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    发布日期: 2021-06-09
  • 语言: 其他
  • 标签: 模糊神经  

资源简介

模糊神经网络的一个源代码,供初学者学习使用。程序比较详细

资源截图

代码片段和文件信息

function results = classify(data net labels debug);
% CLASSIFY Classifies the given data using the given trained SFAM.
% RESULTS = CLASSIFY(DATA NET LABELS DEBUG) 
% DATA is an M-by-D matrix where M is the number of samples and D is the size of the feature
% space. NET is a previously trained SFAM network. LABELS is a M-vector containing the correct
% labels for the data. If you don‘t have them give it as an empty-vector []. 
% DEBUG is a scalar to control the verbosity of the program during training. If 0 nothing will
% be printed otherwise every DEBUG iterations an informatory line will be printed. 
%
% Emre Akbas May 2006
%

results = [];
hits=0;

tic;
for s=1:size(data1)
    input = data(s:);

    % Complement code input
    input = [input 1-input];

    % Compute the activation values for each prototype.
    activation = ones(1length(net.weights));
    for i=1:length(net.weights)
activation(i)  = sum(min(inputnet.weights{i}))/...
    (net.alpha + sum(net.weights{i}));
    end

    % Sort activation values 
    [sortedActivations sortedIndices] = sort(activation‘descend‘);

    % Iterate over the prototypes with decreasing activation-value
    results(s)=-1;
    for p=sortedIndices
% Compute match of the current candidate prototype 
match = sum(min(inputnet.weights{p}))/net.D;

% Check resonance
if match>=net.vigilance
    results(s) = net.labels(p);

    if ~isempty(labels)
if labels(s)==results(s) hits = hits + 1; end;
    end

    break;
end
    end

    if mod(sdebug)==0
elapsed = toc;
fprintf(1‘Tested %4dth sample. Hits so far: %3d which is %.3f%%.\tElapsed %.2f seconds.\n‘shits100*hits/selapsed);
tic;
    end
end % samples loop

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2957  2006-07-18 14:58  train.m
     文件        1707  2006-07-18 14:59  classify.m
     文件       17307  2006-07-18 15:07  demodata.mat
     文件         428  2006-07-18 15:08  sfam_demo.m
     文件         948  2006-07-18 14:52  create_network.m

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