【文件属性】：
文件名称：anfis-pytorch:使用pyTorch框架实现ANFIS
文件大小：1.45MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-09 04:43:52
Python
pyTorch中的ANFIS
这是使用pyTorch的ANFIS系统的实现。
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ANFIS是一种将模糊推理系统（FIS）呈现为一系列数字层的方式，因此可以像神经网络一样对其进行训练。
规范参考是的原始论文：
Jang，J.-SR（1993）。 “ ANFIS：基于自适应网络的模糊推理系统”。 IEEE系统，人与控制论学报。 23（3）：665–685。 doi：10.1109 / 21.256541
请注意，它采用的是高木Sugeno Kang（TSK）风格的去模糊功能，而不是通常的Mamdani风格。
背景：其他实现
可从获得Jang实施ANFIS系统的原始C代码以及测试用例。
大多数人似乎使用的版本是的。 即使您不使用Matlab，他们的也有助于理解ANFIS的工作原理。
阿根廷的Cristobal Fresno和Elmer A. Fernandez实现了R语言
【文件预览】：
anfis-pytorch-master
----jang-example4-data.trn(40KB)
----vignette_examples.py(10KB)
----membership.py(7KB)
----fileio()
--------test_jfml_out.xml(24KB)
--------test-model.txt(2KB)
--------EvaluateXML.java(1KB)
--------astext.py(4KB)
--------test_tojfml.py(5KB)
--------test_astext.py(518B)
--------fcl.py(5KB)
--------tojfml.py(7KB)
--------test_fcl.py(455B)
----jang_inverse_example.py(5KB)
----cmeans.py(9KB)
----cluster_data()
--------jain.txt(5KB)
--------a3.txt(125KB)
--------R15.txt(9KB)
--------birch3.txt(2MB)
--------Aggregation.txt(10KB)
--------D31.txt(58KB)
----experimental.py(6KB)
----iris_example.py(5KB)
----sk_examples.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----Anfis-vignette.pdf(822KB)
----anfis.py(15KB)
----jang-example4-data.chk(40KB)
----.gitignore(1KB)
----jang_pendulum_example.py(9KB)
----jang_examples.py(11KB)