模糊神经网络算法之MATLAB实现

1、窗体顶端用户名:   密码: 登录 窗体底端注册 矿业人生的空间 主页博客相册|个人档案 |好友 |i贴吧  查看文章 【转】 模糊神经网络算法之MATLAB实现2011-05-07 12:59转载自 分享最终编辑 whutzxlfunction retstr = FnnTrain(dt,ld,tt,sp) retstr=-1; % 输入参数赋值开始 % % 方便调试程序用，程序调试时去掉这部分的注释 % dt=4;      %学习阈值 % ld=0.05;   

2、 %学习进度 % tt=10;      %训练次数 % sp='datasample.txt'    %一个点的监测数据 % 输入参数赋值结束 % global recordDimention; global sampleNumber; global weightNumber; global distanceThread; global WW; global learningDegree; global epochsNumber; distanceThread=dt; learningDegree

3、=ld; traintimes=tt; A=load(sp);    Arow Acol=size(A); %样本个数 sampleNumber=Arow; recordDimention=Acol; disp(sampleNumber); WW=A(1,:); WW=WW 1; weightNumber=1; epochsNumber=1;    for jj=2:1:sampleNumber       TrainNN2(A(jj,:); end for jt=1:traintimes-1  

4、;     for jt2=1:sampleNumber           TrainNN2(A(jj,:);       end end % 将训练结果写入权值文件 dlmwrite('dataw.dat',WW,'t'); % % 训练子函数 % function TrainNN2(a) global recordDimention; global sampleNumber; g

5、lobal weightNumber; global distanceThread; global WW; global learningDegree; global epochsNumber; Ldistance=zeros(2,weightNumber); for j1=1:weightNumber       Ldistance(2,j1)=j1; end % %输入输出空间的模糊分割 for j2=1:weightNumber       Lx=0;    

6、   for j3=1:recordDimention           Lx=Lx + (a(j3) - WW(j2,j3) .* (a(j3) - WW(j2,j3);       end       Ldistance(1,j2)=sqrt(Lx); end % %计算模糊空间的距离   Lx1=Ldistance(1,1); Lx2=Ldistance(2,

7、1); for j4=2:weightNumber       if(Ldistance(1,j4)<Lx1)           Lx1=Ldistance(1,j4);           Lx2=Ldistance(2,j4);       end end % %修正模糊规则 updateW=0; nowW

8、eight=Lx2; if(Lx1<=distanceThread)       for j6=1:recordDimention           WW(nowWeight,j6)=WW(nowWeight,j6) + learningDegree .* (a(j6) - WW(nowWeight,j6);       end       WW(n

9、owWeight,recordDimention+1)=WW(nowWeight,recordDimention+1)+1;       updateW=1; end      if( updateW=0)       weightNumber=weightNumber+1;       a=a 1;       WW=WW;a; end类别：默认分类 |

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