MATLAB实现的模糊神经网络(FNN)建模与推理系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的模糊神经网络系统，支持模糊规则库的自动生成与手动定制，完整实现模糊化、推理、归一化及解模糊化四层网络结构，适用于复杂系统的智能建模与推理任务。

详 情 说 明

模糊神经网络（FNN）建模与推理系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了一个完整的模糊神经网络系统，将模糊逻辑的不确定性处理能力与神经网络的学习机制相结合。系统通过模糊化层、推理层、归一化层和解模糊化层的层级结构，实现对复杂数据的建模与推理。项目提供从数据输入、模型训练到预测输出的全流程功能，并支持关键中间结果的可视化，适用于分类与回归等多种任务场景。

功能特性

• 灵活的规则库管理：支持根据数据自动生成模糊规则，也允许用户手动定义规则库，增强模型的可解释性。
• 结构化网络设计：清晰实现了模糊神经网络的四层核心结构（模糊化、推理、归一化、解模糊化），确保推理过程的透明性。
• 高效的混合学习算法：结合最小二乘估计与梯度下降反向传播，同时优化隶属度函数参数和规则后件权重，提升收敛速度与模型精度。
• 多任务支持：可处理分类问题（输出类别标签及概率）与回归问题（输出连续值及不确定性区间）。
• 全面的可视化分析：提供隶属度函数、规则激活强度、训练误差曲线等图形化展示，辅助模型分析与调试。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据组织为N×M的数值矩阵（N个样本，M个特征），并准备好对应的标签向量（分类）或目标值向量（回归）。
2. 配置模型参数：可通过配置文件或函数参数设置隶属度函数类型（如高斯函数）、规则数量、学习率等超参数。如不指定，系统将使用默认参数。
3. 训练模型：调用主函数启动训练过程。系统将执行混合学习算法，并保存优化后的模糊神经网络模型。
4. 进行预测：加载训练好的模型，输入新的1×M或K×M数据矩阵，即可获得预测结果及相关不确定性信息。
5. 查看结果：利用系统生成的可视化图形，深入理解模型的决策过程与性能。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)、统计与机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox)

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，具体包括：系统初始化与用户交互界面的启动；训练与预测流程的总控制；关键参数（如规则数、学习算法选项）的接收与配置；调用各模块完成数据模糊化、网络前向传播、误差反向传播与参数更新等学习过程；最后驱动可视化组件对隶属度函数、规则权重及误差曲线进行绘图展示。