Dữ liệu kiểm tra, chkData, được sử dụng để kiểm năng lực tổng quát của hệ thống suy luận mờở mỗi kỳ huấn luyện. Dữ liệu kiểm tra có cùng dạng với dữ liệu huấn luyện, nhưng nó có các phần tử nói chung khác biệt với dữ liệu huấn luyện.
Dữ liệu kiểm tra rất quan trọng đối với việc nghiên cứu hệ thống có số đầu vào lớn, hoặc với dữ liệu bị nhiễu. Nói chung chúng ta muốn hệ thống suy luận mờtrain theo một dữ liệu vào/ra đã có thật tốt. Vì cấu trúc mô hình sử dụng sử dụng cho anfis là cố định nên có có thể xảy ra trường hợp khả
năng của mô hình mô hình vượt quá dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là số kỳ huấn luyện lớn. Nếu việc đó xảy ra, hệ thống suy luận mờ sẽ không thểđáp ứng tốt với các phần dữ liệu độc lập khác, đặc biệt khi chúng bị tác động của nhiễu. Một dữ liệu kiểm tra hoặc được công nhận giá trị có thể hữu ích trong những tình huống này. Dữ liệu này được sử dụng để công nhận giá trị của mô hình suy luận mờ. Nó được thực hiện bằng cách áp dụng dữ liệu kiểm tra cho mô hình, và xem việc mô hình phản hồi tới dữ liệu tốt như thế nào.
Khi tuỳ chọn dữ liệu kiểm tra được sử dụng với anfis, hoặc là theo dòng lệnh hoặc là sử dụng bộ soạn thảo ANFIS GUI, dữ liệu kiểm tra được áp dụng cho mẫu ở mỗi kỳ huấn luyện. Khi dòng lệnh anfis được gọi ra, các tham số
mô hình tương ứng với sai số kiểm tra nhỏ nhất trở lại theo đối số đầu ra
fismat2. Các hàm tham số hàm liên thuộc FIS được tính bằng cách sử dụng bộ soạn thảo ANFIS GUI khi hai dữ liệu huấn luyện và kiểm tra đã được nạp vào kết hợp với kỳ huấn luyện có sai số kiểm tra nhỏ nhất.
Kỳ sai số dữ liệu kiểm tra nhỏ nhất dùng để thiết lập các hàm tham số của hàm liên thuộc thừa nhận:
• Dữ liệu kiểm tra đủ giống dữ liệu huấn luyện để sai số dữ liệu kiểm tra giảm khi quá trình huấn luyện bắt đầu.
• Dữ liệu kiểm tra tăng tại một vài điểm của quá trình huấn luyện, sau đó xảy ra việc điều chỉnh quá mức.
Dựa vào đường cong sai số của dữ liệu kiểm tra để kết luận FIS có thể được sử dụng hoặc không được sử dụng.