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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
  1. %利用神经网络进行函数逼近
    # J4 M4 J, x# g, G
  2. clear all1 d' _) r/ K6 S# ~" T
  3. x=0:0.1*pi:4*pi;
    - L, f$ d/ H7 x: e/ i1 A$ b
  4. y=sin(x);& Z$ P* p0 B! c$ e
  5. %设定迭代次数% H7 X3 i9 U; H' w  J
  6. net.trainparam.epochs=10000;
    $ G4 [! K; W/ q
  7. %网络初始化
    % H  h. C" D- ]% H- D! P
  8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
    8 O- w: c- o6 i6 \9 t, w
  9. %训练网络& W3 c" ~4 E4 C9 i
  10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);0 B. _4 J0 |* [, r% b; Q

  11. 6 ?1 L0 J- Y& b  }( k: U8 t
  12. X=0:0.01*pi:4*pi;0 J8 N0 n+ M9 i' G4 `' H4 K- i  t
  13. %网络泛化: P9 w$ k6 @7 g* z3 y( C+ ^
  14. y2=sim(net,X);
    * s8 C$ l$ O* d- R$ P

  15. 6 |8 {: e) l# V1 n  B4 C+ n
  16. subplot(2,1,2);
    8 i+ @/ c! \% x! G0 \
  17. plot(X,y2);
    0 X6 h7 F- m/ b% t, P4 [
  18. title('网络产生')
    ) D- T" B6 Z7 w0 }+ s) C
  19. grid on
    8 z: x* C# G  \8 ~/ Y/ O! s
  20. subplot(2,1,1);
    6 t. x/ U0 ?" x; w2 p8 r# x
  21. plot(x,y,'o');
      d% h  m/ u( g
  22. title('原始数据'), \- E; G5 a7 f! C# E! h! j9 V; E
  23. 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:. _; @/ D6 w7 G8 U
* a! M- g- E+ x4 g: G( J
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。8 F1 n6 L# C, O1 x2 ~5 W3 I, }
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 g  F8 \9 X6 |6 q, I0 U! M3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
) u, V! Q8 F8 s1 [; j8 W4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。8 _7 }! P' r. S5 U8 ?- n
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。' l8 m1 C* y# u. k" w! o
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。" u5 f7 ?  x1 |; f) C, P6 K
7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。" X& J% J" q* m/ y
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。) Y9 \6 F) l) Q. j- S4 s
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。- d2 E4 `! b+ I1 V4 z
10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。: X4 y5 \$ f1 H; c
11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。" Q6 q0 D# B; I! w, N, a  L
12.grid on: 显示网格。
& m% y6 \+ W* N. H  e* z8 W13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。% c* N. d) r  y: z
14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
: @7 {  u3 u5 s, f& D# X# J15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。
- y/ w( @& @8 `' H* @+ A1 ]' e* ]- H- |16.grid on: 显示网格。$ m# V7 b7 x' @2 P+ p7 e. Z( y
! m: `  A; L6 c" c5 n# y
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。
  V+ n- A' ?, d" {" P VeryCapture_20231223102144.jpg
! ~6 z. r5 [9 s. U  v* Z7 Q7 o
# Q5 _! C1 S, b, r0 \

approach.m

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