实例介绍
【实例简介】模糊神经网络
糊系统融合到BLS中，提出了一种新的神经模糊模型——模糊广义学习系统(BLS)。模糊BLS将BLS的特征节点替换为一组TS模糊子系统，每个子系统对输入数据进行处理。每个模糊子系统产生的模糊规则的输出不是立即聚集成一个值，而是全部送到增强层进行进一步的非线性变换，以保持输入的特性。将各模糊子系统的去模糊化输出与增强层的输出结合起来得到模型输出。采用k-均值法确定高斯隶属函数在先行部分的中心和模糊规则的个数。模糊BLS中需要计算的参数为增强层输出与模型输出之间的权值，以及模糊子系统中后续部分多项式的随机初始化系数。因此，模糊BLS保留了BLS快速计算的特性。提出的模糊BLS是评估一些流行的基准回归和分类，并与一些最先进的非模糊和神经模糊的方法进行比较。结果表明，模糊BLS模型优于其他相关模型。此外，模糊BLS在模糊规则的数量和训练时间方面都比神经模糊模型有优势，可以在一定程度上缓解规则爆炸的问题。索引术语-广义学习系统(BLS)，
【实例截图】
【核心代码】
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├── Fuzzy Borad learning system
│ ├── 3.FBLS-classfication
│ │ ├── FBLS-classfication
│ │ │ ├── FBLSclassify.m
│ │ │ ├── bls_train.m
│ │ │ ├── optimal.mat
│ │ │ ├── result.mat
│ │ │ ├── result_tra.m
│ │ │ └── wbc.mat
│ │ └── __MACOSX
│ │ └── FBLS-classfication
│ └── 3.Fuzzy_Broad_Learning_System_A_Novel_Neuro-Fuzzy_Model_for_Regression_and_Classification.pdf
└── 模糊神经网络_Fuzzy Borad learning system.rar
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