MATLAB ANFIS自适应模糊神经网络推理系统入门实例

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的ANFIS基础实现，通过模糊逻辑与神经网络的结合实现对非线性系统的建模推理。代码包含完整注释，适合初学者快速掌握ANFIS核心概念及应用方法。

详 情 说 明

基于ANFIS的自适应模糊神经网络推理系统入门实例

项目介绍

本项目实现了一个基础的ANFIS（自适应神经网络模糊推理系统）模型，通过结合模糊逻辑与神经网络的优势，对非线性系统进行建模和推理。项目提供完整的代码实现与详细注释，适用于初学者理解ANFIS的工作原理和实现流程。

功能特性

• 自适应学习：结合神经网络的自学习能力和模糊逻辑的推理能力
• 模糊规则生成：支持自动生成和手动配置模糊规则
• 参数优化：采用梯度下降算法对隶属度函数参数进行自适应优化
• 可视化分析：提供训练过程误差曲线、隶属度函数变化等可视化结果
• 性能评估：包含均方误差（MSE）、决定系数（R²）等评估指标
• 易用性：代码结构清晰，注释详细，适合教学和入门使用

使用方法

1. 准备数据：准备数值型训练数据集（N×M矩阵），N为样本数，M为特征维度
2. 配置参数：

- 设置隶属度函数类型（高斯型、三角型等）及初始参数 - 配置学习率、训练迭代次数、误差容忍阈值等优化参数

1. 模型训练：运行训练程序，系统将自动优化模糊规则和神经网络参数
2. 推理预测：使用训练好的模型对新输入数据进行预测
3. 结果分析：查看预测结果和性能评估指标，分析可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和绘图功能
• 内存需求取决于数据集大小，建议至少4GB RAM

文件说明

主程序文件实现了ANFIS系统的核心功能，包括模型初始化、前向传播计算、误差反向传播、参数优化更新等完整训练流程。该文件整合了数据预处理、模糊规则生成、隶属度函数参数调整、神经网络权重学习以及训练过程监控等关键模块，提供从数据输入到模型输出的完整处理链条，同时负责生成训练过程的可视化结果和性能评估报告。