能提供一下模糊神经网络IniFuzzyNN函数吗？

Question

你好，请问函数[c1,b1,w1]=IniFuzzyNN(InputNumber,FuzzyPartitionNumber,RuleNum);%% 初始化模糊神经网络参数；
能给一下吗，十分感谢
https://blog.csdn.net/corn1949/article/details/135932259?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522F4D0EC84-E09B-4503-A4DD-6D81FFAE22CA%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=F4D0EC84-E09B-4503-A4DD-6D81FFAE22CA&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-135932259-null-null.142^v100^pc_search_result_base3&utm_term=%E6%A8%A1%E7%B3%8A%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%99%A8&spm=1018.2226.3001.4187

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

根据你的描述和提供的链接，我为你提供了一个模糊神经网络的初始化函数IniFuzzyNN的示例代码。请注意，这个代码只是一个简单的示例，根据你的实际需求可能需要做出相应的调整和优化。以下是可能的实现方式：

function [c, b, w] = IniFuzzyNN(InputNumber, FuzzyPartitionNumber, RuleNum)
% 初始化模糊神经网络参数
% 输入参数:
%   InputNumber - 输入神经元数量
%   FuzzyPartitionNumber - 模糊划分数量（规则数量）
%   RuleNum - 规则数量（与模糊划分数量相同）
% 输出参数:
%   c - 输入层到模糊层的连接权重矩阵（模糊隶属度函数中心）
%   b - 偏置值向量（对于模糊层的每个神经元）
%   w - 模糊层到输出层的连接权重矩阵

% 随机初始化权重和偏置值
c = rand(FuzzyPartitionNumber, InputNumber); % 随机初始化隶属度函数中心参数c
b = rand(FuzzyPartitionNumber, 1); % 随机初始化模糊层的偏置值b
w = rand(RuleNum, FuzzyPartitionNumber); % 随机初始化模糊层到输出层的连接权重w

% 这里可以根据需要进一步调整权重和偏置值的初始值范围等参数，例如使用特定的分布进行初始化等。
end

这段代码会创建一个简单的模糊神经网络初始化函数，用于随机初始化模糊神经网络的连接权重和偏置值。输入参数包括输入神经元的数量、模糊划分数量（或规则数量）以及规则数量本身。根据输入参数的数量和结构，函数会生成相应的权重矩阵和偏置向量。请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体问题和需求进行更复杂的初始化和参数设置。