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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
7 L F2 l% R9 n# r; A3 D
clear all
) `: r/ I$ a6 ?! x
x=0:0.1*pi:4*pi;; M4 ^0 Z7 J1 D0 `4 a
y=sin(x);
1 @; r# u! c5 P6 ]' \ Z0 b
%设定迭代次数$ r+ O) V0 b$ g+ v+ G2 J) K. m
net.trainparam.epochs=10000;
5 o, C: X8 ~! g
%网络初始化
. S# j' e3 o$ q1 B( v
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});. G- t5 R' A. I
%训练网络
0 b% ^9 o0 N0 Y
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
# L ]5 ]' _4 C! ?
' W4 @9 _3 k& T4 ~* E
X=0:0.01*pi:4*pi;5 I( a\" F9 f; |( V
%网络泛化9 j& h9 C3 P, ^5 I& k0 Y
y2=sim(net,X);* D6 K0 Z5 t- x6 D( h! p3 U6 ]' I; F
& _5 Y) v# l2 F
subplot(2,1,2); L$ w, E9 R6 R* K- A2 f
plot(X,y2);8 ]' J; q8 q3 S
title('网络产生')3 L5 V' C. m! O9 m; Y7 x
grid on L' i/ F3 Y, ]
subplot(2,1,1);
( [) V% V g& F7 W# `
plot(x,y,'o');5 ~' g0 E, z\" r. `
title('原始数据')/ B8 o$ S% _, k; g7 T
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。