基于MATLAB的动态模糊神经网络自动规则生成与自适应建模系统

资 源 简 介

本项目运用动态模糊神经网络理论，实现从输入数据自动提取并精简模糊规则，动态优化网络结构，支持自适应建模与智能决策。系统高效处理非线性问题，适用于复杂系统建模与预测分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的动态模糊神经网络自动规则生成与自适应建模系统

项目介绍

本项目实现了基于吴世虔教授提出的动态模糊神经网络（Dynamic Fuzzy Neural Network, DFNN）理论，构建了一个能够根据输入数据自动生成模糊规则、动态调整网络结构的智能建模系统。该系统集成了动态结构学习与参数学习算法，具备在线学习能力，可用于复杂非线性系统的建模、预测和控制任务。

功能特性

• 自动规则生成：根据输入样本自动提取模糊规则，并进行规则约简优化
• 动态结构调整：基于误差下降率和规则显著性度量，动态调整网络结构和隶属函数参数
• 在线学习能力：支持实时数据流处理，能够根据新数据自适应更新网络
• 多推理机制：支持Mamdani型和T-S型等多种模糊推理机制
• 可视化分析：提供网络性能评估、隶属函数可视化及训练过程动态显示
• 模型导出：训练完成的模型可导出为MATLAB函数或Simulink模块

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M维矩阵）和目标输出（N×P维矩阵）
2. 参数配置：设置隶属函数类型、规则生成阈值、学习率等网络参数
3. 模型训练：运行主程序进行网络训练，系统将自动生成最优规则库
4. 模型验证：使用验证数据集评估模型性能，观察训练误差和规则数量变化
5. 预测应用：使用训练好的模型进行预测，获取输出结果及置信区间
6. 结果分析：查看生成的模糊规则库、隶属函数可视化及性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持MATLAB图形显示
• 必需工具箱：模糊逻辑工具箱、神经网络工具箱

文件说明

main.m 文件作为系统的主入口程序，整合了数据加载与预处理、网络参数初始化、动态模糊神经网络结构的构建与训练、规则库的自动生成与优化、模型性能的实时评估与可视化展示等核心功能。该文件通过协调各算法模块的工作流程，实现了从数据输入到模型输出的完整自动化处理，为用户提供了一站式的模糊神经网络建模解决方案。