MATLAB实现的基于模糊神经网络与BP算法的智能控制系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB设计了一个结合模糊逻辑与神经网络的智能控制系统。通过BP算法训练神经网络，系统能够对非线性系统进行智能控制，具备数据模糊化、神经网络推理和反模糊化输出功能。

详 情 说 明

基于模糊神经网络与BP算法的智能控制系统设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个结合模糊逻辑与神经网络技术的智能控制系统。系统以BP（反向传播）算法为训练核心，通过模糊化输入数据、神经网络推理与反模糊化处理，完成对复杂非线性系统的智能控制。系统支持在线学习与离线训练两种运行模式，可广泛应用于系统建模、预测控制及自适应优化等场景。

功能特性

• 智能控制核心：融合模糊推理与神经网络学习，具备处理非线性、不确定性系统的能力
• 双模式训练：支持离线批量训练与在线实时学习两种模式，满足不同应用场景需求
• 完整处理流程：实现从数据模糊化、神经网络前向/反向传播到输出反模糊化的全流程
• 专家知识集成：支持通过模糊规则库导入专家经验，提升系统初始性能
• 多维输出分析：提供训练过程可视化、隶属度分布、控制性能评估等综合输出

使用方法

1. 准备输入数据：配置训练数据集（输入-输出样本对）、实时输入信号或定义模糊规则
2. 设置系统参数：指定神经网络结构（隐藏层节点数、学习率等）和隶属函数参数
3. 运行智能控制：启动系统进行训练或实时控制，可选择在线/离线模式
4. 分析输出结果：查看训练误差曲线、控制输出量、性能评估报告等输出信息
5. 可视化监控：通过生成的训练动画、模糊推理表面图和实时控制曲线监控系统状态

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持浮点运算的处理器
• 依赖工具：MATLAB神经网络工具箱、图像处理工具箱（用于可视化）

文件说明

main.m 文件作为项目的主入口与总控模块，承担系统核心功能的集成与调度。其主要实现了系统初始化参数的配置、模糊化处理与隶属度计算的前端逻辑、神经网络结构构建与BP算法训练过程、基于网络输出的反模糊化与精确控制量生成，同时负责协调在线/离线两种运行模式的流程控制，并统一管理训练过程与结果的可视化输出。