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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
- q) l# n s+ U
clear all' v, V5 ?3 h0 E& {0 c" |8 `: B; o& y
x=0:0.1*pi:4*pi;
! I h# B$ ~9 K% D
y=sin(x);, j+ r" u' z. Y e
%设定迭代次数
+ b7 O* s9 A! G, ?3 X9 e
net.trainparam.epochs=10000;, e2 z" U. Z: V# e7 G
%网络初始化
% @/ v& p5 d: D+ Q* G$ ^3 s
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});) h+ f& s; ? R3 X/ G& F2 [
%训练网络
' k* w+ ?3 f0 E w9 e/ W
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y); @) z0 j% r& B2 I X, E) ?8 [
; m- M& v! k6 b4 @+ O9 w
X=0:0.01*pi:4*pi;4 F2 J; Z8 M! k* f. |3 p- Z* ?
%网络泛化0 Z \. Y% H+ f1 h1 Y
y2=sim(net,X);
+ ?3 J/ X U/ v% Z2 d
, {2 D* S, l9 g! }; c# |! D/ G% q
subplot(2,1,2);
# G0 y$ Z+ c' T% ~
plot(X,y2);) H n+ Q: e( @" n" j x
title('网络产生'), A& M7 }+ D k9 q1 k$ f- ~
grid on8 a" z8 `2 y# b: V/ |; u" H
subplot(2,1,1);
) d3 y& I3 c( v* k$ t+ U
plot(x,y,'o');5 y" R/ Z- T+ R7 T m
title('原始数据')- o6 C: h: C0 E: 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。

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