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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 |正序浏览

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%利用神经网络进行函数逼近7 a' R% P/ g3 e; V4 {4 w P. n
clear all
2 c- y% H9 {# l
x=0:0.1*pi:4*pi;0 n) s1 Y\" \# W6 _% L' P
y=sin(x);6 J; q; T$ p, ]1 Z9 ~- C6 w
%设定迭代次数
5 H# y1 m& q$ Q* R5 a4 ]
net.trainparam.epochs=10000;
5 f8 v* @7 C* }6 e8 g
%网络初始化 A: u- g: e\" o1 @; T H
net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'}); G; @3 E) p0 {. w
%训练网络- h) H2 S# G/ p* U7 V- B& W
[net,tr,y1,e]=train(net,x,y);+ @/ e, _: O' A$ X( E
. k5 ~/ ~ f# ?! M7 l
X=0:0.01*pi:4*pi;
/ r, j% Y X; p: P\" V1 w
%网络泛化7 E# T9 U7 t- d4 U6 C8 U7 O# {
y2=sim(net,X);0 f. M7 H: F\" O\" A
7 G! K7 F7 k5 q% k9 t. n
subplot(2,1,2);
+ M\" \' F\" J. c2 @$ [
plot(X,y2);# r# _1 K- @ F4 P3 V2 L
title('网络产生')
: \4 h( |) G B8 e
grid on
8 ~/ @/ Q( _5 u5 f7 z y Y+ N+ @
subplot(2,1,1);
% e: ]+ z0 u5 t+ q, U
plot(x,y,'o');$ G$ u& i( ~6 k\" q H
title('原始数据')# u' ~. m& A; P6 i2 t
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。