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
   $ \' u% B$ [5 l% L/ ?9 M
2. clear all
   8 v4 }% ?! y, S; k4 e; a
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   ) E8 G5 i  I0 |0 w1 _! m
4. y=sin(x);
   8 g% l' X9 V% H: d) a
5. %设定迭代次数) D4 J* z2 d\" ~, ~
   
6. net.trainparam.epochs=10000;4 W# Q& w0 ]9 g, w* d5 z* x
   
7. %网络初始化! s( c  ?* w) p6 |
   
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   % t+ R4 v  s8 A5 `9 M\" R
9. %训练网络
   $ v+ F  L* X: e4 S1 m
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);; _& r\" r! ]+ _) e
    
11. 
    # L+ g/ H; u& k\" [
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    $ h3 q3 ^$ r1 E8 n* \
13. %网络泛化
    5 Q- I( ?4 \/ i4 A
14. y2=sim(net,X);
    + _- I8 I- C! a- G$ ?5 I; f
15. 
    \" A0 w1 B0 L\" y5 k0 a
16. subplot(2,1,2);+ M$ c2 Z3 m6 r# I! X5 ^
    
17. plot(X,y2);* q# l/ r& R0 y2 ^5 N- g
    
18. title('网络产生')* D  A+ p& S' o; J0 I# G* C
    
19. grid on
    , A- s; Q6 W3 A1 i' J* `9 U
20. subplot(2,1,1);\" f\" X, Z% ]$ X* k9 j+ `) \: u
    
21. plot(x,y,'o');1 p2 Q) h\" G. i, ^
    
22. title('原始数据')
    ) o! P9 F$ R6 n2 f' H$ r$ Z
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 M5 |! _6 O+ }* m
, X3 ~; ~& i4 S* q1.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。
$ [) ^6 K( u! ?( X. h# |7 x3.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。
' b9 X1 U8 H. R/ X7 O8.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。
$ U' J  B# L5 h; f11.title('网络产生'): 设置第2个子图的标题为"网络产生"。
0 L, C; U* V7 N; s1 ?+ q1 ~" o/ i12.grid on: 显示网格。
" D- V; H* S: F3 f5 D/ X9 c$ e13.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"。
5 V8 c. z4 ]! B, Z# `16.grid on: 显示网格。

. t6 a) V0 f; J) m( T& D% U3 }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。

: w6 o- h! s) s- K6 G$ s% C1 u5 P- a
% g3 w1 I4 v  G# b6 N8 k1 D