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: A4 O1 X/ r  E6 E/ H
   
2. clear all4 l! b- a. M2 D7 }5 X7 k1 l. L! v
   
3. x=0:0.1*pi:4*pi;9 H! Q% e8 }3 A! z0 j3 S6 W
   
4. y=sin(x);
     E+ ~2 B) ~( ?* {* }
5. %设定迭代次数/ \! |9 v% V0 J6 K$ X0 t
   
6. net.trainparam.epochs=10000;
   $ ?& b9 a. d. F8 P2 G
7. %网络初始化
   0 J5 {4 w% E9 `( o7 v  E
8. net=newff([0,4*pi],[8,8,8,8,1],{'tansig','logsig','logsig','tansig','tansig'});
   , X+ H! y) S  |\" ^% A. @
9. %训练网络: j: G\" e* R9 |1 e6 k& r
   
10. [net,tr,y1,e]=train(net,x,y);& F* z5 W0 G6 {2 W\" {6 S
    
11. 
    8 i& t& L! ?7 \1 C  D' b9 a! Y
12. X=0:0.01*pi:4*pi;
    7 x0 P/ u8 u/ D5 D/ H1 u
13. %网络泛化7 F$ u; o$ N# l* G7 h/ I
    
14. y2=sim(net,X);, S) o9 g1 H: }9 U4 v: s
    
15. 
    9 k+ c% F  }6 I0 ]! G+ g
16. subplot(2,1,2);
    ) `\" I( @3 d$ l) P4 v7 f6 N
17. plot(X,y2);0 Y  D4 n* ~  W1 F& f: ~- W) \
    
18. title('网络产生')& J( v! y' Y  e% Y( c
    
19. grid on
    \" ^# f# c! ~# F
20. subplot(2,1,1);
    ; t\" C# P\" }! I5 g\" l$ U) x
21. plot(x,y,'o');+ a5 |# D: H: i8 u( x2 U
    
22. title('原始数据')
    % X- U( [( r! G5 f
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：
( T4 I7 b6 J* i. n# U7 G
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。
# @) Q$ l8 H! |8 `. o; ^3.y=sin(x);: 计算对应于输入数据的正弦函数输出。
5 @" c% h" c& I+ v% q6 t4.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"。
8 v4 ?- z5 G) ^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。
2 [0 g: k: _! C# V4 y4 s! d15.title('原始数据'): 设置第1个子图的标题为"原始数据"。
! C* I8 n1 t9 u8 M. t' g16.grid on: 显示网格。
9 h4 G# b, k2 P# x, R" K
8 n, A2 w8 D4 K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。

! y! u" u. j$ Z' ?! W