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
   2 D( V% i  S7 j/ f+ P0 @+ t8 p( y
2. clear all0 _0 h+ l8 C9 k2 X' g$ F
   
3. x=0:0.1*pi:4*pi;\" z4 ], e9 ]+ E6 K0 @. I9 g
   
4. y=sin(x);& ]! U: o) I: G
   
5. %设定迭代次数0 b- P/ e\" d; f
   
6. net.trainparam.epochs=10000;; R0 ]* k\" K1 X9 d% w6 l' n* E
   
7. %网络初始化0 W7 Z* W5 d# n+ J' s/ W8 _) N  `/ X
   
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});/ q% r$ x0 r( \9 v, }) x6 `8 ?8 U
   
9. %训练网络
   : S- M$ s7 x+ o  Q
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    9 \+ w9 Z: ]. t$ Y; V# j: O
11. 
    1 N$ U9 t5 G\" f/ w, ^+ L
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    : A* i. f8 X) g\" ~! D% R, Z, g
13. %网络泛化0 ~0 @% ^! y% Z2 b+ b# z
    
14. y2=sim(net,X);
    : j: U3 @+ u- [% M- K7 R
15. 8 `) J\" ~1 w& N( A' Z
    
16. subplot(2,1,2);
    & D! w\" Y  ~$ @& @1 n) a
17. plot(X,y2);
    ' z9 o, |5 q8 H6 ^. U
18. title('网络产生')
    ' ?2 n. {' C5 ]$ z0 X% x, A( E
19. grid on
    . J8 V: d- a% I) x, D4 }
20. subplot(2,1,1);
    4 e  x3 N\" a1 ^+ K+ T
21. plot(x,y,'o');$ B' d' q6 l( Q* K. v
    
22. title('原始数据')
    1 s/ |1 S( M\" W8 G' M
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：
6 j+ O  ~- {. C" X- {
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。
- x7 b$ M$ ?4 Y3.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。
3 Z  E7 x% ^% ?% [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。
+ e1 j+ m4 L, Z( a* ^) j9 R7.X=0:0.01*pi:4*pi;: 创建用于泛化的新输入数据。
5 F! X6 B  {3 z% L+ M/ L! G8.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。
) y2 W  [# u4 h8 h: r; x2 H10.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"。
% d! Q0 r1 _9 |3 O# c& O& f' s, n16.grid on: 显示网格。

1 B& o1 v  t* l, Q) p- J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。
2 N- B% }3 L# }/ V1 n( }

+ ^! P5 j$ e  W7 Q/ M# ^4 I