MATLAB实现智能计算方法实验汇总

  • 代码资源链接
  • [实验一 模糊聚类分析](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/121051493)
  • [实验二 模糊控制仿真实验](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/121991931)
  • [实验三 BP神经网络](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/121997666)
  • [实验四 RBF神经网络](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/121998991)
    • 1. 利用RBF神经网络，解决异或问题
    • 2. 曲线拟合
  • [实验五 Hopfield神经网络](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/122003402)
  • [实验六 支持向量机](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/122012552)
  • [实验七 遗传算法](https://blog.csdn.net/qq_36949278/article/details/125774867)

代码资源链接

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实验一 模糊聚类分析

  1. 根据下面表格中的数据，用Matlab（或Python）编程进行数据标准化处理；

  2. 根据标准化处理后的数据，用Matlab（或Python）编程，建立模糊相似矩阵，并编程求出其传递闭包矩阵；

  3. 根据模糊等价矩阵，编程绘制动态聚类图；

  4. 根据原始数据，编程确定最佳分类结果。

    no Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6
    x1 21 63 19 40 1.567 106
    x2 23 74 30 75 2.693 54
    x3 119 179 86 118 6.897 9
    x4 115 168 49 89 2.637 29
    x5 79 146 46 92 2.356 24
    x6 79 158 48 103 2.142 7
    x7 65 114 58 99 2.679 7
    x8 68 119 58 96 3.099 6
    x9 109 166 59 95 2.868 6
    x10 118 177 56 89 2.64 7

实验二 模糊控制仿真实验

利用Fuzzy工具箱，设计洗衣机洗涤时间的模糊控制器，已知人的操作经验为：

X Y z
SD NG VS
SD MG M
SD LG L
MD NG S
MD MG M
MD LG L
LD NG M
LD MG L
LD LG VL

其中，SD（污泥少）、MD（污泥中）、LD（污泥多）、NG（油脂少）、MG（油脂中）、LG（油脂多）、VS（洗涤时间很短）、S（洗涤时间短）、M（洗涤时间中等）、L（洗涤时间长）、VL（洗涤时间很长）。

  1. 假设污泥、油脂、洗涤时间的论域分别为0-100，0-100，1-120，用fuzzy工具箱设计相应的模糊推理系统，给出具体的步骤和输入、输出语言变量的隶属函数图、模糊控制规则表和推理结论立体图。
  2. 假定污泥=60，油脂=70，给出推理图和结果。

实验三 BP神经网络

利用BP神经网络，解决性别分类问题：

  1. 原始数据student.xls，部分数据放入报告中即可；

  2. 以身高、体重为输入，性别为输出，设计网络结构（以图的形式放入报告）；

  3. 手工编码（python或MATLAB），实现对性别的分类计算，并用测试数据验证模型的正确性。

  4. 用MATLAB工具箱编程实现模型仿真并用测试数据对性别进行预测。

    测试数据1:身高（162cm），体重（56kg），性别（女）。
    测试数据2:身高（172cm），体重（75kg），性别（男）。

实验四 RBF神经网络

1. 利用RBF神经网络，解决异或问题

  1. 异或问题本质上是一个二分类问题：输入为向量[x1,x2]，输出是标量，取值限定为0或1。

    序号 x1 x2 D期望输出
    1 0 0 0
    2 0 1 1
    3 1 0 1
    4 1 1 0

  2. 设计网络结构（以图的形式放入报告）；

  3. 手工编码（python或MATLAB），实现对异或问题的分类计算。

  4. 用MATLAB工具箱编程实现模型仿真。

    测试数据1:x1=0.95，x2=0.03。
    测试数据2:x1=0.92,x2=0.89。

2. 曲线拟合

  1. 给定一系列已知的采样点，就可以近似确定在某未知自变量位置处的函数值(18个点)

    X=-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
    Y=-129,-32,-118,-138,-125,-97,-55,-23,-4,2,1,-31,-72,-121,-142,-174,-155,-77

  2. 手工编码（python或MATLAB），实现曲线拟合。

  3. 用MATLAB工具箱编程实现曲线拟合，改变spread，观察拟合结果并截图放入报告中。

实验五 Hopfield神经网络

在三维平面上，定义两个平衡点(1,-1,1)和(-1,1,-1),使所有的输入向量经过迭代最后都收敛到这两个点。

  1. 给出手工计算过程，并用代码（python或matlab）实现；
  2. 设计网络结构（以图的形式放入报告）；
  3. 用MATLAB工具箱编程实现模型仿真。

实验六 支持向量机

利用支持向量机，构造性别分类器：

  1. 以身高、体重为输入，性别为输出，设计支持向量机；

  2. 手工编码或工具箱编码（python或MATLAB），实现对性别的分类计算，并用测试数据验证模型的正确性。

  3. 用测试数据对性别进行预测。

    测试数据1:身高（162cm），体重（56kg），性别（女）。
    测试数据2:身高（172cm），体重（75kg），性别（男）。

实验七 遗传算法

  1. 利用遗传算法，解决下列函数优化求解：

    { min ⁡ F ( x , y ) = ( x − 3.5 ) 2 + ( y + 4 ) 2 1 < x , y < 10 \left\{ \begin{array}{l} \min F(x,y) = {(x - 3.5)^2} + {(y + 4)^2}\\ 1 < x,y < 10 \end{array} \right. {minF(x,y)=(x−3.5)2+(y+4)21<x,y<10​

  2. 利用遗传算法，求函数 f ( x ) = x + 10 sin ⁡ ( 5 x ) + 7 cos ⁡ ( 4 x ) f(x) = x + 10\sin (5x) + 7\cos (4x) f(x)=x+10sin(5x)+7cos(4x) 的最大值，其中 0 ≤ x ≤ 9 {\rm{0}} \le x \le 9 0≤x≤9 。

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