TS的模糊神经网络

资 源 简 介

TS的模糊神经网络

详 情 说 明

TypeScript中的模糊神经网络是一种结合模糊逻辑与神经网络的混合智能系统，适用于处理不确定性和非线性问题。

核心实现思路 数据预处理 输入数据需归一化，模糊化层通过高斯或三角形隶属度函数将精确值转换为模糊集合，每个特征对应多个模糊子集（如"低""中""高"）。

网络结构 模糊推理层：使用TS的类封装规则库，每条规则包含前件（隶属度乘积/最小值）和后件（加权输出）。 去模糊化层：采用重心法将模糊输出转换为精确值，例如加权平均。

对比分析实现 数据对比：记录原始输入与网络输出的二维数组，用折线图可视化差异。 均方差（MSE）：在训练过程中实时计算预测值与真实值的均方差，通过控制台或图表输出迭代过程中的变化曲线。 隶属度对比：对同一输入值，绘制不同隶属度函数（如高斯与三角形）的输出曲线，对比模糊化效果差异。

扩展思考 可通过动态调整隶属度函数的参数（如方差）观察模型灵敏度。 在TS中利用泛型封装模糊神经网络的通用训练接口，支持不同数据类型的适配。

注意事项 TypeScript的类型系统能有效约束网络参数（如学习率、迭代次数），避免运行时类型错误，提升代码健壮性。