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ANFIS的MATLAB源程序

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简介：
本作品提供了一套基于MATLAB环境下的ANFIS（自适应神经模糊推理系统）完整源代码。通过该代码，用户能够便捷地构建、训练及测试自己的ANFIS模型，适用于各种复杂的模式识别和函数逼近任务。 想学习MATLAB中的ANFIS源程序的话，可以下载相关代码来看看。

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  • ANFIS的MATLAB源程序
    优质
    本作品提供了一套基于MATLAB环境下的ANFIS（自适应神经模糊推理系统）完整源代码。通过该代码，用户能够便捷地构建、训练及测试自己的ANFIS模型，适用于各种复杂的模式识别和函数逼近任务。 想学习MATLAB中的ANFIS源程序的话，可以下载相关代码来看看。
     
  • 编写ANFIS程序代码
    优质
    本项目专注于开发基于MATLAB或类似软件环境下的ANFIS（自适应网络基于模糊推理系统）程序代码。旨在通过编程实现智能计算技术在复杂数据分析和建模中的应用，适用于学术研究及工程实践。 本人编写了一个ANFIS函数代码，在MATLAB环境中运行，可能还存在一些不足之处，希望能与他人互相学习交流。
     
  • Anfis-Pytorch：基于PyTorch的ANFIS实现与源码
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    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在MATLAB中的应用
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    简介：本文介绍了如何利用MATLAB软件实现ANFIS（自适应神经模糊推理系统）的应用，涵盖其基本原理、建模步骤及实际案例分析。 ANFIS训练和测试的模块化代码，包含详细注释。
     
  • ANFIS+ACOR+Hybrid.zip_ACOR_PSO_ANFIS-anfis-pso_ledepp
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    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
     
  • 基于MATLAB的ANFIS-ELM-PSO优化仿真的源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的集成算法源代码，结合了ANFIS、ELM及PSO技术，旨在通过优化仿真提升模型性能和预测精度。 标题中的“matlab-基于MATLAB的anfis-elm-pso优化仿真-源码”表明这个压缩包包含了使用MATLAB编程环境实现的ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）、ELM（Extreme Learning Machine）以及PSO（Particle Swarm Optimization）优化算法的源代码。这些是机器学习和优化领域的常用技术，我们将分别详细讨论。 1. ANFIS（自适应神经模糊推理系统） - ANFIS结合了模糊逻辑与神经网络的优势，由Jang在1993年提出。 - 它利用模糊规则结构以及神经网络的学习能力处理非线性、不精确或不确定的数据。 - 在MATLAB中使用模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）来构建和训练ANFIS模型。其基本步骤包括：定义模糊规则，初始化参数，进行输入的模糊化，推理与反模糊化以及参数调整。 2. ELM（极端学习机） - 极端学习机是一种快速训练单隐藏层前馈神经网络的方法。 - 由Huang等人在2006年提出。相比传统的反向传播算法，它通过随机初始化权重和解析求解输出权值大大减少了计算时间。 - 在MATLAB中使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）实现ELM。 3. PSO（粒子群优化） - 粒子群优化是一种全局搜索方法，模拟鸟类觅食行为来寻找最优解。 - 每个“粒子”代表一个可能的解决方案，并根据自身和群体的最佳位置动态调整其位置与速度以找到最佳答案。 - MATLAB中的全球优化工具箱（Global Optimization Toolbox）提供了内置PSO函数用于各种优化问题。 4. MATLAB软件插件 - MATLAB是一款强大的数学计算平台，广泛应用于工程、科学及数据分析等领域。它配备有丰富的工具箱，如模糊逻辑工具箱和神经网络工具箱等。 - 这些插件扩展了MATLAB的功能，使得实现复杂算法变得更为便捷。 这个压缩包中的源码可能包含了一系列用MATLAB编写的脚本与函数，旨在展示如何在MATLAB环境下利用ANFIS、ELM及PSO进行优化仿真。通过运行这些代码，用户可以深入理解并实践应用这些技术解决实际问题的方法。这对于机器学习和算法优化的学习者而言是一个极好的资源。
     
  • 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。
     
  • MATLAB+ANN源码-ANFIS测试-OCTAVE: 在OCTAVE/MATLAB中测试神经模糊模型
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    本项目提供了一个在MATLAB和Octave环境中测试ANFIS（自适应神经模糊推理系统）模型的代码库，适用于研究与开发。通过该源码，用户可以深入理解并实践基于ANN的神经模糊系统的应用及优化。 该存储库包含从头开始的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的完整源代码，并且不依赖于Matlab工具箱。每个细节都在Matlab中编码实现，可以与通过Matlab工具箱得到的结果进行比较。 根据ANFIS理论，它有5层（不含输入层）。以两个输入维度x和y为例，在这两个输入上各有3个模糊集：A1, A2, A3用于x输入；B1, B2, B3模糊集用于y输入。假设我们有N个输入且每个输入都有M个模糊集表示，那么在Layer 1中我们将拥有NxM个节点。 在Layer 2中，所有节点都必须从Layer 1的隶属函数输出连接起来，这意味着该层将会有M^N个节点。第3和第4层同样具有与第2层相同数量的节点，在这之后是只有一个代表网络输出的节点构成的第五层。
     
  • GMSK的MATLAB源程序
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    本简介提供了一个用于模拟和分析GMSK调制技术的MATLAB源代码。该程序为通信系统设计与研究提供了便捷工具，适用于学术及工程应用。 GMSK调制波形的绘制及误码率仿真分析，包括功率谱密度的研究。
     
  • 基于ANFIS算法的Matlab血糖预测代码-BloodGlucosePrediction
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    本项目提供了一个基于ANFIS（自适应神经模糊推理系统）算法在MATLAB环境下进行血糖预测的代码。通过训练模型，可以实现对糖尿病患者血糖水平的有效预测，辅助医疗决策和治疗方案制定。 Anfis算法的Matlab代码用于血糖预测，并作为2020BGLP挑战的一部分使用来自OHIOT1DM数据集的数据。它运行多种不同的算法，为数据集中不同文件生成半小时及一小时内的血糖水平预测范围。 请注意，该数据需要遵循特定的使用协议。此代码仅限于研究目的使用，允许用于比较或复制结果，但作者不对可能产生的任何潜在损害或问题负责。 该项目中引用了其他来源的一些代码片段，并且这些代码遵循MIT许可证： Anfis MIT许可 版权所有(c)2018 tiagoCuervo 根据以上条款，任何人可以无限制地获取和使用软件副本及相关文档文件（“软件”），包括但不限于以下权利：使用、复制、修改、合并发布分发再授权出售以及允许接收该软件的人进行上述操作。但必须包含原始版权声明及本许可声明。 此软件以原样提供，不承担任何形式的明示或暗示保证，包括但不限于适销性特定用途适用性和非侵权性的保证。在任何情况下作者和版权持有者均不对因使用该软件产生的索赔、损害或其他责任负责。