| 查看: 304 | 回复: 0 | |||
| 当前主题已经存档。 | |||
| 【有奖交流】积极回复本帖子，参与交流，就有机会分得作者 xingshen 的 10 个金币 | |||
[交流]
【求助】编了个模糊神经网络的程序，但是运行基本没效果，高手给看看哪出错了
|
|||
|
clear %clc tic, x=[0 0 0 0 0 0.125 0.125 0.125 0.125 0.25... 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.375 0.375 0.375... 0.375 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.625 0.625 0.625... 0.625 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.875 0.875 0.875 1.0 1.0; 0.02 0.05 0.09 0.11 0.26 0.08 0.11 0.19 0.49 0.17 0.19... 0.22 0.26 0.36 0.52 0.26 0.3 0.4 0.61 0.39 0.41 0.44 0.49... 0.57 0.71 0.51 0.59 0.65 0.85 0.66 0.7 0.75 0.83 0.95 0.84 0.92 0.99 0.97 0.99]; y=[0.643 0.50 0.357 0.214 0.071 0.786 0.571 0.286 0.071... 0.857 0.714 0.571 0.429 0.286 0.143 1.0 0.714 0.429 0.214... 1.0 0.857 0.714 0.571 0.429 0.286 1.0 0.714 0.571 0.357 1.0... 0.857 0.714 0.571 0.429 0.929 0.714 0.571 0.929 0.786]; [p1,p2]=size(x); %利用模糊c-均值法对样本聚类确定模糊规则个数 k=7; %初始化隶属度函数的参数m,b及输出层初始权值 for i=1:p1; for j=1:k; m(i,j)=rand(1); b(i,j)=rand(1); end end for j=1:k; w(j)=rand(1); end %推理计算输出值 for q=1:p2; %选用高斯函数作为隶属度 for i=1:p1; for j=1:k; u(i,j)=gaussmf(x(i,q),[m(i,j),b(i,j)]); end end for i=1:k; v(i)=1; j=1; while j<=p1; v(i)=v(i)*u(j,i); j=j+1; end end out1(q)=w*v'; e(q)=y(q)-out1(q); end out=out1; E=(1/2)*sumsqr(y-out); EE=E; lr=0.3; %误差反传后的参数修正过程 r=1; p=1; s=1000; while p<=s & EE>1e-4 %隶属度参数m,b输出层权值参数w的修正过程 wc=zeros(1,k); for i=1:k; wc(i)=lr*e(r)*v(i); end mc=zeros(p1,k); for i=1:p1; for j=1:k; mc(i,j)=2*lr*e(r)*w(j)*(v(j)./u(i,j))*exp(-((x(i,r)-m(i,j)).^2)./(b(i,j).^2))*(x(i,r)-m(i,j))./(b(i,j).^2); end end bc=zeros(p1,k); for i=1:p1; for j=1:k; bc(i,j)=2*lr*e(r)*w(j)*(v(j)./u(i,j))*exp(-((x(i,r)-m(i,j)).^2)/(b(i,j).^2))*((x(i,r)-m(i,j)).^2)/(b(i,j).^3); end end %参数修正m b w m=m+mc; b=b+bc; w=w+wc; %利用修正过的参数重新计算输出 for q=1:p2; for i=1:p1; for j=1:k; u(i,j)=gaussmf(x(i,q),[m(i,j),b(i,j)]); end end for i=1:k; v(i)=1; j=1; while j<=p1; v(i)=v(i)*u(j,i); j=j+1; end end out1(q)=w*v'; end out=out1; p=p+1; EE=(1/2)*sumsqr(y-out); E(p)=EE; r=r+1; if r>p2 r=1; end e(r)=(y(r)-out(r)); end m,b,w,E,e epoch=1:size(E,2); figure plot(epoch,E,'r'); axis([0 1.5*s min(E) max(E)]); set(gca,'xtick',0:s/10:1.5*s); title('误差变化曲线');xlabel('步数');ylabel('误差'); figure plot(1:39,y,'-',1:39,out,'*') toc |
回复此楼» 猜你喜欢
生物学296求调剂
已经有10人回复
-
288资源与环境专硕求调剂，不限专业，有学上就行
已经有19人回复
-
086000生物与医药 初试274求调剂
已经有4人回复
-
315求调剂
已经有7人回复
-
288求调剂 一志愿哈工大 材料与化工
已经有11人回复
-
求调剂
已经有9人回复
-
309求调剂
已经有16人回复
-
322求调剂：一志愿湖南大学 材料与化工（085600），已过六级。
已经有10人回复
-
330分求调剂
已经有6人回复
-
317求调剂
已经有13人回复
