自适应模糊神经网络MATLAB代码.docx

自适应模糊神经网络MATLAB代码.docx

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function[c,sigma,W_output]=SOFNN（X,d,Kd）

%SOFNNSelf-OrganizingFuzzyNeuralNetworks

%InputParameters

%X（r,n）-rthtraningdatafromnthobservation

%d（n）-thedesiredoutputofthenetwork（mustbearowvector）

%Kd（r）-predefineddistancethresholdfortherthinput

%OutputParameters

%c（IndexInputVariable,IndexNeuron）

%sigma（IndexInputVariable,IndexNeuron）

%W_outputisavector

%SettingupParametersforSOFNN

SigmaZero=4;

delta=0.12;

threshold=0.1354;

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

          %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））

                  distIndex=j;

                  dist=abs（x（r）-c（r,j））;

                end;

              end;

              ifdist<=Kd（r）

                ctemp=[ctemp;c（r,distIndex）];

                sigmatemp=[sigmatemp;sigma（r,distIndex）];

              else

                ctemp=[ctemp;x（r）];

                sigmatemp=[sigmatemp;dist];

              end;

          end;

          c=[cctemp];

          sigma=[sigmasigmatemp];

          Psi=GetMePsi（X,c,sigma）;

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

          KeepSpinning=false;

          u=u+1;

        end;

      else

        ifmaxphi

          %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

          %Donothingandexitthewhile

          KeepSpinning=false;           

        end;

      end;      

  end;

end;

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;

else

  Q_next=eye（length（Q））*Q;

  O_next=O;

end;

end

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';

end

%Thisfunctionworkstoowithx

%（X=XandPsiisaMatrix）-GetsyouthewholeGreatPsi

%（X=xandPsiistherowrelatedtox）-Getsyoujustthecolumnrelatedwiththeobservation

function[GreatPsi]=GetMeGreatPsi（X,Psi）

%Psi-Inarowyougothroughtheneuronsandinacolumnyougothroughnumberof

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

GreatPsi=[];

[N,U]=size（Psi）;

forn=1:

N

  x=X（:

n）;

  GreatPsiCol=[];

  foru=1:

U

      GreatPsiCol=[GreatPsiCol;Psi（n,u）*[1;x]];

  end;

  GreatPsi=[GreatPsiGreatPsiCol];

end;

end

function[phi,SumPhi]=GetM