MATLAB模糊神经网络的模糊规则怎么确定和输入

模糊神经网络matlab~

您好，是这样的：
经过训练后的参数比较差，用原数据输入训练好的网络，得出结果和要的结果误差很大，不明白是怎么回事？

还有要是多输入多输出这段程序该怎么改？模糊神经网络可以用matlab工具箱实现吗？

还有输入数据差别比较大（就是大小差异大）是不是要进行归一化再学习训练呢？

求解，求解答！

对于你的帮助不胜感激！

clear all
clc
close all
tic,
%[x,y]=data;
x=[1 2 3 4 5 6 7 8;
-1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8];
y=[2 3 4 5 6 7 8 9]; %%%%%--数据显示，输入为－两输入，输出为－单输出。--------样本为p2组
[p1,p2]=size(x);

% 隶属度函数个数
k=7;
% 初始化四个隶属度函数的参数A,B及输出层初始权值W
for i=1:p1;
for j=1:k;
m(i,j)=1+0.6*rand(1);
b(i,j)=1+0.6*rand(1);
end
end
for j=1:k*k;
w(j)=1+rand(1);
end
%%%---推理计算输出值
for q=1:p2;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----用同一隶属度参数对 输入样本 X 累计计算
% 选用高斯函数作为隶属度，求隶属度，共 size(x,2)+k 个。x(1) K个，x(2) K个
for i=1:p1;
for j=1:k;
u(i,j)=gaussmf(x(i,q),[m(i,j),b(i,j)]);
end
end

% 模糊推理计算：a21,a22.几个隶属度函数，得出几个值，此处已知输入为2
%%%%----由以前的取小做法改为相乘—prod(x,1) or prod(x,2)———
v=[];
for i=1:k
for j=1:k
v=[v,u(1,i)*u(2,j)];
end
end

% 归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值
for i=1:length(v);
v1(i)=v(i)/sum(v);
end
% 系统输出
% out1(q)=w*v';
% e(q)=(y(q)-out1(q));
% end
% out=out1
out1(q)=w*v1';
e(q)=y(q)-out1(q);
end
out=out1;

%－ 三。参数修正过程。 增加方式，非批处理方式迭代
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%－－－－－－－－---------------------误差反向传播过程－－－-----------------------------------------
% 取误差函数：E＝(1/2)*sumsqr(t-y)
E=(1/2)*sumsqr(y-out);
EE=E;
% e=sum(y-out)
lr=0.3; % c2=zeros(2,2);
%%%%----------------------------------------误差反传后的参数修正过程-------------------
r=1; %
p=1;
s=1000; %
% e(r)=y(r)-out(r);
while p0.05
%%%%%%%%%%%%%_____隶属度参数 M. B 输出层权值参数 W 的修正过程_____%%%%%%%%%%%%
%%1.--W
wc=zeros(1,k*k);
for i=1:k*k;
wc(i)=-lr*e(r)*v1(i);
end
%%2.--M
mc=zeros(p1,k);
for i=1:p1;
for j=1:k;
mc(i,j)=2*lr*e(r) * w(j) * (v(j)/u(i,j)) * exp(-((x(i,r)-m(i,j)).^2)/(b(i,j).^2))* (x(i,r)-m(i,j))/(b(i,j).^2);
end
end
%%3.--B
bc=zeros(p1,k);
for i=1:p1;
for j=1:k;
bc(i,j)=2*lr*e(r)* w(j) * (v(j)/u(i,j)) * exp(-((x(i,r)-m(i,j)).^2)/(b(i,j).^2)) * ((x(i,r)-m(i,j)).^2)/(b(i,j).^3);
end
end
% 4.参数修正 m b w
m=m-mc;
b=b-bc;
w=w-wc;
%%%%%%%%%%%_______利用修正后的参数重新计算_____________%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 5.利用修正过的参数重新计算输出
for q=1:p2;
for i=1:p1;
for j=1:k;
u(i,j)=gaussmf(x(i,q),[m(i,j),b(i,j)]);
end
end
v=[];
for i=1:7
for j=1:7
v=[v,u(1,i)*u(2,j)];
end
end

% 归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值
for i=1:length(v)
v1(i)=v(i)/sum(v);
end
out1(q)=w*v1';
end
out=out1;
p=p+1;
EE=(1/2)*sumsqr(y-out);
E(p)=EE;
r=r+1;
if r>p2
r=1;
end
e(r)=(y(r)-out(r));
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%________________当误差或迭代步数满足要求后得到结果_________________%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
m,b,w,E_out=EE,e
epoch=1:size(E,2);
figure
plot(epoch,E,'-r');
% plot(epoch,out(1),'b');
% axis([0 1.5*s min(E) max(E)]);
% set(gca,'fontsize',8);
% set(gca,'xtick',0:s/10:1.5*s);
%set(gca,'ytick',1e-30:1e5:1e5);
%set(gcf,'color','b')
title('误差变化曲线');xlabel('步数');ylabel('误差');
toc
%% %% 泛化过程

1、表5.1是根据经验规则
2、一条条的敲、可以不用自带的工具箱直接编m文件编写响应的程序。

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东宝区17029806992： MATLAB模糊神经网络的模糊规则怎么确定和输入 - ？
俎怖蒲地： 1、表5.1是根据经验规则 2、一条条的敲、可以不用自带的工具箱直接编m文件编写响应的程序.

东宝区17029806992： matlab 在神经网络 模糊控制 - ？
俎怖蒲地： 首先要明白模糊控制的含义及模糊控制器的设计过程,一般包括模糊化,建立规则,模糊推理,清晰化等过程,然后神经网络(重点是BP神经网络的计算过程和BP算法),然后用matlab编程实现一遍,基本就能弄清楚了.matlab很好学的,又称傻瓜语言.建议你看模糊控制、神经网络各一本教材,然后尝试用matlab实现一遍,基本就能学会了.

东宝区17029806992： 怎么在matlab里实现模糊控制和pid控制的结合来控制非线性模型 - ？
俎怖蒲地： 我刚好做了一个模糊PID控制器..步骤是这样:1、确定模糊控制规则:输入输出量、对应的模糊规则表、各变量的论域.2、在MATLAB主命令窗口输入fuzzy,在里面设置模糊规则.保存下来一个fis文件.3、在MATLAB主命令窗口输入myFLC=readfis('fuzzpid.fis'),并在Simulink中的fuzzy logic controller中参数设为myFLC,即可在Simulink中调用此模糊控制器.当然了,这里的myFLC和fuzzpid是你自己定的文件名.4、我做的时候,PID控制器是自己搭建的,并没有直接用自带的PID模块.直接用PID模块我没有成功.有什么问题你可以继续问我~

东宝区17029806992： 我在做一个MATLAB仿真模糊PID,规则,系统图都已经完成就是怎么都运行不成功,请大神帮我看一下可以吗? - ？
俎怖蒲地： 第一步:打开模糊推理系统编辑器 步骤:在Commond Window 键入fuzzy 回车 打开如下窗口,既模糊推理系统编辑器 第二步:使用模糊推理系统编辑器 本例用到两个输入,两个输出,但默认是一个输人,一个输出 步骤:1、添加一个输入 添加...

东宝区17029806992： 自适应控制自适应律主要有哪些 - ？
俎怖蒲地： PID控制要看是哪种,如果是经典PID那就是PID,不属于最优或智能. 还有模糊PID、自适应PID等,它们的分类就取决于前面那个词儿了.模糊控制和滑模控制属于智能控制,自适应控制和H控制属于最优控制. 所谓最优控制,就是控制问题最后归结为求解一.

东宝区17029806992： MATLAB模糊工具箱的使用 - ？
俎怖蒲地： 隶属度函数里面有三角形,梯形,高斯型,等这些隶属度函数.设置的时候只需要在参数哪儿,按照他的格式,改变参数即可得到不同的隶属度函数.先输入fuzzy,然后点击edit下的rules,即可修改模糊控制规则.对于simulink仿真,首先你输入simulink,后建立仿真电路图,别忘记加信号源还有示波器.最后存到matlab软件包含的work文件夹下,你建立的模糊控制器也要放到work文件夹下,然后双击电路图中的模糊控制器,把它的名字修改为与你建立的模糊控制器一样的名字.模糊控制器名字比如c7fzpd.fis,那么你就要把电路图中的模糊控制器改成c7fzpd,然后保存,点击仿真即可.我的邮箱jpg-kiss@163.com

东宝区17029806992： 如何实现rbf神经网络的模糊pid控制仿真 - ？
俎怖蒲地： 我的毕设只用把PID和模糊PID相比较 常规PID,用Matlab里的Simulink模块仿真,建立你要做的动力学模型的传函或者状态空间.PID参数调节可用临界比度法.模糊PID就麻烦了,打开Matlab中FIS模块,一般都用二阶模糊?输入E,EC的隶属函数,一般为高斯,和输出模糊Kp,Ki,Kd,一般为三角.还要整定模糊规则,再加载到Simulink里.调节模糊因子Gu,Ge,Gec,设置模糊PID的参数.总之,你这个问题在白度知道里很难说清楚.

东宝区17029806992： MATLAB里的模糊控制器怎么用？
俎怖蒲地： 在command 窗口里输入fuzzy,再点击回车键即出现模糊控制器设计窗口,edit 栏里有add variable,在这里点击input 或者output 可以增加输入变量和输出变量;双击中间白色框可以设置模糊控制规则,这个根据具体实际情况来设定,双击input框或者output框可以设置输入或输出的论域,这些也是根据实际情况设定,这是根据经验一点点试的,没有标准,根据试的效果来确定最终输入输出论域范围,如果英语好,可以直接在command里 help fuzzy查看帮助信息,上面说的很明确.

东宝区17029806992： 模糊控制规则怎么导入simulinke的fuzzy logical contrllor中?详细的 - ？
俎怖蒲地： 在matlab主窗口中输入:fuzzy.调用模糊工具箱.在里面设置控制规则、隶属函数等

东宝区17029806992： matlab 有没有模糊神经网络工具箱 - ？
俎怖蒲地： 有,工具箱名称:anfisedit,以下是一些使用说明.1. GUI工具 Anfisedit 打开ANFIS编辑器GUI、Fuzzy 调用基本FIS编辑器、Mfedit 隶属度函数编辑器、Ruleedit 规则编辑器和语法解析器、Ruleview 规则观察器和模糊推理方框图、Surfview输出曲...