模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）是一种融合了模糊逻辑系统与神经网络理论的智能计算模型。这种模型借鉴了模糊系统的概念，如模糊集合、模糊规则和模糊推理，同时利用神经网络的学习能力和泛化能力，使得它在处理不确定、非线性和复杂问题时具有较强的优势。 模糊逻辑是模拟人类模糊思维的一种数学工具，它允许处理不精确或不确定的信息。而神经网络则是受到生物神经元结构启发的计算模型，通过学习和调整权重来解决各种问题。模糊神经网络将这两者结合，形成了一个能够处理模糊信息并进行学习的框架。 模糊神经网络的基本结构通常包括输入层、模糊化层、模糊规则层、推理层和反模糊化层。输入层接收实际输入值，模糊化层将这些值转换为模糊集合的成员度。模糊规则层根据设定的模糊规则进行推理，推理层则执行模糊推理过程，最后反模糊化层将推理结果转换为清晰的输出。 ANFIS（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System）是模糊神经网络的一个具体实现，由Jang于1993年提出。ANFIS结合了模糊推理系统和径向基函数网络（RBFN）的特点，主要用于模糊系统的建模和辨识。它通过适应性地调整模糊规则的参数来学习数据，从而达到逼近目标函数的目的。ANFIS的训练过程分为五层结构，每层对应模糊系统的一部分：输入层定义输入变量，模糊化层定义隶属函数，规则层处理模糊规则，推理层执行模糊推理，而输出层进行反模糊化操作。 在实际应用中，模糊神经网络广泛应用于控制、图像处理、模式识别、数据分析等领域。例如，在自动驾驶系统中，模糊神经网络可以处理复杂的环境信息，帮助车辆做出决策；在语音识别中，它可以处理噪声和不确定性，提高识别准确率。此外，模糊神经网络还常用于预测和分类任务，如股票市场预测、疾病诊断等。 模糊神经网络是模糊系统和神经网络的结合，它能够有效地处理不确定性和非线性问题，具有较强的适应性和鲁棒性。ANFIS作为模糊神经网络的一个经典实例，为实际问题的求解提供了一种强大的工具。通过深入学习和理解模糊神经网络，我们可以更好地应对现实世界中的复杂挑战。

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模糊神经网络

基于模糊神经网络PID控制器的matlab仿真+提供代码操作视频 运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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使用Python实现模糊神经网络（FNN）用于数据预测，压缩包中源码FNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的隶属度函数中心点、宽度向量、权值等参数。

为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN :Fuzzy Neural Net- works)和证据理论的新敌我识别方法。该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF :Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM :Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别。仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有

关于模糊神经网络的基本概念介绍等等 包括模糊神经元 模糊神经网络 模糊BP网络 模糊联想记忆 等等

使用matlab编辑的模糊神经网络控制器的源代码，做交流学习所有，可以再此基础上进行修改

以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。