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3 _. L4 v! Q3 m4 ~& V( @
   
2. clear all; M, g5 ?2 ]) s, w# }( V  O
   
3. x=0:0.1*pi:4*pi;6 l  U$ R3 _6 ]) b) P, {
   
4. y=sin(x);
   % `5 F; R7 R* B# S7 d2 a( y
5. %设定迭代次数
   \" {4 _/ p* o# b
6. net.trainparam.epochs=10000;5 e: c, g4 l1 j( ]* e3 \7 e
   
7. %网络初始化
   + f. b: X5 p6 [( V' H
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});' T  w; i% [( U+ d
   
9. %训练网络; o3 O6 `9 X\" p$ U4 B6 y
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    9 F. `7 U8 _9 V
11. 
    0 w( l. o2 @- k8 b$ @7 k- E
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    ; R) |. S. v' o; a0 S. D9 F0 {$ D
13. %网络泛化9 f3 h2 T1 S- w% h8 o; H
    
14. y2=sim(net,X);9 q* v. @: W  U
    
15. 
    5 s( b& Y% N$ e( X& \( c  p# b
16. subplot(2,1,2);6 t( X: {9 p. m/ a* Q. ]/ W
    
17. plot(X,y2);8 T0 ^' A/ I+ w; }' }. H& W
    
18. title('网络产生')
    & A1 `9 p' H. R  X: ^; o6 r2 Z6 w+ w
19. grid on1 D$ H7 K2 F# N. ?6 C1 x
    
20. subplot(2,1,1);$ U( P  J+ S' i: w( P3 w  H6 v
    
21. plot(x,y,'o');5 s6 `: q# a1 l6 ?( M# p
    
22. title('原始数据')1 X$ s5 n; i+ k' S7 U7 \
    
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：
- Q# [; G) M1 n6 g
5 }, U- Q: F- O  V- @/ R1.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。
5 P5 j6 `! n' ^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。
, H6 g9 m# L6 u8 U; a2 R# H# G9.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。
5 t  _8 z! _, ?10.plot(X,y2);: 在第2个子图中绘制神经网络泛化的输出。
* w- c! U7 [* R, p" |11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
9 J- ~; U2 ~  s8 G12.grid on: 显示网格。
13.subplot(2,1,1);: 激活第1个子图。
& x5 W: _6 \! P. i14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
/ k" l, b: n" o3 \% L4 f- t15.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。
/ K; d, S1 G: Q1 u4 m
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。
9 b& r: ]% b9 b5 ~* b, h. J2 k! d' r4 n