基于回归的模糊推理系统,MATLABR2020a

提出一种高阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分；然后，针对直觉模糊时间序列的数据特性，提出一种更具客观性的直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定方法；最后，利用直觉模糊多维取式推理建立高阶模型的预测规则，进行预测。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温2组数据集上分别与典型方法进行对比实验，结果表明该模型有效提高了预测精度，证明了模型的有效性和优越性。

EvoFuzzy 这是用于调整模糊推理系统的的非常简单的Python实现。 要求 已知依赖项： Python（3.5.5） 脾气暴躁（1.14.2） Matplotlib（2.2.2） 要安装依赖项，请cd到存储库的目录并运行pip install -r requirements.txt 代码结构 anfis.py ：包含python ANFIS实现。 diffevo.py ：包含差异进化算法的python实现（基于）。 fobj.py ：包含几个目标函数。 mackey.py ：包含一个示例，该示例使用差异演化来调整ANFIS以预测Mackey Glass系列。 本示例在序列的1500个点上训练系统，并绘制实际序列与预测序列的关系图。 要运行示例，请cd到存储库的目录并运行python mackey.py 去做： 实现除高斯人以外的成员资格功能。 实施其他进化算法来

模糊推理与专家系统.pdf（图书）。。。。。。。。。。。。。

基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法.pdf

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。

基于日志关联规则挖掘和模糊推理的集群系统故障预测方法，董婧，邱雪松，随着集群系统规模和复杂性的不断增长，故障的发生已经成为一种常态。故障预测是一种有效的可靠性主动管理和失效预防机制。针对现

用于模糊推理的程序，可以构造专家系统，Matlab实现。

matlab与自适应神经网络模糊推理系统matlab与自适应神经网络模糊推理系统

如何使用 Matlab ANFIS 进行预测？