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标题: matlab 神经网络进行函数逼近 [打印本页]

作者: 2744557306 时间: 2023-12-23 10:37
标题: matlab 神经网络进行函数逼近

%利用神经网络进行函数逼近, B8 [. w0 Y8 A+ [& p: s
clear all6 N% w3 i% g( [6 C9 M, @5 Y7 c
x=0:0.1*pi:4*pi;
y3 g7 ?2 @ p8 l% T8 ?9 D; G
y=sin(x);' D; D& u2 }0 r+ N4 p
%设定迭代次数; J$ ?, H0 q' z
net.trainparam.epochs=10000;' a0 N0 i8 a5 M: H8 A* S
%网络初始化
* p% t" g& h o
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
. K* Q- V5 J* |0 r. @/ H0 p$ j5 h
%训练网络/ M) Y8 G6 S- h9 |( d4 L$ m. {
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);7 a( P R K9 ]
4 X7 t6 e. Q4 i$ q, }
X=0:0.01*pi:4*pi;& @, n! N2 @4 F& Y2 I) R3 _
%网络泛化, M6 G- D$ E! }/ L% ?6 x0 F
y2=sim(net,X);, g, L9 d) E3 `3 M
7 o* F4 g7 D# |4 C) |
subplot(2,1,2);1 t- |. B7 [9 z6 v
plot(X,y2);
1 K9 m; Y. h2 d+ \. m z- L
title('网络产生')9 i8 l3 i# ]$ x9 Y( z9 d
grid on: _& b# [$ U0 U# }
subplot(2,1,1);; E, w( d5 m+ V& `9 A
plot(x,y,'o');
1 t/ R9 y# ~* A. |) U( U Q) F. V, Y
title('原始数据')$ C I3 J! N* z( l0 v
grid on

复制代码

这段 Matlab 代码使用神经网络逼近了正弦函数。以下是代码的逐行解释：

1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
2.x=0:0.1*pi:4*pi;: 创建一个包含值从0到4π的正弦函数输入数据。
3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。
5.net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});: 创建一个前馈神经网络。[0,4*pi] 指定了输入范围， [8,8,8,8,1] 指定了每个隐藏层的节点数， {'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'} 指定了每一层的激活函数。
6.[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);: 训练神经网络。train 函数返回了训练后的网络 net，训练记录 tr，输出 y1 和误差 e。
7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
8.y2=sim(net,X);: 使用训练好的神经网络对新输入数据进行泛化，得到输出 y2。
9.subplot(2,1,2);: 创建一个2行1列的图形窗口，并激活第2个子图。
10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
12.grid on: 显示网格。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。
16.grid on: 显示网格。

这段代码首先创建了正弦函数的一些样本数据，然后使用神经网络进行训练，并最后对新数据进行泛化。最后，通过两个子图可视化了原始数据和神经网络泛化的输出。

approach.m

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