matlab 神经网络进行函数逼近

2744557306

1. %利用神经网络进行函数逼近- S  E# ]' F- n! t4 D9 m
   
2. clear all
   * ?, \$ P' A; t
3. x=0:0.1*pi:4*pi;
   - O$ a4 @# W* X6 Y- W
4. y=sin(x);5 Q; M( h, Q/ Q* t* D/ v( w% n/ n: r
   
5. %设定迭代次数# c. X; ~4 {* H0 S7 u
   
6. net.trainparam.epochs=10000;
   1 Z$ N/ _: v8 l( P
7. %网络初始化7 Q$ ^: e0 |4 K, l; g% G- |4 J\" J
   
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});7 |2 D! K' x: B5 H5 [- E) Z
   
9. %训练网络8 F7 |% e2 H9 r. Y: H. W* q
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);! _) E1 `8 c6 n6 N+ h6 D
    
11. : [+ n. E9 q: P0 a& I% H, ~- X6 i
    
12. X=0:0.01*pi:4*pi;, d( [: g4 O1 W5 ?' B7 N
    
13. %网络泛化
    0 q! J' S; L- @, I\" `( s# b
14. y2=sim(net,X);
    : j0 f3 B+ H1 h8 l
15. 
    - Z- p  |/ `- M* D3 B6 ]
16. subplot(2,1,2);2 O0 ?( f3 @; f* d1 I- o! E1 S
    
17. plot(X,y2);* {5 d6 U7 ^/ k# u5 `# `
    
18. title('网络产生')
    5 ]\" [7 P4 N5 A! E  f# A& c
19. grid on
    9 d# {6 [5 |% ]) ^9 k1 c, H
20. subplot(2,1,1);
    ( e, x3 F6 S# H  E
21. plot(x,y,'o');% E0 K1 J- {4 Q% F) o; [% u8 a
    
22. title('原始数据')
    ! \4 m/ k1 b2 {# u( I& T- ?
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：
5 B( m& b  J# ^5 t* v) j) P6 w/ Z, @
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。
# J4 e  W3 D$ t( M! |3 L2 Q4.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。
" P" o, U* x6 E6.[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。
( o. R3 D" y! L8.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。
$ z6 A2 P. @8 e* }: i# D# P9.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。
0 F% L6 U2 n7 `2 M" `" c14.plot(x,y,'o');: 在第1个子图中绘制原始的正弦函数数据。
2 ~6 o) u  Y" }# q; N15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。
/ ?# @# ~2 x# G6 J16.grid on: 显示网格。
2 G, p* N* o9 p1 m5 X
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。
6 ?" y7 w9 K' O$ _
6 w2 L& U/ ]$ ^8 y, h
. ?$ A8 ?" P2 ]& d1 A: ^5 l1 A