clear
clc
tic
%[xy]=data;
x=[1?1?1;
1?2?3];
y=[2?3?4];?%%%%%--數據顯示，輸入為－兩輸入，輸出為－單輸出。--------樣本為p2組
[p1p2]=size（x）;
%－?一。首先要對樣本進行聚類分析，以此來確定模糊規則個數。利用K-means法對樣本聚類。

%????此處的K－?means?法待加

%－?二。建立模糊推理系統

%?隸屬度函數個數-－模糊規則個數
k=5;
%?初始化四個隸屬度函數的參數AB及輸出層初始權值W

for?i=1:p1;?
for?j=1:k;
m（ij）=1+0.6*rands（1）;
b（ij）=1+0.6*rands（1）;
end
end
for?j=1:k;
w（j）=100+rand（1）;
end
%%%---推理計算輸出值
for?q=1:p2;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----用同一隸屬度參數對?輸入樣本?X?累計計算
%?選用高斯函數作為隸屬度，求隸屬度，共?size（x2）+k?個。x（1）?K個，x（2）?K個
for?i=1:p1;
for?j=1:k;
u（ij）=gaussmf（x（iq）[m（ij）b（ij）]）;
end
end
%?模糊推理計算：a21a22.幾個隸屬度函數，得出幾個值，本例中兩個.
%%%%----由以前的取小做法改為相乘—prod（x1）?or?prod（x2）———
for?i=1:k;
v（i）=1;
j=1;
while?j<=p1;
v（i）=v（i）*u（ji）;
j=j+1;
end
end
%?歸一化計算模糊推理的值；相當于已經除去了經典去模糊輸

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????360??2015-10-24?23:39??模糊神經網絡\readonline?（1）.caa

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?????文件???????1839??2013-01-10?08:39??模糊神經網絡\《神經模糊預測控制及其matlab實現》（第3版）matlab程序\ex2_22_1.m

?????文件????????292??2013-01-10?08:40??模糊神經網絡\《神經模糊預測控制及其matlab實現》（第3版）matlab程序\ex2_23.m

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?????文件????????399??2013-01-10?08:42??模糊神經網絡\《神經模糊預測控制及其matlab實現》（第3版）matlab程序\ex2_29.m

............此處省略73個文件信息