matlab 神经网络进行函数逼近

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1. %利用神经网络进行函数逼近8 r7 G& i6 M* e8 U4 b9 ^9 B
   
2. clear all
   * R\" R% @5 \4 d% Q) k
3. x=0:0.1*pi:4*pi;4 U2 R9 e( O% E- J  \6 H  R6 I
   
4. y=sin(x);
   : k% L/ D$ `! b! B: e
5. %设定迭代次数/ ?) E4 l2 M' D# W; _& S3 W
   
6. net.trainparam.epochs=10000;
     f* r' D, F) U0 R! e+ {- V9 W8 d
7. %网络初始化3 n/ Q( S, W0 ?4 F5 Y
   
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});. I& N/ N. L1 V7 j! |: `- z
   
9. %训练网络
   % d\" D$ o4 ?$ V  ~0 h6 \* p
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);* C6 V4 {% U( I1 j& W% i
    
11. 
    , u# B2 Q: M: c% V) f
12. X=0:0.01*pi:4*pi;) T$ h- Y. I+ t' a( X
    
13. %网络泛化
    + K. H# V( Z% }$ O
14. y2=sim(net,X);
    / {' S4 I* |* q( F4 z
15. 7 Y3 W0 `% t/ `5 W
    
16. subplot(2,1,2);
    7 ~6 q6 Z, @; l
17. plot(X,y2);% o\" a$ M2 g& v1 @4 E6 a: D! i
    
18. title('网络产生')  M' Q( a- f. Q2 g0 A$ f: L2 o$ p
    
19. grid on
      u3 A$ P% `* o
20. subplot(2,1,1);8 W3 |+ e$ d7 j: p$ t8 J/ z6 l
    
21. plot(x,y,'o');
    - F. r0 T( [% C( K/ K  h
22. title('原始数据')/ \+ U7 j- G( [6 }* \; I8 |
    
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：
0 p0 I/ B9 c! ?/ g! d
1 A/ W" n2 A2 q9 z# X: A3 }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。
  l# w0 n$ G! E3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
- F) U0 x2 o1 g+ K% Z' X4.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。
/ O7 d+ @( m$ v) a( `# |7 r7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
5 v  r7 Y- s. a$ W# W; H# G* T" z8.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。
  x  [! X: H7 `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"。
- v3 V2 a# w; l! ^/ K9 G0 g12.grid on: 显示网格。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
& J: M7 }6 p  r- y9 M( y14.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。
2 ]: B+ }6 w/ u2 n' \/ P
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。