MATLAB利用神经模糊控制实现对洗衣机的控制.zip

P=[1 0.6 0.1 0 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0; 1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0; 1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0; 1 0.6 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8; 0 0.6 0.6 0 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0; 0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0; 0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0; 0 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8; 0 0 0.6 1 0 0 0 1 0.5 0 0 0 0 0; 0 0 0.6 1 0 0 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0; 0 0 0.6 1 0 0 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0; 0 0 0.6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.8; 0 0 0 0 1 0.6 0 1 0.5 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 1 0.6 0 0 0.5 1 0.4 0 0 0; 0 0 0 0 1 0.6 0 0 0 0 0.4 1 0.6 0; 0 0 0 0 1 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0.8]'; T=[1 0.5 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0.4 0.8 1 0.8 0.4 0.2 0 0; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8; 0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0.2 0.6 1 0.6 0.2; 0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8; 0 0 0 0 0 0.2 0.5 0.8]'; %根据Kolmogorov定理，由于输入层有14个结点，所以中间层有29个结点 %中间层神经元的传递函数为tansig %输出层有8个结点，其神经元传递函数为logsig %训练函数采用traingdx net=newff(minmax(P),[29,8],{'tansig','logsig'},'traingdx'); %训练步数为1000次 %训练目标误差为0.001 net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,P,T); Y=sim(net,P); %求训练值在每一个点上的误差 for i=1:16 x(i)=norm(Y(:,i)); end plot(1:16,x);