ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）是一种结合了模糊逻辑和神经网络技术的自适应系统，可以应用于各种复杂的非线性问题。使用遗传算法和粒子群算法来训练ANFIS模型，可以提高模型的性能和准确性。以下是使用遗传算法和粒子群算法训练ANFIS模型的基本描述： 建立ANFIS模型：根据具体的问题和数据集，建立一个ANFIS模型。ANFIS模型由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层通常采用高斯或者三角波形函数。 定义目标函数：根据具体的问题和目标，定义一个目标函数来评估ANFIS模型的性能。例如，可以使用均方根误差（RMSE）或者平均绝对误差（MAE）等指标来衡量模型的预测能力。 选择遗传算法或粒子群算法：选择适当的优化算法来训练ANFIS模型。遗传算法和粒子群算法是两种常用的优化算法，它们都可以用于训练ANFIS模型。 初始化种群：对于遗传算法，初始时随机生成一定数量的个体，每个个体表示一个可能的解；对于粒子群算法，初始时随机生成一定数量的粒子，每个粒子表示一个可能的解。 评估适应度：对于每个个体或粒子，计算其目标函数值作为适应度值

在该项目中，使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 解决了 2R 平面机器人的逆运动学问题。 此代码包括 2-DOF 平面机器人的动画。

在这个程序中，我首先通过将角度值应用于 2 dof DK 模型然后将数据提供给 anfis 函数来创建训练数据集函数 DK47 是直接运动学模型函数坐标创建坐标训练数据 该程序与matlab产品帮助中的程序非常相似，但问题是训练FIS需要很多时间，所以请帮助

基于ANFIS的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于ANFIS的时间序列预测（Matlab完整程序和数据）

粒子群-极限学习机一种单隐层神经网络，用于数据分类，故障诊断等

matlab。优化PSOELM算法源码，粒子群优化算法极限学习机

pid自适应模糊控制算法matlab代码

通过逐步回归分析(SRA)、自适应模糊神经网络(ANFIS)资本资产定价模型(CAPM)对金融时间序列进行预测的MATLAB仿真。介绍了国内外关于证券组合投资的理论研究成果，并分析了各种方法的优缺点。然后分别介绍了逐步回归分析理论(Stepwise regression analysis，SRA)、自适应模糊神经网络理论(adaptive neural-fuzzy inference system，ANFIS)、资本资产定价模型(Capital asset pricing model，CAPM)三种方法。通过SRA方法来提高预测模型的性能，通过ANFIS模型获得更高精度预测模型，最后将SRA和ANFIS和CAPM资产资本定价模型进行结合，提出了一种适合国内证券市场的混合组合投资算法。并通过MATLAB仿真工具对该组合投资算法进行了性能验证，通过仿真结论可知，本文所提出的算法在国内证券市场可以获得较高的投资回报，因此具有一定的应用价值。

SRM 的无传感器 DTC（直接转矩控制）在速度、转矩脉动降低等方面比传统方法（电流控制）更具优势，

开关磁阻电机 (SRM) 的传统方法 (PI 控制) 的速度控制具有较慢的响应，因此通过引入一些非线性控制 (ANFIS - 它是神经网络作为模糊逻辑控制工作) 对 SRM (电流控制) 将具有性能优于传统控制。