17、MATLAB中神经模糊系统的训练与应用

MATLAB中神经模糊系统的训练与应用

1. 保存训练误差数据到MATLAB工作区

在使用神经模糊设计器(Neuro-Fuzzy Designer)时,可以将初始模糊推理系统(FIS)结构导出到MATLAB工作区,然后生成自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的训练误差值。由于神经模糊设计器应用程序不支持导出训练和验证误差曲线,因此可以使用以下方法生成这些误差图。

1.1 操作步骤

  1. 加载训练数据和验证数据到MATLAB工作区
load fuzex1trnData.dat
load fuzex1chkData.dat
  1. 打开神经模糊设计器应用程序
neuroFuzzyDesigner
  1. 将训练数据从MATLAB工作区加载到神经模糊设计器
    • 在“Load data”部分,选择“Training”。
    • 选择“worksp”。
    • 点击“Load Data”,在“Load from workspace”对话框中输入变量名“fuzex1trnData”。
    • 点击“OK”,神经模糊设计器将训练数据显示为一组圆圈。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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