简单FCM_grnn神经网络代码

资 源 简 介

简单FCM_grnn神经网络代码

详 情 说 明

FCM-GRNN神经网络是一种将模糊C均值聚类（FCM）与广义回归神经网络（GRNN）结合的混合模型。这种结构通常用于解决分类或回归问题，尤其适合处理具有模糊边界的数据集。

FCM（模糊C均值）作为预处理阶段，负责对输入数据进行软聚类。与传统K均值不同，FCM允许数据点以隶属度形式属于多个簇，这能更好地捕捉复杂数据分布。聚类结果（如簇中心和隶属度矩阵）会作为特征输入到后续的GRNN层。

GRNN部分采用径向基函数进行非线性建模，其特点是单次学习、无需迭代训练。网络结构通常包含输入层、模式层、求和层和输出层，利用核函数直接计算预测值。当接收到FCM的处理结果后，GRNN能快速建立输入与输出的概率关系。

该模型的优势在于：通过FCM预处理增强了特征表达能力，而GRNN保证了实时推理能力。典型应用场景包括时间序列预测、模式识别等需要处理不确定性数据的领域。实现时需注意模糊聚类参数（如簇数量、模糊系数）与GRNN平滑因子的调优。