文章介绍了一种基于蝙蝠优化算法（BA）优化的模糊神经网络（FNN）方法，解决了FNN设计中的参数调整难题。通过将BA与FNN结合，能有效提高FNN的预测性能和泛化能力。文中提供Matlab代码，便于读者理解和实践。
基于蝙蝠优化算法优化的模糊神经网络FNN - 附Matlab代码
模糊神经网络（FNN）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的智能计算方法。该方法综合了模糊集合理论的随意性和神经网络的适应性，拥有强大的预测能力和泛化能力，在数据处理、模式识别和优化控制等领域有广泛的应用。
然而，FNN的设计通常需要对网络结构进行大量的试验和调整，这使得其应用受到一定的限制。为了克服这个问题，本文提出了一种基于蝙蝠优化算法优化的FNN方法。
蝙蝠优化算法（BA）是一种基于蝙蝠群体行为进行搜索的全局优化算法。在BA中，每只蝙蝠都可以感知到其它蝙蝠的位置和频率，从而快速地寻找最优解。通过将BA算法与FNN相结合，本文提出了一种新的优化方法。
以下是本文实现的FNN代码：
function [fnn_result]=fnn_predict(x,fis)
%A Fuzzy Neural Networ
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