自适应模糊神经网络MATLAB代码Word下载.docx

自适应模糊神经网络MATLAB代码Word下载.docx

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k_sigma=1.12;

%Formoreaccurateresultsuncommentthefollowing

%formatlong;

%ImplementationofaSOFNNmodel

[size_R,size_N]=size（X）;

%size_R-thenumberofinputvariables

c=[];

sigma=[];

W_output=[];

u=0;

%thenumberofneuronsinthestructure

Q=[];

O=[];

Psi=[];

forn=1:

size_N

x=X（:

n）;

ifu==0%Noneuroninthestructure?

c=x;

sigma=SigmaZero*ones（size_R,1）;

u=1;

Psi=GetMePsi（X,c,sigma）;

[Q,O]=UpdateStructure（X,Psi,d）;

pT_n=GetMeGreatPsi（x,Psi（n,:

））'

;

else

[Q,O,pT_n]=UpdateStructureRecursively（X,Psi,Q,O,d,n）;

end;

KeepSpinning=true;

whileKeepSpinning

%Calculatetheerrorandif-partcriteria

ae=abs（d（n）-pT_n*O）;

%approximationerror

[phi,~]=GetMePhi（x,c,sigma）;

[maxphi,maxindex]=max（phi）;

%maxindexreferstotheneuron'

sindex

ifae>

delta

ifmaxphi<

threshold

%enlargewidth

[minsigma,minindex]=min（sigma（:

maxindex））;

sigma（minindex,maxindex）=k_sigma*minsigma;

Psi=GetMePsi（X,c,sigma）;

[Q,O]=UpdateStructure（X,Psi,d）;

pT_n=GetMeGreatPsi（x,Psi（n,:

else

%Addanewneuronandupdatestructure

ctemp=[];

sigmatemp=[];

dist=0;

forr=1:

size_R

dist=abs（x（r）-c（r,1））;

distIndex=1;

forj=2:

u

ifabs（x（r）-c（r,j））<

dist

distIndex=j;

dist=abs（x（r）-c（r,j））;

end;

ifdist<

=Kd（r）

ctemp=[ctemp;

c（r,distIndex）];

sigmatemp=[sigmatemp;

sigma（r,distIndex）];

x（r）];

dist];

c=[cctemp];

sigma=[sigmasigmatemp];

KeepSpinning=false;

u=u+1;

%Donothingandexitthewhile

W_output=O;

end

function[Q_next,O_next,pT_n]=UpdateStructureRecursively（X,Psi,Q,O,d,n）

%O=O（t-1）O_next=O（t）

p_n=GetMeGreatPsi（X（:

n）,Psi（n,:

））;

pT_n=p_n'

ee=abs（d（n）-pT_n*O）;

%|e（t）|

temp=1+pT_n*Q*p_n;

ae=abs（ee/temp）;

ifee>

=ae

L=Q*p_n*（temp）^（-1）;

Q_next=（eye（length（Q））-L*pT_n）*Q;

O_next=O+L*ee;

Q_next=eye（length（Q））*Q;

O_next=O;

function[Q,O]=UpdateStructure（X,Psi,d）

GreatPsiBig=GetMeGreatPsi（X,Psi）;

%M=u*（r+1）

%n-thenumberofobservations

[M,~]=size（GreatPsiBig）;

%OthersWaysofgettingQ=[P^T（t）*P（t）]^-1

%**************************************************************************

%opts.SYM=true;

%Q=linsolve（GreatPsiBig*GreatPsiBig'

eye（M）,opts）;

%

%Q=inv（GreatPsiBig*GreatPsiBig'

）;

%Q=pinv（GreatPsiBig*GreatPsiBig'

Y=GreatPsiBig\eye（M）;

Q=GreatPsiBig'

\Y;

O=Q*GreatPsiBig*d'

%Thisfunctionworkstoowithx

%（X=XandPsiisaMatrix）-GetsyouthewholeGreatPsi

%（X=xandPsiistherowrelatedtox）-Getsyoujustthecolumnrelatedwiththeobservation

function[GreatPsi]=GetMeGreatPsi（X,Psi）

%Psi-Inarowyougothroughtheneuronsandinacolumnyougothroughnumberof

%observations****Psi（#obs,IndexNeuron）****

GreatPsi=[];

[N,U]=size（Psi）;

N

GreatPsiCol=[];

foru=1:

U

GreatPsiCol=[GreatPsiCol;

Psi（n,u）*[1;

x]];

GreatPsi=[GreatPsiGreatPsiCol];

function[phi,SumPhi]=GetM