MATLAB集成化模糊神经网络工具箱

资 源 简 介

本项目实现集成的模糊神经网络工具箱，提供GUI和函数接口，支持模糊规则自动生成、多层自适应网络结构设计，简化系统建模与优化流程。适用于智能控制、模式识别等领域。

详 情 说 明

MATLAB集成化模糊神经网络工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的模糊神经网络集成工具箱，结合模糊逻辑推理与神经网络学习能力，提供GUI界面和函数接口两种操作方式。工具箱集成了模糊规则自动生成、自适应网络结构、智能参数优化和可视化监控等核心模块，支持分类、预测、控制等多种应用场景的快速建模与部署。

功能特性

• 模糊规则自动生成与编辑系统：支持基于数据的模糊规则自动提取和人工规则交互式编辑
• 多层自适应神经网络结构：实现TSK型模糊推理系统与神经网络的深度融合
• 智能参数优化模块：集成遗传算法、粒子群算法等优化方法自动调整网络参数
• 可视化训练过程监控：实时显示训练误差曲线、隶属度函数变化等关键指标
• 多场景应用模板：提供分类、预测、控制等典型应用场景的快速实现模板

使用方法

数据输入

• 支持CSV、MAT、Excel格式的数值矩阵输入，要求包含特征变量和目标变量
• 可导入手动输入的IF-THEN规则文本或从数据自动提取的规则结构

参数配置

• 设置隶属度函数类型、神经网络层数、节点数量等网络参数
• 配置遗传算法种群大小、迭代次数等优化超参数

结果输出

• 训练完成的模糊神经网络模型（MAT文件格式）
• 预测/分类结果及性能评估报告（RMSE、准确率等指标）
• 隶属度函数分布图、规则激活强度图等可视化结果
• 可生成独立MATLAB函数代码，支持脱离工具箱环境运行

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，处理大型数据集时建议8GB以上

文件说明

主程序文件实现了工具箱的完整功能集成，包括GUI界面初始化、数据预处理模块调用、模糊规则生成引擎启动、神经网络结构配置、训练过程监控界面生成以及结果导出功能的统一调度。该文件作为工具箱的入口点，负责协调各功能模块之间的数据流和控制逻辑，为用户提供一体化的操作体验。