数学建模社区-数学中国

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
# J4 M4 J, x# g, G
clear all1 d' _) r/ K6 S# ~" T
x=0:0.1*pi:4*pi;
- L, f$ d/ H7 x: e/ i1 A$ b
y=sin(x);& Z$ P* p0 B! c$ e
%设定迭代次数% H7 X3 i9 U; H' w J
net.trainparam.epochs=10000;
$ G4 [! K; W/ q
%网络初始化
% H h. C" D- ]% H- D! P
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
8 O- w: c- o6 i6 \9 t, w
%训练网络& W3 c" ~4 E4 C9 i
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);0 B. _4 J0 |* [, r% b; Q
6 ?1 L0 J- Y& b }( k: U8 t
X=0:0.01*pi:4*pi;0 J8 N0 n+ M9 i' G4 `' H4 K- i t
%网络泛化: P9 w$ k6 @7 g* z3 y( C+ ^
y2=sim(net,X);
* s8 C$ l$ O* d- R$ P
6 |8 {: e) l# V1 n B4 C+ n
subplot(2,1,2);
8 i+ @/ c! \% x! G0 \
plot(X,y2);
0 X6 h7 F- m/ b% t, P4 [
title('网络产生')
) D- T" B6 Z7 w0 }+ s) C
grid on
8 z: x* C# G \8 ~/ Y/ O! s
subplot(2,1,1);
6 t. x/ U0 ?" x; w2 p8 r# x
plot(x,y,'o');
d% h m/ u( g
title('原始数据'), \- E; G5 a7 f! C# E! h! j9 V; E
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

415 Bytes, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 1 点体力 [记录] [购买]

欢迎光临数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)