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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

---

💥1 概述

上一次降落一个比较简单的：

基于BP神经网络的轨迹跟踪（Matlab代码实现）

📚2 运行结果

🌈3 Matlab代码实现

部分代码：

for k=1:1:50000
    %时间
    time(k)=k*ts;
    %% 输入层
    %输入正弦值
    u(k)=sin(0.1*k*ts);
    y(k)=u(k)+y_1/(1+y_1^2);
    
    x=[u(k),y(k)]';                     % Layer1:input
    y1=x;
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %% 模糊化层
    for i=1:1:2                         % Layer2:fuzzation
        for ii=1:1:5
            net2(i,ii)=-(y1(i)-c(i,ii))^2/bj^2;
        end
    end
    for i=1:1:2
        for ii=1:1:5
            y2(i,ii)=exp(net2(i,ii));
        end
    end
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %% 模糊推理层
    for ii=1:1:5                        % Layer3:fuzzy inference(49 rules)
        m1(ii)=y2(1,ii);
        m2(ii)=y2(2,ii);
    end
    
    for i=1:1:5
        for ii=1:1:5
            y3(i,ii)=m2(i)*m1(ii);
        end
    end

for k=1:1:50000
    %时间
    time(k)=k*ts;
    %% 输入层
    %输入正弦值
    u(k)=sin(0.1*k*ts);
    y(k)=u(k)+y_1/(1+y_1^2);
    
    x=[u(k),y(k)]';                     % Layer1:input
    y1=x;
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %% 模糊化层
    for i=1:1:2                         % Layer2:fuzzation
        for ii=1:1:5
            net2(i,ii)=-(y1(i)-c(i,ii))^2/bj^2;
        end
    end
    for i=1:1:2
        for ii=1:1:5
            y2(i,ii)=exp(net2(i,ii));
        end
    end
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %% 模糊推理层
    for ii=1:1:5                        % Layer3:fuzzy inference(49 rules)
        m1(ii)=y2(1,ii);
        m2(ii)=y2(2,ii);
    end
    
    for i=1:1:5
        for ii=1:1:5
            y3(i,ii)=m2(i)*m1(ii);
        end
    end

🎉4 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]缸明义,夏兴国,张庆丰,吴彩林.基于模糊神经网络的机械手轨迹跟踪控制系统[J].江汉大学学报(自然科学版),2021,49(01):66-73.DOI:10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2021.01.010.