模糊神经网络算法之matlab实现

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4、i贴吧 查看文章 【转】模糊神经网络算法之MATLAB实现2011-05-0712:59转载自分享最终编辑whutzxlfunctionretstr=FnnTrain(dt,ld,tt,sp)retstr=-1;%%%%输入参数赋值开始%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%方便调试程序用，程序调试时去掉这部分的注释%dt=4;     %学习阈值%ld=0.05;   %学习进度%tt=10;     %训练次数%sp='da

5、tasample.txt';   %一个点的监测数据%%%%输入参数赋值结束%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%globalrecordDimention;globalsampleNumber;globalweightNumber;globaldistanceThread;globalWW;globallearningDegree;globalepochsNumber;distanceThread=dt;learningDegree=ld;traintimes=tt;A=load(sp);  [ArowAcol

6、]=size(A);%样本个数sampleNumber=Arow;recordDimention=Acol;disp(sampleNumber);WW=A(1,:);WW=[WW[1]];weightNumber=1;epochsNumber=1;  forjj=2:1:sampleNumber     TrainNN2(A(jj,:));endforjt=1:traintimes-1     forjt2=1:sampleNumber         TrainNN2(A(jj,:));     endend%将训练结果写

7、入权值文件dlmwrite('dataw.dat',WW,'t');%%训练子函数%functionTrainNN2(a)globalrecordDimention;globalsampleNumber;globalweightNumber;globaldistanceThread;globalWW;globallearningDegree;globalepochsNumber;Ldistance=zeros(2,weightNumber);forj1=1:weightNumber     Ldistance(2,j1)

8、=j1;end%%%%%%输入输出空间的模糊分割forj2=1:weightNumber     Lx=0;     forj3=1:recordDimention         Lx=Lx+(a(j3)-WW(j2,j3)).*(a(j3)-WW(j2,j3));     end     Ldistance(1,j2)=sqrt(Lx);end%%%%%%计算模糊空间的距离  Lx1=Ldistance(1,1);Lx2=Ldistance(2,1);forj4=2:weightNumber     if(Ldistan

9、ce(1,j4)

10、 WW(nowWeight,recordDimention+1)=WW(nowWeight,recordDimention+1)+1;     updateW=1;end    if(updateW==0)     weightNumber=weightNumber+1;     a=[a[1]];     WW=[WW;a];end类别：默认分类

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