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模糊神经网络 输入/输出变量隶属度函数曲线 模糊神经网络 用遗传算法训练网络，将网络可变阈值Wb、可变权值Wc、We、Wf 作为基因组成染色体。群体中第i条染色体的适应度为: S(i)=1/E(i) 其中 初始染色体数：200 每次遗传操作选取100对染色体进行交叉变异操作 变异概率为0.1，变异步长0.01 模糊神经网络 天气预报输出结果 模糊神经网络 如： rule1：if X1 is small and X2 is small then Y is H1 …1.0,0.66,0.48,0.50 rule45：if X1 is big and X2 is big then Y is H5…1.02,0.84,1.05,1.27 按此方法，可提取出重要性提高的9条规则作为实际应用的参考如下所示： rule1：if X1 is small and X2 is small then Y is H3 with 1.49 rule2：if X1 is small and X2 is mid then Y is H4 with 1.69 rule3：if X1 is small and X2 is bigs then Y is H5 with 2.09 rule4：if X1 is mid and X2 is small then Y is H3 with 2.20 rule5：if X1 is mid and X2 is mid then Y is H1 with 1.52 rule6：if X1 is mid and X2 is big then Y is H1 with 1.88 rule7：if X1 is big and X2 is small then Y is H1 with 1.51 rule8：if X1 is big and X2 is mid then Y is H4 with 1.60 rule9：if X1 is big and X2 is big then Y is H5 with 1.27 模糊神经网络 －训练前 --训练后 输入/输出变量隶属度函数曲线的变化 * 去除PPT模板上的--无忧PPT整理发布的文字 首先打开PPT模板，选择视图，然后选择幻灯片母版 然后再在幻灯片母版视图中点击“无忧PPT整理发布”的文字文本框，删除，保存即可 更多PPT模板资源，请访问无忧PPT网站-- 使用时删除本备注即可 ? 将此幻灯片插入到演示文稿中 将此模板作为演示文稿（.ppt 文件）保存到计算机上。 打开将包含该图像幻灯片的演示文稿。 在“幻灯片”选项卡上，将插入点置于将位于该图像幻灯片之前的幻灯片之后。（确保不要选择幻灯片。插入点应位于幻灯片之间。） 在“插入”菜单上，单击“幻灯片（从文件）”。 在“幻灯片有哪些信誉好的足球投注网站器”对话框中，单击“有哪些信誉好的足球投注网站演示文稿”选项卡。 单击“浏览”，找到并选择包含该图像幻灯片的演示文稿，然后单击“打开”。 在“幻灯片（从文件）”对话框中，选择该图像幻灯片。 选中“保留源格式”复选框。如果不选中此复选框，复制的幻灯片将继承在演示文稿中位于它之前的幻灯片的设计。 单击“插入”。 单击“关闭”。 譬如，在汽车驾驶速度的控制过程中，控制规则可以描述为“如果速度快了，那么减小油门；如果速度慢了，那么加大油门。”下面就来介绍如何利用模糊数学从语言规则中提取其蕴涵的模糊关系。 * 其中Wb为可变阈值，Wc ,We和Wf 为可变权值。其中，A层为输入层，B、C层实现输入量的模糊化，D、E层实现模糊推理规则，D层实现模糊规则前提的‘与’操作，E层完成求和功能，列出规则输出。F、G层用“重心法”实现非模糊化操作。 * * 模糊神经网络 模糊数学基础 “模糊”是指客观事物彼此间的差异在中间过渡时，界限不明显，呈现出的“亦此亦彼”性。“模糊”是相对于“精确”而言的。 “精确”：“老师”、“学生”、“工人” “模糊”：“高个子”、“热天气”、“年轻人” 模糊数学基础 经典集合 一个元素对于一个集合，要么属于，要么不属于，二者必居其一，绝不允许模棱两可，这样的集合称为经典集合。 经典集合的描述：特征函数 模糊集合 设X是全集(或论域)，称映射 A：X→[0,1] 确定了一个X中的模糊集合A，A(x)称为A的隶属函数，它表示x对A的隶属程度。 模糊集合的描述：隶属函数 隶属度刻画元素属于某集合的程度 模糊数学基础 例：设论域X = [0, 100]表示年龄的集合，X中模糊集合A=“年老”和B=“年轻”的隶属函数可分别定义为 模糊数学基础 模糊关系 设X={x1,x2,… ,xm}，Y