MATLAB神经模糊系统辨识工具箱：基于Takagi-Sugeno的自适应建模

资 源 简 介

本MATLAB工具实现了Takagi-Sugeno型神经模糊系统，支持多输入单输出数据的自动建模。通过神经网络优化技术，系统能够从训练数据中自适应学习模糊规则，为复杂系统提供高效的数据分析与辨识解决方案。

详 情 说 明

基于Takagi-Sugeno方法的神经模糊系统辨识与数据分析工具

项目介绍

本项目实现了一个基于神经模糊系统的数据建模与分析平台，核心功能是通过训练数据自动构建Takagi-Sugeno型模糊推理系统。系统能够处理多输入单输出的数据样本，通过神经网络优化技术自适应地学习模糊规则的前件参数和后件函数，提供从数据预处理到模型验证的完整解决方案。

功能特性

• 自动规则生成：根据指定规则数量自动构建模糊规则结构
• 参数优化：采用神经网络算法优化隶属度函数前件参数
• 后件函数拟合：使用最小二乘法估计线性后件函数系数
• 模型验证：支持训练集和独立验证集的性能评估
• 可视化分析：提供隶属度分布和预测结果的可视化展示
• 性能指标：输出训练误差、验证误差、规则重要性权重等量化指标

使用方法

数据准备

准备训练数据集（N×M维数值矩阵，其中N为样本数，M-1个输入特征+1个输出标签）和可选验证数据集。

参数设置

设置以下输入参数：

• 模糊规则数量
• 隶属度函数类型（高斯型/三角型等）
• 训练迭代次数

模型构建与评估

运行主程序后，系统将：

1. 自动生成模糊规则库
2. 优化隶属度函数参数
3. 拟合后件函数系数
4. 输出训练完成的模糊模型对象
5. 提供性能指标和预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：神经网络工具箱、优化工具箱
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的神经模糊系统建模流程，主要包含以下核心能力：数据加载与预处理功能、模糊规则初始化模块、前件参数神经网络优化器、后件参数最小二乘估计算法、模型训练控制逻辑、性能评估指标计算单元以及结果可视化组件。该文件通过整合各功能模块，实现了从原始数据输入到最终模型输出的端到端处理流水线。