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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0 s2 N: ]+ ]9 p/ f) k0 o
  2. clear all
    5 E2 S8 ]& {. ]. r. ^  a  Q" \3 i
  3. x=0:0.1*pi:4*pi;
    " v$ ~* t: ?$ B- X9 {9 S3 b
  4. y=sin(x);# r; a' e& q/ H% y) |8 F0 c8 b
  5. %设定迭代次数* {0 w+ Y! c, X! e1 v0 I" A
  6. net.trainparam.epochs=10000;/ G) `1 M9 t' s7 H# a3 y3 ]3 V8 X
  7. %网络初始化# ^( B- J" o) \1 e; x: T% k
  8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
    4 l, o2 b: ?" S
  9. %训练网络
    ; p' G* Z& q) Q3 {. D  K
  10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    9 F: \/ M' g) Y# b9 c# d) o+ {

  11. 0 Q" t* d: v* k0 y# e$ r( g; f
  12. X=0:0.01*pi:4*pi;5 S( O& E+ f/ P9 o# W4 F4 J: n. a
  13. %网络泛化
    ! V4 A% d2 ~3 \2 m, V: j
  14. y2=sim(net,X);$ m- U. s9 r4 O6 O
  15. 2 Y! M/ u8 b: r7 j
  16. subplot(2,1,2);
    $ |! v& a: K2 }# X: f, N
  17. plot(X,y2);! F9 w% @% S8 E6 j6 R0 S# o8 K6 L
  18. title('网络产生')
    ) ]2 P1 l$ u% r8 Q% M
  19. grid on
    # K7 X* f) ^; c) A3 D" A" q' J' i; p
  20. subplot(2,1,1);
    ( z7 }7 Q0 r4 Z; P7 L# S
  21. plot(x,y,'o');: W5 V# A6 b! `3 A! Q
  22. title('原始数据'), S1 P8 h- e1 A" p5 J9 p
  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：
2 Q, {9 V2 o( |. r( l; A+ k; \2 b9 Q
9 {6 Z5 X5 m) k1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
8 T" Z; A) R* h! @, G5 s2.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。! ~9 C0 C, b) Z$ {/ N9 S+ }5 q
3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
6 A" E7 F9 [6 N7 o4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。7 L0 [6 z) a1 ]: d  Q
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。
" ^" ?0 U+ u: A4 }0 d$ Q$ U6.[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。
/ @1 s. f' n' ]/ f) V8 C: Y; ?7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
9 [8 F2 i' t  e8.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。1 n, Q& U$ Y( }3 g6 U7 I
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。
: c, Y3 f# w5 K! D! u10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。' z. k) N  N- Y. @- \% p1 r
11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
5 P" E$ M) M% Z2 }. R1 s12.grid on: 显示网格。& o7 V' d3 ?/ P/ [8 d
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
: g- J3 d- o. v- r: I% d' o  A7 N14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
9 g  O& G1 z% {& Q' ^4 Z15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。0 `, {, r7 K( H
16.grid on: 显示网格。2 e$ q. y4 ^7 [3 J

" |9 P! I9 L8 u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。4 [! a0 W  q( T
VeryCapture_20231223102144.jpg 1 K/ i6 ^5 O( z/ j/ b  H

, d$ j8 w9 h0 a# \7 \5 x( J8 p

approach.m

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