模糊神经网络M语言实现.docVIP

模糊神经网络M语言实现 function [out] ifnn val,r %u 1:31 31个参数k1 3/r;k2 0.2;%3/ 220*0.062 ;k3 10;??%输出隶属度量化因子0.1persistent u;if isempty u u linspace 0,0,31 ;%在0直到0？之间产生31点endpersistent goal;%persistent:变量说明if isempty goal goal 100;endpersistent P;if isempty P P eye 3 *1000;%eye 返回3×3矩阵endpersistent cta;if isempty cta cta [0.5;0.5;0.5];endpersistent E;if isempty E E 0;endpersistent w1;if isempty w1 for i 1:7 w1 i i-1 *k3; endendpersistent c1_1;if isempty c1_1 for i 1:7 c1_1 i -3+ i-1 ;??%偏差 E 的语言变量中心 endend %这不是多出一个end吗？真乱！persistent c1_2;if isempty c1_2 for i 1:7 c1_2 i -3+ i-1 ;??%偏差变化率 DE 的语言变量中心 endendpersistent width1_1;if isempty width1_1 width1_1 linspace 1,1,7 ;endpersistent width1_2;if isempty width1_2 width1_2 linspace 1,1,7 ;ende0 0.1;de0 0.1;miu 0.98;??%遗忘因子n 0.001;??%学习率w_u 0.09; %初始补偿权重w_w 0.00001;%%%%%%%%%%%% 初始化值 %%%%%%%%%%Num_lingual 7;??%语言变量个数为7E_old E;E r-val 1 ; %与目标设定值的偏差dE E-E_old;%%%%%%%%%%%% 系统参数辨识 %%%%%%%%h [-val 2 ;-val 3 ;u 31 ];K P*h*inv h*P*h+miu ; P eye 3 -K*h *P/miu;cta cta+K* val 1 -h*cta ;%在线递推%%%%%%%%%%%%%% 模糊化 %%%%%%%%%%%E_1 E*k1;dE_1 dE*k2;for i 1:Num_lingual Miu_E i exp - E_1-c1_1 i ^2/width1_1 i ^2 ;??%2/6??%径向基函数 Miu_dE i exp - dE_1-c1_2 i ^2/width1_2 i ^2 ; if i 1 E_1 -3 Miu_E 1 1; end if i 7 E_1 3 Miu_E 7 1; end if i 1 E_1 -3 Miu_dE 1 1; end if i 7 E_1 3 Miu_dE 7 1; endend%%%%%%%%%%%%%% 规则前件 %%%%%%%%%%%%L 0;for i 1:Num_lingual for j 1:Num_lingual L L+1; rule_if L Miu_E i *Miu_dE j ; %即第三层各节点输出 即各条规则的IF-部分 z L rule_if L ; endend %%%%%%%%%%%%%% 规则后件 %%%%%%%%%%%%??%-THEN 部分相同的各规则IF-部分的和 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 等价于新规则的前件 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% z l rule l rule 1 rule_if 1 +rule_if 2 +rule_if 8 ;rule 2 rule_if 3 +rule_if 4 +rule_if 9 +rule_if 10 +rule_if 15 +rule_if 16 +rule_if 22 ;rule 3 rule_if 5 +rule_if 6 +rule_if 11 +rule_if 12 +rule_if 17 +rule_if 18 +rule_if 23 +rule_if 24 +rule_if 29 +rule_if 30 +rule_if 35 ;rule 4 rule_if 7 +rule_if