以下仅为猜测，不代表本人立场，看看就好 ANFIS是类神经网路的一种 先介绍类神经Neural Netwrok 基本上你可以把他看成神经元架构 input neuron output Wmd Zm Wkm Xd O—————O—————O Yk ╲ W1d ／ ╲ W1m ／ . ╲ ／ ╲ ／ . ╳ ╳ . ／ ╲ ／ ╲ ／ Wm1 ╲ ／ Wk1 ╲ X1 O—————O—————O Y1 W11 Z1 W11 其中input维度为d维，资料n笔 神经元为一个activation function，扮演着非线性的角色 所以类神经网路是非线性架构 通常是logistic sigmoid function，但是我想在ANFIS是fuzzy logistic 其中神经元可以说代表你的变数数目 越多的神经元，所需要的资料要越多笔，所以不是越多越好 因为未知参数会越多，成了ill-postd problem Generate FIS就是在产生你的神经元数目，和神经元的function型态 在training的过程中，主要是求W系数 forward propagation的training过程中，系数是从前面算到後面 要花的时间比较久 所以以back propagation的training方式为主，系数从後面算到前面 input每一次都会依照output与target所计算出的error functin调整参数 资料有n笔，n笔喂完之後叫做一个epochs 所以epochs是设定你要重复做几次 training好之後，就可以喂testing资料点，不用包含output checking是让你作valdiation用的，看哪一种hypothesis的model最好 所以也要给output好作评估 这个模型是regression model 但是你的问题是像classification 举例来说 你今天是举手还是抬腿 举手是1 抬腿是0 你算出来是0.5，请问是抬半只加不举吗 你必须再利用softmax转成classification 问题应该迎刃而解 ※ 引述《jenny920218 (jenny)》之铭言： : 最近做专题实在卡关很久了 : 有些问题实在想不通想请教大家 : 我想要用六个部位肌电讯号的数据判读目前在做什麽动作 : 每个部位的肌电讯号取300个数据 : 所以总共的input是6*300 : 然後需要判读的动作有六个(假设为ABCDEF) : 我目前想先用anfisedit做初步的判断 : 原本的想法是假设第一组数据所输出的结果是A : 那我给的training data为7*300(六组input 一组output) : (我的想法是，假设output (1*300)输出的值为 1 时为动作A) : 输出的值为 2 时为动作B以此类推 : 那我给的checking data要如何设定 : 再输入checking data的时候也要给output : 不过我不是很清楚为什麽 : 希望可以帮忙解答 : 谢谢 --

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