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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
W0 k4 N- J( X) d
clear all
8 o- k; t1 I' ^% ~5 L7 i0 S\" B2 A
x=0:0.1*pi:4*pi;3 _* G5 `$ k( ^$ M; w
y=sin(x);5 k3 Z) h+ Z' ^# w4 A0 V4 Z
%设定迭代次数
# ?' K& p& z) w) M# O
net.trainparam.epochs=10000;
6 U\" i# v+ E K\" W
%网络初始化* h$ A7 ^1 d4 p8 O' J
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
6 Z. k: L2 s- }5 ~
%训练网络$ C- b- T8 @* f
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);# k\" v' N0 P3 }( g6 ]
! B\" {\" a+ x2 f\" D5 C
X=0:0.01*pi:4*pi;, A, a* x3 i! u, q- q
%网络泛化: g# d N m% a! m8 L
y2=sim(net,X);
# _9 Z: e) N4 J& a
5 q; Z1 `/ |$ H6 n\" C% Y
subplot(2,1,2);\" D# _\" z' `5 o# Y
plot(X,y2);
5 M* K3 X/ A3 n5 X) N4 z, R7 a
title('网络产生')
1 ]' r; T/ t# c
grid on+ P- E! ^0 v2 Q, U, _% p k
subplot(2,1,1); V; C5 I6 b/ U
plot(x,y,'o');
\" l\" u: {* i1 A5 I
title('原始数据')
) u& E/ Z5 Q' K9 P, n) I
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。