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2.部分仿真图预览
3.算法概述
在模糊神经网络设计中，模糊规则的建立是系统设计的瓶颈问题，所以有关神经网络与模糊系统相结合的研究大多集中在模糊神经网络的建模，模糊神经网络结构和算法的研究是国内外学者研究的热点，新模糊神经网络模型和学习算法不断涌现。
模糊神经网络一般结构如图1所示。第一层为输入层，缓存输入信号。第二层为模糊化层，对输入信号进行模糊化。第三层为模糊规则层。第四层为模糊决策层，主要针对满足一定条件的量进行分类并将模糊量去模糊化。第五层为输出层，输出运算结果。
4.部分源码
%闭环控制器
for k=1:SIM_times
k
time(k) = k*ts;
%定义输入信号
din(k) = 2;
%定义输出信号
%定义干扰
q = 0.012 + (0.142 - 0.012) * rand(1,1);
%定义输出
Tmp = A * [x,s,o]' + C2 * [(1+Ku)*u1,q]';
o = Tmp(3);
yout(k) = o;
e(k) = yout(k) - din(k);
x1 =(1-exp(-10*Ke*e1))/(1+exp(-10*Ke*e1));
x2 =(1-exp(-Kec*ec))/(1+exp(-Kec*ec));
%第1层输出
for i=1:7
o11(i) = x1;
o12(i) = x2;
end
o1=[o11;o12];
%第2层输出
for i=1:2
for j=1:7
z1(i,j) =-((o1(i,j)-a(i,j))^2)/(b(i,j));
o2(i,j) = exp(z1(i,j));
end
end
%第3层输出
for j=1:7
for l=1:7
o3((j-1)*7+l)=o2(1,j)*o2(2,l);
end
end
%第4层输出
I=0;
for i=1:49
I = I + o3(i)*Weight(i);
end
o4 = I/(sum(o3));
u(k) = o4;
u1 =-u(k);
e1 = e(k);
ec = e(k)-error1;
error1 = e(k);
%梯度下降法调整权值
for i=1:49
dwp = e1*du*o3(i)/(sum(o3));
%迭代
Weight(i) = Weight(i) + eta*dwp;
end
%中心值更新
da11=zeros(1,7);
for j=1:7
for l=1:7
da11(j) = da11(j)+(o2(2,l)*((Weight((j-1)*7+l)*sum(o3))-I));
end
da12(1,j) = -e1*du*(2*(o1(1,j)-a(1,j))*(o2(1,j)))/((b(1,j)^2)*(sum(o3))^2);
da1(j) = (da12(1,j))*(da11(j));
end
da21 = zeros(1,7);
for j=1:7
for l=1:7
da21(j) = da21(j)+(o2(1,l)*((Weight((l-1)*7+j)*sum(o3))-I));
end
da22(2,j) = -e1*du*(2*(o1(2,j)-a(2,j))*(o2(2,j))/((b(2,j)^2)*(sum(o3))^2));
da2(j) = (da22(2,j))*(da21(j));
end
da=[da1;da2];
for i=1:2
for j=1:7
a(i,j)=a(i,j)-eta*da(i,j);
end
end
a_s(:,:,k) = a;
%宽度更新
db11=zeros(1,7);
for j=1:7
for l=1:7
db11(j)=db11(j)+(o2(2,l)*((Weight((j-1)*7+l)*sum(o3))-I));
end
db12(1,j)=-e1*du*(2*(o1(1,j)-a(1,j))^2)*(o2(1,j))/((b(1,j)^3)*(sum(o3))^2);
db1(j)=(db12(1,j))*(db11(j));
end
db21=zeros(1,7);
for j=1:7
for l=1:7
db21(j)=db21(j)+(o2(1,l)*((Weight((l-1)*7+j)*sum(o3))-I));
end
db22(2,j)=-e1*du*(2*(o1(2,j)-a(2,j))^2)*(o2(2,j))/((b(2,j)^3)*(sum(o3))^2);
db2(j)=(db22(2,j))*(db21(j));
end
db=[db1;db2];
for i=1:2
for j=1:7
b(i,j)=b(i,j)-eta*db(i,j);
end
end
b_s(:,:,k) = b;
05_006_m
