《神经模糊预测控制及其matlab实现》（第4版）matlab程序

Matlab R2012b代码模糊与神经模糊的车辆导航MATLAB代码 要求 MATLAB（已通过R2012b，R2015a和R2018a测试） 模糊逻辑工具箱 目标 给定包含障碍物的地图，将车辆引导至给定目标。 随时可用的唯一信息是距最近障碍物的距离以及与目标的角度，而我们只能控制车辆在每个可能方向上的速度。 模糊系统 使用适用于常识的规则解决了该问题。 为两个输入变量构造了两个分区（角度和距离的“好”和“坏”），而输出可以是“低”，“中等”或“高”速度。 第一个模糊系统（fuzzy_system_3_rules.fis）根据以下规则建模： 如果角度为“好”而距离为“好”，则速度为“高”。 如果角度为“坏”，则速度为“低”。 如果角度为“好”而距离为“差”，则速度为“中等”。 对于第二模糊系统（fuzzy_system_5_rules.fis），该角度也可以是“垂直”（接近90度的角度），并且距最近障碍物的距离也可以是“最差”（确实接近障碍物）。 该系统以上述规则以及以下规则为模型： 如果角度为“垂直”且距离为“不良”，则速度为“高”。 如果距离为“最差”，则速度为“中等”。 对于给

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。

完整课件 1-9章 《神经模糊预测控制 及其MATLAB实现》

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。

本文提出了一种新的神经模糊系统的结构和学习方法，该方法能自动确定神经元的数目、成员函数的中心位置以及在线模式下处理速度快的接收场参数。这种方法的基本思想是在有监督学习和自学习范式的帮助下调整突触权重和成员函数。解决这个问题的方法与在线神经模糊系统的发展有关，该系统可以在不确定条件下处理数据。结果证明了所开发的体系结构和学习过程的有效性。

这个库是为那些想在 Simulink 环境中使用 ANFIS/CANFIS 系统的人准备的。 每个模型都以逐个样本的在线模式进行训练和操作。 有关详细信息，请参阅随附的发行说明。 用于开发所有 ANFIS/CANFIS 模型的主要参考是： 神经模糊和软计算：学习和机器智能的计算方法，Jyh-Shing Roger Jang、Chuen-Tsai Sun、Eiji Mizutani。 普伦蒂斯大厅，1997 年 9 月。

众所周知，没有足够的关于神经模糊分类器的 Matlab 程序。 一般使用ANFIS作为分类器。 ANFIS 是一个函数逼近程序。 但是，使用 ANFIS 进行分类是不利的。 例如，有3个类别，分别标记为1、2和3。ANFIS输出不是整数。 出于这个原因，ANFIS 输出被四舍五入，并确定了类标签。 但是，有时，ANFIS 可以给出 0 或 4 个类别标签。 不接受这些情况。 因此，ANFIS 不适用于分类问题。 在这项研究中，我准备了不同的自适应神经模糊分类器。 在下面给出的所有程序中，我使用 k-means 算法来初始化模糊规则。 出于这个原因，用户应该给出每个类的簇数。 此外，高斯隶属函数仅用于模糊集描述，因为其简单的导数表达式第一个是 scg_nfclass.m。 该分类器基于 Jang 的神经模糊分类器 [1]。 区别在于规则权重和参数优化。 规则权重根据规则样本的数量进行调整。

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