该存储库包含从头开始的自适应神经模糊推理系统的完整源代码。 该方法最初在 [1] 中描述。 它不依赖于 Matlab 工具箱。 每个细节都在 Matlab 中编码。 您可以通过 Matlab 工具箱的等效结果比较我们的结果。 我们还提供了两种不同的演示，一种用于 3 输入 1 输出训练数据，一种用于 216 个元素、3 输入、1 输出数据。 第二个演示用于 121 个元素、2 个输入、1 个输出数据。

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如何使用 Matlab ANFIS 进行预测？

自适应神经模糊推理系统及其仿真应用，刘雨刚，耿立明，本文介绍了自适应神经模糊推理系统的结构，以及如何用MATLAB模糊工具箱提供的ANFIS应用工具仿真，完成训练模糊神经网络。

人工智能谓词逻辑归结问题的推理系统是很好的学习资料 ，可以帮助广大学子进一步学习人工智能的相关知识。

洗衣机模糊推理系统实验，王万良《人工智能及其应用》课后实验二，代码+实验报告

人工智能的实验题目。输入一组合适公式，以及一个目标子句，输出归结树。 我奋斗了几乎5天总算弄出来了，放过bin出来show一下^_^。 至于代码，想要的可以联系我。 这里给出一个测试用例吧： ;假设：所有不贫穷且聪明的人都快乐。那些看书的人都是聪明的。李明能看书且不贫穷。快乐的人过着激动人心的生活。 ;求证：李明过着激动人心的生活。 (\x)(~Poor(x)∧Smart(x)→happy(x)) (\x)(Read(x)→Smart(x)) Read(Li)∧~Poor(Li) (\x)(happy(x)→Exciting(x)) Exciting(Li) ;目标公式直接放最后一行即可，无需加~

研究生人工智能及其应用课程实验，Python3.8+Mysql+可视化界面实现，源码+实验报告

人工智能实验二-洗衣机模糊推理系统-python

该软件包包括4个文件（您需要登录网站才能下载所有文件）：M文件和帮助文件，其中引入了作为模糊逻辑控制器的分数模糊推理系统（FFIS）以控制倒立摆系统视情况而定。 由于已经证明通过使用FFIS，某人总是可以获得比其他模糊控制器（例如Mamdani）可能获得的结果更令人满意的结果。更满意的马纳尔。 分数模糊推理系统作为新一代的模糊推理系统已被引入到了本书中。 https://ieeexplore.ieee.org/document/9136681