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matlab 神经网络进行函数逼近

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发表于 2023-12-23 10:37 |只看该作者 |倒序浏览

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%利用神经网络进行函数逼近) ]5 [! }/ _. t
clear all
* a5 Y\" m; x0 p
x=0:0.1*pi:4*pi;4 f, q3 e% r$ v/ X
y=sin(x);
, @/ c, U% ]5 ^6 a! a
%设定迭代次数: \4 T+ H* }7 t
net.trainparam.epochs=10000;& J) m( h4 ~' U' q* `) D9 P
%网络初始化; B, L3 m: S& \+ x/ H, e1 C
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});& Z9 f6 D$ t) I$ t' Q
%训练网络& a: Z$ m! P6 P$ J( ?+ {. r
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);\" `6 Q q, Y! O
+ [ o- m7 W, m5 v# R; Y& g$ E
X=0:0.01*pi:4*pi; {$ @2 q; {\" }+ Z\" D
%网络泛化7 y5 ^4 I' A5 I
y2=sim(net,X);( A4 J+ B6 s) y1 v
! G, y7 M+ p7 u8 w/ [7 ]
subplot(2,1,2);
, f8 ~% Q\" r. y/ l
plot(X,y2);
0 x$ G, Z5 m0 D2 m+ M6 n. Y\" h
title('网络产生')
! T% q1 Q9 P: C
grid on
# w% y, ]4 t# |* b2 ?8 s
subplot(2,1,1);
: ~4 L% A0 A9 }/ Z+ D6 n8 o9 R: Y& [
plot(x,y,'o');
/ U; O2 {) l& y' |: k+ C
title('原始数据')
. m x( N1 d: m
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。