MATLAB实现的模糊神经网络混合智能控制系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB设计了一种结合模糊逻辑推理与神经网络自学习的智能控制系统，能够有效处理不确定性输入，通过模糊化、神经网络优化及解模糊化实现自适应精确控制。

详 情 说 明

基于模糊逻辑与神经网络的混合智能控制系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种融合模糊逻辑推理与神经网络自学习能力的混合智能控制系统。系统能够有效处理具有不确定性的输入信号，通过模糊化、规则推理与神经网络的参数自调整机制，实现对复杂非线性系统的精确控制或智能决策。该系统兼具模糊逻辑的透明解释性与神经网络的强大学习能力，在控制精度、抗干扰性和泛化性能方面表现优异。

功能特性

• 模糊神经混合架构：结合模糊逻辑的不确定性处理能力与神经网络的自适应学习特性。
• 多维度输入支持：可接受温度、压力等多种连续型传感器数据作为输入。
• 自适应参数优化：利用反向传播（BP）等神经网络训练算法在线或离线调整隶属度函数及规则参数。
• 双重输出模式：既可输出精确控制量（如电压、阀门开度），也可输出分类决策（如故障诊断标签）。
• 抗噪声干扰：对输入数据中的噪声与不确定性具备良好的鲁棒性。

使用方法

1. 准备输入数据：将系统状态变量（如传感器采集的连续数值）按指定格式组织为输入矩阵。
2. 系统初始化：设置模糊集合数量、隶属度函数类型、神经网络结构等初始参数。
3. 训练/学习模式（可选）：若有历史数据，可启用神经网络训练功能以优化规则库与参数。
4. 运行控制系统：载入输入数据，执行主程序，系统将自动完成模糊化、推理与解模糊化流程。
5. 获取输出结果：系统返回控制信号或分类结果，可用于实际执行器或决策模块。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：模糊逻辑工具箱、神经网络工具箱
• 内存建议：≥ 4 GB RAM（根据输入维度和数据量调整）

文件说明

主程序文件完成了系统的核心处理流程，主要包括：读取输入传感器数据、进行输入变量的模糊化处理、调用神经网络模块对模糊规则进行优化与推理、执行解模糊化操作以生成最终的控制量或分类结果，并支持结果可视化与性能评估功能。该文件集成了系统的完整工作链路，是项目的主要执行入口。