement

动态模糊神经网络能够自动生成规则。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段代码的核心在于运用神经网络技术，并进一步融合了模糊控制策略，从而具备了自动化的规则生成能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于自动规则生成的动态模糊神经网络.zip_动态模糊神经_动态神经网络_模糊神经_模糊神经网络_神经网络matlab
    优质
    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法，并附有Matlab实现代码，适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
     
  • 基于自动生成功能的动态模糊神经网络
    优质
    本研究提出了一种基于自动生成功能的动态模糊神经网络模型，结合了模糊逻辑与神经网络的优点，能够适应环境变化并实现高效的信息处理和学习能力。 该代码主要涉及神经网络，并结合了模糊控制技术，能够自动生成规则。
     
  • 动态模糊神经网络的MATLAB实现_动态模糊神经网络_模糊神经网络_
    优质
    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。
     
  • 动态模糊神经网络实例解析第八章
    优质
    本章节深入探讨了动态模糊神经网络在实际应用中的案例分析，重点讲解了第八章的内容，包括模型优化、性能评估及具体应用场景。 动态模糊神经网络（Dynamic Fuzzy Neural Network，简称DFNN）是一种结合了模糊逻辑与神经网络优势的智能计算模型，在本例程第八章中主要探讨如何利用这些技术进行数据处理及函数逼近。 GDFNN.m 文件可能是整个程序的核心部分，它可能包含了动态模糊神经网络的定义和实现。在DFNN中，模糊逻辑用于处理不确定性和非线性问题，而神经网络则负责学习并调整权重以适应输入数据。GDFNN.m 可能包括了网络结构的定义，如模糊规则、输入层、隐层以及输出层节点的数量，并可能包含了训练算法，例如梯度下降或遗传算法。 CH8_DSI.m 文件名暗示这涉及动态系统识别（Dynamic System Identification）。在DFNN中，通过网络学习过程完成动态系统识别。通过对时间序列数据的处理，DFNN能够捕捉系统的动态行为并进行建模。 CH8_function_approximation.m 可能是函数逼近的实现代码，在DFNN的应用中极为重要。模糊神经网络可以逼近复杂函数，并且在调整网络参数之后，其输出会尽可能接近目标函数。 mdist.m 和 transf.m 可能分别是距离度量和转换功能。在训练过程中，dfnn通常需要计算输入样本与现有数据点之间的距离以评估误差；而transf.m可能涉及到了输入或输出数据的预处理或后处理步骤，比如标准化或者非线性转换。 mweight.m 可能是用于更新神经网络权重的功能，在训练期间根据学习规则和反向传播来调整权重，从而最小化预测误差。cperr.m可能是计算预测误差的功能，在训练过程中用来评估网络性能并调节学习率。 orthogonalize.m 文件可能包含正交化算法，这在构建模糊规则时非常有用，确保各规则的独立性以减少冗余，并提高网络泛化能力。 该例程通过一系列MATLAB脚本展示了如何建立、训练和应用一个动态模糊神经网络。它涵盖了动态系统识别及函数逼近的应用领域，并且涉及到了如权重更新、误差计算以及正交化处理等关键步骤，这对于理解和在实际问题中运用DFNN具有很高的参考价值。
     
  • ANFIS_BP-master.zip_模糊神经_模糊自适应_神经网络_BP_tricklqj
    优质
    本项目为一个结合了模糊逻辑与人工神经网络技术的代码库，主要实现基于ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）和BP（Backpropagation）算法的模型训练，适用于复杂系统的建模与仿真。 自适应模糊神经网络的一个模型可以用MATLAB语言实现。
     
  • 动态的神经网络
    优质
    《动态的神经网络》一书聚焦于研究神经网络在时间序列数据上的应用与优化，探讨了如何构建能够适应变化环境并持续学习的智能系统。 迪班软件包专为动态贝叶斯网络的重构设计。若要在Yeast数据集上测试算法，请运行bash脚本，并使用以下命令来指定方法：`sh yeast_pipeline.sh -m nh-dbn`，其中参数-m用于选择不同类型的动态贝叶斯网络模型，具体包括： - h-dbn：同类动态贝叶斯网络 - nh-dbn：非同类动态贝叶斯网络 - seq-dbn：顺序耦合动态贝叶斯网络 - glob-dbn：全局耦合动态贝叶斯网络 此信息是软件包的自述文件的一部分。 为了在本地安装该软件包，您可以使用以下命令： ``` pip install . 或者 pip install -e . ``` 这将允许您编辑源代码并进行热重载更新。 若要运行Python性能分析器，请通过执行如下bash脚本来实现：`sh algorithm_profiling.sh`，并且需要确保已安装“kcachegrind”工具以查看分析结果： ```shell sudo apt-get install kcachegrind ``` 以上步骤涵盖了软件包的基本使用和配置方法。
     
  • FuzzyNNpid.rar_模糊PID_模糊_模糊神经PID_模糊神经网络
    优质
    这是一个包含模糊PID控制算法及相关模糊神经网络技术的资源包。适用于自动化控制领域中需要处理非线性和不确定性的系统优化与设计。 采用模糊神经网络PID控制方法，使系统输出能够跟踪输入信号。
     
  • 基于模糊神经网络的Python目标自动识别
    优质
    本研究探讨了使用模糊逻辑与人工神经网络结合的方法，在Python编程环境中实现对图像中的目标进行智能、精准地自动识别。这种方法有效提高了复杂场景下的目标检测准确性，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 ATR-FNN是一种基于模糊神经网络的目标自动识别方法，在这一实现中，我们对两种神经网络进行了多类分类任务的比较研究。使用的数据集是MSTAR SAR DATA。
     
  • 基于聚类与模糊神经网络的模糊规则库设计(2003年)
    优质
    本研究提出了一种结合聚类算法和模糊神经网络的方法来自动构建高效的模糊规则库，旨在提高系统的自适应性和处理复杂问题的能力。发表于2003年。 本段落提出了一种结合聚类技术和模糊神经网络的自动生成模糊系统规则库的新方法。通过结构辨识和参数辨识相结合的方式构建了完善的模糊规则库。仿真结果显示，该设计方法在处理函数逼近问题时具有规则数量少、学习速度快以及建模精度高等优点。
     
  • 详细的注释动态模糊神经网络MATLAB源代码
    优质
    本段落详细解析了用于实现动态模糊神经网络的MATLAB源代码，并提供了全面的注释以帮助读者理解算法流程与应用细节。 这是一款完整的动态模糊神经网络系统，包括训练和仿真两个阶段。