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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; S; l$ J) J, Z' l; W# Q
  2. clear all' b4 u% U: M6 w- i7 c
  3. x=0:0.1*pi:4*pi;2 H1 P$ j# V9 x/ ~
  4. y=sin(x);  j5 [& L5 u/ ~% `0 ]" ^
  5. %设定迭代次数" O4 S& p; ?3 f4 J
  6. net.trainparam.epochs=10000;6 Q% E/ a# G6 P. S" M. t% ]
  7. %网络初始化- b; k" D1 |) @
  8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});4 T. B- z% g. W+ A  c
  9. %训练网络& a3 J  @3 B! N2 @
  10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    / L* g9 V: n1 |; D4 f. C3 }
  11. " A1 z6 ?$ f/ h/ Z& Q7 ]7 C
  12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    + a% x/ L4 K  D; N8 ~2 F
  13. %网络泛化
    * f1 U  m" E! N9 b  C
  14. y2=sim(net,X);$ `% o( C) z! ]' }1 j) |' |

  15. ' i: S: W" b5 ?9 H$ A
  16. subplot(2,1,2);
    ' U; F. f4 [3 Y( s. D
  17. plot(X,y2);
    ; z' X" Q6 T2 Z) p3 |3 b) T* y5 b
  18. title('网络产生')/ [; ?- C8 N; A" r8 f/ R
  19. grid on4 n1 ~$ s  H! C, j0 j
  20. subplot(2,1,1);
    & I3 d2 B7 K! h, K
  21. plot(x,y,'o');
    2 t( O0 G, V6 k8 {' o* {
  22. title('原始数据')
    4 t5 H+ F- \+ j% z5 ]
  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：
* a, v- `2 t9 |* y# O
! \3 X+ K$ N% D. b6 E2 i$ D2 `1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
* d: N* B5 @/ ^6 L9 }& |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。9 v- P" }# t0 k  W7 n
3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。* N6 r/ a/ d" G- Z% e
4.net.trainparam.epochs=10000;: 设定神经网络的训练迭代次数为10000次。- W  c# s% X% 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。
& g% C7 H* h2 e+ K1 D  a1 P8 V6.[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。
0 }3 f  F- a3 x  u+ Q7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
% {: {) r& x" o2 w, N8.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。3 n) `/ p/ D: O3 }4 W
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。
. ?: s+ E! J1 t, a- z! e+ k1 ^( l- q10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
/ ]  v( N  [; C9 O0 N! n4 {11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
5 j0 E1 l$ @$ I+ n; B( u1 r5 p2 [8 l12.grid on: 显示网格。
8 u$ w1 O# w/ U2 d3 E. O& {13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
9 S6 m) X( {3 E1 n; A14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
# Z/ |3 o3 R: ?1 i15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。
0 n2 k; V) @2 ~: u# z$ d16.grid on: 显示网格。
! d4 i! a* _4 N
/ g; v* X0 h- p3 B$ t; h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。- e* W6 j2 e1 X% L
VeryCapture_20231223102144.jpg
2 d" Y/ m7 |  ]2 r4 J
) ^/ b3 z2 R4 z* ?( f4 A

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