bp神经网络python实例

I、Python使用keras和tensorflow遇到的问题及解决

使用keras和TensorFlow程时遇到问题。 第一的，脚本文件名“keras”导致错误解决方是修改脚本文件的名称，确保与keras不一样。 然后，我尝试重新安装keras，但问题仍然没有消失。 最终是脚本命名问题。 第二，使用时无法调用keras模块，查看了pip列表，模块和安装包都有，但是无法调用。 此时，我认为软件包版本太高，可能会导致兼容性问题，因此我升级了软件包并修复了该问题。 然后，使用GPU版本的tensorflow完成BP和卷积神经网络的验证。 首先卸载CPU版本的tensorflow，确保安装过程中只使用GPU版本。 然而，我在安装过程中遇到了困难，最终找到了正确的安装顺序。 然后，我使用tensorflow和keras例运行代码并观察损失函数的结果，模型效率低下。 最后，我尝试了Tensorflow的GPU设置，但不支电脑显卡类型，所以无法确认。 总结经验；希望能够对大家有所帮助，感谢您的支。

II、看懂自适应模糊神经网络（ANFIS）并附ANFIS代码

ANFIS，Adaptive-Network-BasedFuzzyInferenceSystem，是融合模糊逻辑和神经网络的创新之作。 它由Jyh-ShingRogerJang于1993年首次提出。 它采用模糊if-then规则构建，巧妙地将类知识与输入输出数据结合起来，构建强大的输入输出映射模型。 接下来让我们以简单易懂的方式分析这个强大的算法，并探讨其在自动控和信号处理中的广泛应用。

ANFIS的实现过程分为五个关键步骤，就像一首精心排的乐曲：

模糊化：输入参数x和y首先通过隶属函数（MF）进行变换，如钟形函数等，并将连续变量映射到模糊度[0,1]，用μ值表示。
触发强度计算：将每个输入变量的μ值相乘，形成规则的触发强度，反映了规则在推理过程中的重要性。
归一化处理：将触发强度归一化，转换为规则在所有规则中的权重，就像规则库中的权重分布一样。
线性输出：输入变量再次工作，通过线性组合产生输出，其中系数c0、c1 cn构成后向参数。
加权求和与去模糊化：所有规则输出的加权平均值给出最终的系统输出，但ANFIS仅限于单变量输出。

ANFIS的独特之处在于必须对前向参数（输入函数的模糊化参数）和后向参数（线性方程组的系数）进行优化求解，通常采用粒子群算法求解算法、传算法等方式来完成。 值得注意的是，ANFIS结构限其只能处理单变量输出，隶属函数的选择和个数必须手动输入，具有一定的主观性。

ANFIS与BP神经网络的相似之处：当所有隶属函数都设置为1时，ANFIS表现出与BP神经网络的相似之处，但是ANFIS的模糊处理使其在处理不确定性和不确定性的问题上更有优势。 非线性问题。

虽然我原本算提供Python代码示例，但由于实验繁忙，这部分将在稍后更新。 不过，您可以直接访问CSDN获取完整代码，无需担心。 请大家续关注，我们会及时分享ANFIS的实现代码。