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7 j$ X9 B! l2 O# N' a
clear all) h; H7 O \/ f& J8 i
x=0:0.1*pi:4*pi;
5 G4 W2 a* m. P! ]) f& A
y=sin(x);
4 r1 e' V% D8 p- Y* V
%设定迭代次数
0 O* ~* _0 g% G! z$ O; z
net.trainparam.epochs=10000;
4 j+ D5 ~' [& k
%网络初始化
7 ]4 E. b9 r- D: r
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});! j+ Q* `: X6 b8 f/ L
%训练网络# o" g% A; k/ A& _ s. V
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
8 b6 i3 z# z+ H
4 m5 R+ [5 x& Z1 @4 b+ c
X=0:0.01*pi:4*pi;% F- ]5 ~& o. z" \! I# X/ f7 Q
%网络泛化
/ p8 U, x( ]6 U; f; J
y2=sim(net,X);5 N! f& W4 M* @- ^) L9 R
" a* `6 ^9 h0 f6 i6 U; `* N
subplot(2,1,2);
* A2 I. E9 b; F1 h3 o( j) S* R
plot(X,y2);$ ~' L( d, m+ Y0 }
title('网络产生')% f0 i9 Y/ O }( B
grid on0 F' R% S9 E2 J' D9 V: `0 O* S
subplot(2,1,1);
) e" z6 \( R+ X- y
plot(x,y,'o');8 H1 u) z r6 l1 V) O) s4 s$ X/ h
title('原始数据')
* S# Y: Q, R3 o$ n5 o& ^ h, p
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/)