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👨?🎓博主课外兴趣:中西方哲学,送予读者:
👨?💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时候,不要觉得这些问题搞笑,哲学就是追究终极问题,寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记:科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能让人胸中升起一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。
? ? ?或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
目录
1 概述
2 Matlab代码实现
3 运行结果
?4 结论
5 参考文献
6 写在最后
1 概述
介绍了ANF’IS(基于自适应网络的模糊推理系统)的架构和学习过程,它是在自适应网络框架下实现的模糊推理系统。通过使用混合学习过程,所提出的 ANFIS 可以基于人类知识(以模糊 if-then 规则的形式)和规定的输入-输出数据对构建输入-输出映射。在仿真中,ANFIS 架构用于对非线性函数进行建模,在线识别控制系统中的非线性组件,并预测混沌时间序列,所有这些都产生了显着的结果。列出并讨论了与人工神经网络的比较和早期关于模糊建模的工作。还建议了对所提议的 ANFIS 的其他扩展以及对自动控制和信号处理的有希望的应用。
详细文章点这里:https://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=256541
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2 Matlab代码实现
本文仅展现部分代码,全部代码点击下面链接:
基于 ANFIS 的非线性回归(Matlab代码实现)
clc;
clear;
close all;
%% 创建时间序列数据
data = load('engine_data');
% 关于数据集介绍
% 输入:
% 1. 燃料消耗率
% 2. 速度
% 目标:
% 1. 扭矩
% 2. 一氧化二氮排放
Inputs = data.Inputs';
Targets = data.Targets';
nData = size(Inputs,1);
Targets = Targets(:,2); % 选择第一个输出模型
%% 切换数据
PERM = randperm(nData); % 随机排列数据
pTrain=0.85;
nTrainData=round(pTrain*nData);
TrainInd=PERM(1:nTrainData);
TrainInputs=Inputs(TrainInd,:);
TrainTargets=Targets(TrainInd,:);
pTest=1-pTrain;
nTestData=nData-nTrainData;
TestInd=PERM(nTrainData+1:end);
TestInputs=Inputs(TestInd,:);
TestTargets=Targets(TestInd,:);
%% FIS生成方法的选择
Option{1}='Grid Partitioning (genfis1)';
Option{2}='Subtractive Clustering (genfis2)';
Option{3}='FCM (genfis3)';
ANSWER=questdlg('Select FIS Generation Approach:',...
'Select GENFIS',...
Option{1},Option{2},Option{3},...
Option{3});
pause(0.01);
3 运行结果
?
?4 结论
模糊控制是迄今为止模糊集理论和模糊推理系统最成功的应用。由于 ANFIS 的自适应能力,它在自适应控制和学习控制中的应用是即时的。最重要的是,它可以替代控制系统中几乎所有的神经网络来达到同样的目的。例如,Narendra 在自适应控制中使用神经网络的开创性工作 [32] 都可以通过 ANFIS 类似地实现。此外,Werbos [9]、[62] 提出的控制中的神经网络的四种通用设计(即监督控制、直接逆向控制、神经自适应控制和效用的反向传播)也是直接适用的方案对于 ANFIS。特别是我们采用了一种类似的通过时间反向传播[33]或及时展开的方法来实现具有四个规则的自学习模糊控制器,可以以接近最佳的方式平衡倒立摆[12]。预计神经网络技术在控制方面的进步也可以促进 ANFIS 的进步,反之亦然。神经网络在信号处理中的积极作用 [64]、[21] 也暗示了 ANFIS 的类似应用。 ANFIS 的非线性和结构化知识表示是自适应滤波 [8] 和自适应信号处理 [63] 中经典线性方法的主要优势,例如识别、逆建模、预测编码、自适应信道均衡、自适应干扰(噪声或回声)取消等。
5 参考文献
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=256541
6 写在最后
部分理论引用网络文献,如有侵权请联系删除。
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