matlab 怎么仿真添加离焦模糊，不同的参数。具体步骤是什么谢谢各位行家

img=double(img);

r=3;%散焦半径r

defocus3=fspecial('disk',r);

r=6;%散焦半径r

defocus6=fspecial('disk',r);

defocusimg3 = uint8(imfilter(img,defocus3,'conv','circular'));

defocusimg6 = uint8(imfilter(img,defocus6,'conv','circular'));

您好，是这样的：

经过训练后的参数比较差，用原数据输入训练好的网络，得出结果和要的结果误差很大，不明白是怎么回事？

还有要是多输入多输出这段程序该怎么改？模糊神经网络可以用matlab工具箱实现吗？

还有输入数据差别比较大（就是大小差异大）是不是要进行归一化再学习训练呢？

求解，求解答！

对于你的帮助不胜感激！

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clc

close all

tic,

%[x,y]=data;

x=[1 2 3 4 5 6 7 8;

-1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8];

y=[2 3 4 5 6 7 8 9]; %%%%%--数据显示，输入为－两输入，输出为－单输出。--------样本为p2组

[p1,p2]=size(x);

% 隶属度函数个数

k=7;

% 初始化四个隶属度函数的参数A,B及输出层初始权值W

for i=1:p1;

for j=1:k;

m(i,j)=1+06rand(1);

b(i,j)=1+06rand(1);

end

end

for j=1:kk;

w(j)=1+rand(1);

end

%%%---推理计算输出值

for q=1:p2;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----用同一隶属度参数对 输入样本 X 累计计算

% 选用高斯函数作为隶属度，求隶属度，共 size(x,2)+k 个。x(1) K个，x(2) K个

for i=1:p1;

for j=1:k;

u(i,j)=gaussmf(x(i,q),[m(i,j),b(i,j)]);

end

end

% 模糊推理计算：a21,a22几个隶属度函数，得出几个值，此处已知输入为2

%%%%----由以前的取小做法改为相乘—prod(x,1) or prod(x,2)———

v=[];

for i=1:k

for j=1:k

v=[v,u(1,i)u(2,j)];

end

end

% 归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值

for i=1:length(v);

v1(i)=v(i)/sum(v);

end

% 系统输出

% out1(q)=wv';

% e(q)=(y(q)-out1(q));

% end

% out=out1

out1(q)=wv1';

e(q)=y(q)-out1(q);

end

out=out1;

%－ 三。参数修正过程。 增加方式，非批处理方式迭代

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%－－－－－－－－---------------------误差反向传播过程－－－-----------------------------------------

% 取误差函数：E＝(1/2)sumsqr(t-y)

E=(1/2)sumsqr(y-out);

EE=E;

% e=sum(y-out)

lr=03; % c2=zeros(2,2);

%%%%----------------------------------------误差反传后的参数修正过程-------------------

r=1; %

p=1;

s=1000; %

% e(r)=y(r)-out(r);

while p<=s & EE>005

%%%%%%%%%%%%%_____隶属度参数 M B 输出层权值参数 W 的修正过程_____%%%%%%%%%%%%

%%1--W

wc=zeros(1,kk);

for i=1:kk;

wc(i)=-lre(r)v1(i);

end

%%2--M

mc=zeros(p1,k);

for i=1:p1;

for j=1:k;

mc(i,j)=2lre(r) w(j) (v(j)/u(i,j)) exp(-((x(i,r)-m(i,j))^2)/(b(i,j)^2)) (x(i,r)-m(i,j))/(b(i,j)^2);

end

end

%%3--B

bc=zeros(p1,k);

for i=1:p1;

for j=1:k;

bc(i,j)=2lre(r) w(j) (v(j)/u(i,j)) exp(-((x(i,r)-m(i,j))^2)/(b(i,j)^2)) ((x(i,r)-m(i,j))^2)/(b(i,j)^3);

end

end

% 4参数修正 m b w

m=m-mc;

b=b-bc;

w=w-wc;

%%%%%%%%%%%_______利用修正后的参数重新计算_____________%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 5利用修正过的参数重新计算输出

for q=1:p2;

for i=1:p1;

for j=1:k;

u(i,j)=gaussmf(x(i,q),[m(i,j),b(i,j)]);

end

end

v=[];

for i=1:7

for j=1:7

v=[v,u(1,i)u(2,j)];

end

end

% 归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值

for i=1:length(v)

v1(i)=v(i)/sum(v);

end

out1(q)=wv1';

end

out=out1;

p=p+1;

EE=(1/2)sumsqr(y-out);

E(p)=EE;

r=r+1;

if r>p2

r=1;

end

e(r)=(y(r)-out(r));

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%________________当误差或迭代步数满足要求后得到结果_________________%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

m,b,w,E_out=EE,e

epoch=1:size(E,2);

figure

plot(epoch,E,'-r');

% plot(epoch,out(1),'b');

% axis([0 15s min(E) max(E)]);

% set(gca,'fontsize',8);

% set(gca,'xtick',0:s/10:15s);

%set(gca,'ytick',1e-30:1e5:1e5);

%set(gcf,'color','b')

title('误差变化曲线');xlabel('步数');ylabel('误差');

toc

%% %% 泛化过程

程序没问题哦。这个程序需要调用。

下面是m程序

function h=motionblur(dirangle,winsize)

if nargin<2

    winsize=9;

end

h=zeros(winsize);

ext=(winsize-1)/2;

if (abs(abs(dirangle)-90) >=45) & (abs(abs(dirangle)-270)>=45),

    slope=tan(diranglepi/180); 

    rloc=round(slope[-ext:ext]);

    for i=1:winsize,

        h(ext-rloc(i)+1,i)=1;

    end

else

    slope=cot(diranglepi/180);

    cloc=round(slope[-ext:ext]);

    for i=1:winsize,

        h(i,ext-cloc(i)+1)=1;

    end

end

运行步骤：

在command window中输入：

motionblur(30,5)   %第一个参数就是输入角度。可以随意改。第二个参数只能是奇数整数。

在Matlab中1414矩阵进行模糊控制的步骤如下：

1、定义输入和输出变量：输入变量是1414的方阵中的元素值，输出变量是一个控制信号。

2、设计模糊控制器：需要定义控制规则和模糊集合。控制规则是一系列if-then语句，描述在不同输入条件下采取不同的控制动作。模糊集合是指在输入变量值域中定义的一组模糊集，每个模糊集表示一种语言描述，在这种语言下，输入变量的值属于这个模糊集的程度。

3、进行模糊推理：将模糊集合和控制规则应用于输入变量，得到输出变量的模糊值。可以通过模糊推理引擎实现，例如Matlab中的fuzzy函数。

4、解模糊：将模糊值转换为具体的控制信号，例如使用mfedit编辑器来定义输出变量的模糊集，使用defuzz函数进行解模糊。

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