MATLAB实现的智能建模系统：基于特征选择与协同模糊聚类的T-S模糊模型

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过多源数据特征选择去除冗余信息，结合协同模糊聚类自适应划分数据空间，构建T-S模糊推理模型。系统能对新数据进行智能预测，适用于复杂系统的建模与模式识别应用。

详 情 说 明

基于特征选择与协同模糊聚类的T-S模糊模型智能建模系统

项目介绍

本项目实现了一套智能模糊建模系统，面向复杂非线性系统的建模与仿真需求。系统通过多源数据融合与特征选择技术滤除冗余信息，利用协同模糊聚类自适应划分数据空间，并构建具备高解释性的T-S型模糊推理模型。系统支持模式识别与回归分析两类核心任务，可广泛应用于工业过程监控、传感器数据分析等场景。

功能特性

• 智能特征选择：集成Relief-F算法与互信息熵法，自动识别并保留对模型预测有关键贡献的特征子集
• 协同聚类分析：采用协同模糊C均值(Cooperative Fuzzy C-Means)算法，实现多视角数据空间的鲁棒划分
• T-S模糊建模：基于聚类结果构建Takagi-Sugeno模糊模型，具备清晰的If-Then规则结构
• 参数优化：结合最小二乘法与梯度下降法，优化模型前件与后件参数
• 多任务支持：兼容分类与回归任务，输出RMSE、准确率等多项性能指标
• 可视化输出：提供特征权重、聚类中心、隶属函数及规则库等中间结果的直观展示

使用方法

1. 数据准备：准备符合格式要求的多维数值数据集，可选择包含标签列用于监督学习
2. 参数配置：设置特征选择方法、聚类数目、模糊指数、协同权重等超参数
3. 模型训练：运行主程序，系统自动执行特征选择、聚类分析、模型构建与参数优化
4. 结果分析：查看特征重要性排序、聚类效果、模糊规则及模型性能评估报告
5. 预测应用：使用训练好的模型对新数据进行推理预测，获得分类结果或数值预测值

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具包：Statistics and Machine Learning Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持多核CPU运算

文件说明

主程序文件整合了系统的完整建模流程，依次实现了数据加载与预处理、特征重要性计算与选择、基于协同模糊聚类的数据空间划分、T-S模糊规则生成与参数辨识、模型验证与性能评估等核心功能模块，最终输出可用的模糊推理系统及详细的建模分析报告。