MATLAB自适应模糊神经网络建模与预测工具

资 源 简 介

本项目提供一个基于MATLAB的可定制模糊神经网络系统，支持用户自定义模糊规则与隶属度参数，集成神经网络结构可视化配置及自适应学习功能，适用于复杂系统建模与动态预测场景。

详 情 说 明

可定制的自适应模糊神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于模糊逻辑与神经网络集成的智能建模系统。系统将模糊逻辑的不确定性处理能力与神经网络的自学习特性相结合，通过可定制的模糊规则库和网络结构配置，为用户提供灵活且自适应的建模与预测解决方案。系统支持回归预测和分类识别两种工作模式，适用于复杂非线性系统的建模、时间序列预测、模式识别等多种应用场景。

功能特性

• 可定制模糊系统：支持用户通过GUI界面或配置文件自定义模糊规则库和隶属度函数参数
• 可视化网络配置：提供直观的神经网络结构配置界面，实时显示网络拓扑
• 自适应学习机制：采用先进的自适应学习算法，根据训练数据自动优化网络参数
• 双工作模式：支持回归预测（连续值输出）和分类识别（离散标签输出）
• 全面评估体系：内置多种性能评估指标（均方误差、分类准确率等）
• 完整输出功能：提供模型保存、规则导出、可视化分析等完整输出方案

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集，格式为数值型矩阵（n×m），其中n为样本数量，m为特征维度
2. 系统配置：

- 通过GUI界面设置模糊规则和隶属度函数参数 - 配置神经网络结构参数（隐含层节点数、学习率、训练次数等） - 选择工作模式（回归预测或分类识别）

1. 模型训练：启动训练过程，系统将显示实时训练状态和误差收敛曲线
2. 结果分析：查看预测结果、性能评估报告和可视化分析图表
3. 模型导出：保存训练好的模型文件（.mat格式）和优化后的模糊规则描述

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux（Ubuntu 16.04+），macOS（10.14+）
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：最低4GB，推荐8GB及以上
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，实现了从数据加载、模糊规则配置、神经网络构建到模型训练与评估的完整流程。具体包含模糊推理系统的初始化、网络参数的自适应优化算法、双模式（回归/分类）处理逻辑、训练过程实时可视化以及模型结果的输出与保存功能。