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
   + }: C$ g: }) i
2. clear all
   ! j2 H6 ]4 F! R
3. x=0:0.1*pi:4*pi;, {/ N8 x) m8 A  [% u\" d8 {; D
   
4. y=sin(x);
   8 u3 e8 i* T( o0 m# }/ R
5. %设定迭代次数
   0 q& C5 s' P- f\" L7 t
6. net.trainparam.epochs=10000;4 G6 A8 K( D/ f+ o
   
7. %网络初始化
     j1 m- _% }0 y
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});6 @. ^9 D( L6 }  I6 X
   
9. %训练网络- Z' W\" K2 O- F; q2 K6 T6 |  B
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);
    0 I  g+ t\" f+ d( q2 z( W
11. 5 r2 s& g- C( L/ t+ p: `& s
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    * J# Y& F6 y8 ?5 Y/ j
13. %网络泛化
    \" ?' `+ `5 l4 v* `! r. O' W. R& _
14. y2=sim(net,X);
    ; q  _0 K  m# b- ^1 O; e( [1 m
15. 
    3 @5 Q. k& ~$ d; Z) k7 d3 ~( a* i
16. subplot(2,1,2);/ H. L3 c; R5 ^! o& E4 A; Y0 d
    
17. plot(X,y2);9 k. I6 e2 q6 {3 N9 }
    
18. title('网络产生')- K: G/ V6 F; e
    
19. grid on
    # S) q  j' `! G: v
20. subplot(2,1,1);
    $ |: \7 R6 x2 b* P3 J9 x. A
21. plot(x,y,'o');
    * M  r% {* S5 ^( ?
22. title('原始数据')
    & }1 d( x3 y, a2 ?
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：

& B8 b$ T% |5 }- H0 j1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
; K; ~! C' x/ V2.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。
- `) V& ?1 k+ b1 u; U- y5.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。
$ _0 p" n6 ~2 b5 e- T( n* f" c6.[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。
1 `: c) M% S* a9.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。
% c, Y' d* g8 s% y10.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"。
# K- P) W* y5 A1 a- K% }4 E8 b( `12.grid on: 显示网格。
3 X! R0 \* e+ e2 F; ?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。
  ]: k8 O7 O6 p4 V/ [6 y# G- f1 u15.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。


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