T-S模糊神经网络的Matalb程序

资 源 简 介

T-S模糊神经网络的Matalb程序

详 情 说 明

T-S模糊神经网络是一种结合模糊逻辑与神经网络优势的智能算法，常用于处理非线性系统建模或分类问题。在Matlab环境下实现时，通常借助Fuzzy Logic Toolbox和神经网络工具箱协同构建。

该模型的核心分为两部分： 前件网络：通过模糊化层将输入变量转化为隶属度，采用高斯函数等计算各规则触发强度 后件网络：对应线性神经网络，对每条模糊规则输出进行加权求和

应用于端点检测时，网络会学习信号特征的模糊规则（如幅度突变、频谱变化），通过训练数据调整隶属函数参数和结论层权重。Matlab实现时需注意： 使用anfis函数进行自适应神经模糊训练 通过调整隶属函数数量平衡精度与计算复杂度 对输出决策设置合适的阈值判断端点位置

典型改进方向包括引入遗传算法优化初始参数，或结合小波变换提升噪声环境下的检测鲁棒性。