模糊神经网络设置

❶ 模糊神经网络的基本形式

模糊神经网络有如下三种形式：
1．逻辑模糊神经网络
2．算术模糊神经网络
3．混合模糊神经网络
模糊神经网络就是具有模糊权系数或者输入信号是模糊量的神经网络。上面三种形式的模糊神经网络中所执行的运算方法不同。
模糊神经网络无论作为逼近器，还是模式存储器，都是需要学习和优化权系数的。学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。对于逻辑模糊神经网络，可采用基于误差的学习算法，也即是监视学习算法。对于算术模糊神经网络，则有模糊BP算法，遗传算法等。对于混合模糊神经网络，目前尚未有合理的算法；不过，混合模糊神经网络一般是用于计算而不是用于学习的，它不必一定学习。

❷ MATLAB模糊神经网络的模糊规则怎么确定和输入

1、表5.1是根据经验规则
2、一条条的敲、可以不用自带的工具箱直接编m文件编写响应的程序。

❸ matlab中自带的模糊神经网络如何操作的

我上次发给你的程序，只要你从网上下一个matcom45就行了，直接装在c盘就可以了，你发给我的论文变量太多用一般的遗传算法不行，我从网上发现了一个PID神经网络，相当好用，不用计算隐层数目，很适合用遗传算法进行优化，我编了一个例程回来发给你。

我真的不会用matlab的工具箱，如果一定要用matlab来做优化，恐怕我帮不了你了。

为什么一定要用matlab，用C++自己编写不也很好吗？

❹ matlab 在神经网络 模糊控制

首先要明白模糊控制的含义及模糊控制器的设计过程，一般包括模糊化，建立规则，模糊推理，清晰化等过程，然后神经网络（重点是BP神经网络的计算过程和BP算法），然后用matlab编程实现一遍，基本就能弄清楚了。matlab很好学的，又称傻瓜语言。建议你看模糊控制、神经网络各一本教材，然后尝试用matlab实现一遍，基本就能学会了。