Anfis-Fuzzy Logis-Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

资 源 简 介

Anfis-Fuzzy Logis-Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

详 情 说 明

ANFIS（自适应神经模糊推理系统） 是一种结合了模糊逻辑和神经网络优势的混合智能系统。它通过神经网络的自学习能力来优化模糊逻辑系统的参数，使其能够更精确地建模复杂非线性的输入输出关系。

核心思想 ANFIS以模糊推理系统（FIS）为基础结构，通过神经网络算法动态调整模糊规则的前件（如隶属函数参数）和后件（输出函数系数）。这种结合既保留了模糊系统处理不确定性的能力，又赋予其从数据中学习规律的自适应性。

典型结构 输入层：接收原始数据 模糊化层：通过隶属函数将精确输入转化为模糊量 规则层：执行模糊逻辑运算（如AND/OR） 归一化层：计算每条规则的激活强度 输出层：去模糊化得到最终结果

应用场景 非线性系统建模 预测分析（如股票、天气） 工业过程控制 模式识别与分类

ANFIS的独特价值在于通过数据驱动的方式自动优化传统模糊系统中依赖专家经验的参数设定，成为解决复杂不确定性问题的有效工具。