MATLAB动态模糊神经网络增量学习系统

资 源 简 介

本项目开发了一个基于MATLAB的动态模糊神经网络模型，支持对连续数据流的自适应建模与在线预测。系统通过动态结构演化机制，能够根据新数据自主调整网络参数与规则，实现高效的增量学习能力。

详 情 说 明

基于动态模糊神经网络的增量学习系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种动态模糊神经网络（DFNN）模型，专门用于处理连续输入数据流的自适应建模与预测任务。系统采用动态结构演化机制，能够根据新输入数据自动调整网络结构和参数，具备在线学习能力。该模型支持回归与分类任务，适用于需要实时学习和适应的智能系统场景。

功能特性

• 动态规则生成：采用在线聚类算法自动创建和修剪模糊规则
• 结构自适应：基于稳定性准则动态优化网络结构复杂度
• 增量学习：使用递归最小二乘法实现参数在线更新
• 实时推理：支持单样本或小批量数据的即时预测
• 多任务支持：可处理回归预测和分类识别问题
• 训练监控：提供规则数量变化、误差收敛等训练过程可视化

使用方法

数据输入格式

• 训练数据：N×M维数值矩阵（N为样本数，M为特征维度）
• 在线数据流：实时输入的单个样本或小批量数据
• 参数配置：聚类半径阈值、遗忘因子、规则增长阈值等超参数

输出结果

• 网络模型：包含模糊规则库、隶属度函数参数、结论层权重的完整模型
• 预测结果：新数据的回归值或分类概率输出
• 学习过程：规则数量变化曲线、误差收敛曲线等训练指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备数值计算和矩阵运算能力
• 建议内存4GB以上以处理较大规模数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括模型初始化、在线聚类处理、递归最小二乘参数学习、网络结构动态优化以及实时预测推理等完整流程。该文件整合了训练与推理模块，能够根据输入数据特性自动选择学习策略，并提供训练过程的可视化监控功能。